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通用人工智能:初心與未來
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至少從20世紀50年代起,人們就開始大肆宣傳可能很快就會創(chuàng)造出一種能夠與人類智能的全部范圍和水平相匹配的機器?,F(xiàn)在,我們已經(jīng)成功地創(chuàng)造出了能夠解決特定問題的機器,其準確度達到甚至超過了人類,但我們仍然無法獲得通用智能。這本書想和大家探討一下還需要做什么樣的努力才能不僅獲得專用智能,還能獲得通用智能。如果讀者對智能感興趣,想了解更多關于如何建造自主機器的知識,或者擔心這些機器突然有一天會以一種被稱為“技術奇點”的方式統(tǒng)治世界,請閱讀本書。通過閱讀本書,讀者將會了解到:盡管人工智能已經(jīng)變得越來越復雜而強大,但計算機科學還遠未創(chuàng)造出通用人工智能。人類自然智能的認知機理以及人工智能發(fā)展的初心與使命,從不同方面認知當前人工智能技術的不足。從當前“專用人工智能”到實現(xiàn)真正的“通用人工智能”還需要在哪些方面取得突破。機器智能的進步可能會改變人們從事的工作類型,但它們不會意味著人類存在的終結。為什么機器智能的改進并不會導致由機器所主導的失控性革命,機器智能的進步并不會導致世界末日的到來。

(美)赫伯特·L.羅埃布萊特 ·人工智能 ·19.6萬字

深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡
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神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習是人工智能研究的重要領域,是機器學習的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的科學。本書緊緊圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習的基礎知識體系進行系統(tǒng)的梳理,力求從基礎理論、經(jīng)典模型和前沿應用展開論述,便于讀者能夠較為全面地掌握深度學習的相關知識。全書共16章。第1章是緒論,簡要介紹人工智能、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習的基本概念及相互關系,并對神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷程和產生機理進行闡述;第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的基本神經(jīng)元模型、網(wǎng)絡結構、學習方法、學習規(guī)則、正則化方法、模型評估方法等基礎知識;第3~8章介紹多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡、自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、注意力機制與反饋網(wǎng)絡;第9章介紹深度學習網(wǎng)絡優(yōu)化的相關內容;第10~13章介紹受限玻爾茲曼機和深度置信網(wǎng)絡、棧式自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡和圖神經(jīng)網(wǎng)絡;第14章介紹深度強化學習;第15章介紹深度學習的可解釋性;第16章介紹多模態(tài)預訓練模型。深度學習是源于對含有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡結構進行的研究,以便建立和模擬人腦的學習過程。本書整理了人工神經(jīng)網(wǎng)絡從簡單到復雜的模型,歸納和總結了神經(jīng)網(wǎng)絡的理論、方法和應用實踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關專業(yè)或非計算機專業(yè)的參考用書,也可以作為人工智能領域的科技工作者或科研機構工作人員的參考用書。

趙眸光編著 ·人工智能 ·20萬字

OpenCV4應用開發(fā):入門、進階與工程化實踐
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本書包括三大部分,對應著三個層次的OpenCV開發(fā)進階:1.基礎篇學習OpenCV基礎知識,知道如何簡單使用API函數(shù);2.進階篇學習OpenCV核心API、達到熟練掌握可以解決常見的計算機視覺問題;3.高級實戰(zhàn)篇:綜合運用OpenCV開發(fā)知識,解決實際問題。第一部分針對初級讀者,介紹什么是OpenCV、如何開始寫第一行OpenCV代碼,圖像如何被OpenCV加載與顯示、OpenCV基礎API操作、Mat對象與像素操作。第二部分針對中級讀者,從圖像卷積開始,認真學習OpenCV圖像處理、特征提取、機器學習等核心模塊相關知識點、穿插大量工程案例與代碼實踐、從圖像卷積濾波到二值圖像分析、圖像特征提取、自定義對象檢測、完整系統(tǒng)化的學習OpenCV傳統(tǒng)圖像處理的經(jīng)典知識點與案例。真正做到扎實基礎、構建中級水準,可以解決常見計算機視覺問題。第三部分針對高級讀者,這是本書的重點與難點,主要涉及深度神經(jīng)網(wǎng)絡運用、DNN中支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型理解與調用、人臉檢測與識別、自定義對象檢測、深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型壓縮與優(yōu)化、模型轉換與加速推理、tensorflow對象檢測框架與OpenCVDNN模塊結合使用等相關知識點、同時還有OpenCV傳統(tǒng)強項應用二值圖像分析相關的典型工業(yè)應用案例學習。通過對本書的學習,讀者對OpenCV整個框架理解、相關模塊的運用能力都達到一個新的高度、有能力設計復雜的計算機視覺算法、通過OpenCV解決實際問題、把深度學習模型應用到端側加速實現(xiàn)商業(yè)價值、拓展OpenCV與計算機視覺在各個行業(yè)的商業(yè)化落地。

賈志剛 張振 ·軟件工程 ·9.3萬字

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