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智能革命:迎接人工智能時(shí)代的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與文化變革
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人類歷史上的歷次技術(shù)革命,都帶來(lái)了人類感知和認(rèn)知能力的不斷提升,從而使人類知道更多,做到更多,體驗(yàn)更多。以此為標(biāo)準(zhǔn),李彥宏在本書中將人工智能定義為堪比任何一次技術(shù)革命的偉大變革,并且明確提出,在技術(shù)與人的關(guān)系上,智能革命不同于前幾次技術(shù)革命,不是人去適應(yīng)機(jī)器,而是機(jī)器主動(dòng)來(lái)學(xué)習(xí)和適應(yīng)人類,并同人類一起學(xué)習(xí)和創(chuàng)新這個(gè)世界。大數(shù)據(jù)是智能社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)的根本動(dòng)力和燃料。以百度為代表的搜索引擎公司,由于對(duì)數(shù)據(jù)資源的獲取和使用類似深度學(xué)習(xí)的商業(yè)模式,也與大數(shù)據(jù)—深度學(xué)習(xí)—提取模式—?jiǎng)?chuàng)造用戶價(jià)值這一研發(fā)文化相匹配,使其天然具備了人工智能的基因。本書從硬件集群、計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)資源、人工智能文化等方面提出了智能化的基本標(biāo)準(zhǔn),并且從制造業(yè)升級(jí)、金融革新、無(wú)人駕駛、管理革命、智能生活等多個(gè)維度,描繪即將到來(lái)的智能社會(huì),反思人類即將面臨的種種挑戰(zhàn)。“人工智能”正式寫入2017年政府工作報(bào)告,折射出未來(lái)人工智能產(chǎn)業(yè)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與轉(zhuǎn)型中的重要性。本書內(nèi)容涵蓋了人工智能發(fā)展的主要領(lǐng)域,刻畫了人工智能未來(lái)發(fā)展的場(chǎng)景和商業(yè)模式,對(duì)我國(guó)各行各業(yè)應(yīng)對(duì)智能化轉(zhuǎn)型提供了很好的指引和借鑒。

李彥宏 ·人工智能 ·16.3萬(wàn)字

新未來(lái)簡(jiǎn)史:區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)陷阱與數(shù)字化生活
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本書為您揭示:面對(duì)極速變快、復(fù)雜的社會(huì),“三大沖突”映射到未來(lái),人類或?qū)⒚媾R兩輪崩潰或翻轉(zhuǎn)的“生死”大沖擊。危機(jī)與機(jī)遇交織呈現(xiàn),如何抉擇?未來(lái),區(qū)塊鏈、時(shí)間戳與智能等技術(shù)被深度運(yùn)用,社會(huì)模式或?qū)⒈桓膶懀f(wàn)物可溯與追算“你被丟失的90%的價(jià)值”成為可能。如何理解?人工智能,單一、少許維度的超級(jí)能力,“非通用”與“難破意識(shí)”的范式牢籠將會(huì)讓其長(zhǎng)久性地被困限于工具范疇(“智能與意識(shí)的分離”子虛烏有)。不過(guò),人工智能對(duì)未來(lái)生產(chǎn)力的成倍提升,或?qū)⒄嬲_啟“讓90%的人最終徹底擺脫無(wú)用階級(jí)”的偉大旅程,而絕非淪為“無(wú)用”。當(dāng)然,在過(guò)渡期內(nèi),人們將會(huì)面臨挑戰(zhàn)。如何應(yīng)對(duì)?大數(shù)據(jù)悖論、陷阱與誤解,讓其被神話(如“數(shù)據(jù)主義”“數(shù)據(jù)宗教”等)的可能性微乎其微。在共享、透明的大趨勢(shì)下,大數(shù)據(jù)也將成為等同于電能、信息與空氣等人類生存、發(fā)展所需的一種“習(xí)慣性擁有”。如何認(rèn)知?未來(lái),互聯(lián)網(wǎng)或?qū)⒈惶娲祟悓?huì)在兩大超級(jí)“新時(shí)空”中生活、進(jìn)化,成為新人類。如何準(zhǔn)備?

王驥 ·人工智能 ·16.3萬(wàn)字

深度學(xué)習(xí)
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全球科技巨頭紛紛擁抱深度學(xué)習(xí),自動(dòng)駕駛、AI醫(yī)療、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo,背后都是深度學(xué)習(xí)在發(fā)揮神奇的作用。深度學(xué)習(xí)是人工智能從概念到繁榮得以實(shí)現(xiàn)的主流技術(shù)。經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的計(jì)算機(jī),不再被動(dòng)按照指令運(yùn)轉(zhuǎn),而是像自然進(jìn)化的生命那樣,開始自主地從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學(xué)家之一、深度學(xué)習(xí)先驅(qū)及奠基者,親歷了深度學(xué)習(xí)在20世紀(jì)70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開拓者,利用大數(shù)據(jù)和不斷增強(qiáng)的計(jì)算能力,終于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法上取得重大突破,實(shí)現(xiàn)了人工智能井噴式的發(fā)展。作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的通識(shí)作品,本書以恢弘的筆觸,通過(guò)3個(gè)部分全景展現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展、演變與應(yīng)用,首次以親歷者視角回溯了深度學(xué)習(xí)浪潮在過(guò)去60年間的發(fā)展脈絡(luò)與人工智能的螺旋上升,并前瞻性地預(yù)測(cè)了智能時(shí)代的商業(yè)圖景。

(美)特倫斯·謝諾夫斯基 ·人工智能 ·16.3萬(wàn)字

高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)
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《高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》基于當(dāng)前主流的高性能CPU設(shè)計(jì)規(guī)格,全面介紹了高性能超標(biāo)量CPU微架構(gòu)的設(shè)計(jì),并做出對(duì)應(yīng)的分析。主要內(nèi)容包括業(yè)界主流高性能處理器架構(gòu)及超標(biāo)量流水線背景知識(shí)(第1章);CPU前端,包括指令提取單元、分支預(yù)測(cè)單元、指令譯碼單元的設(shè)計(jì)和優(yōu)化,以及指令緩存的相關(guān)設(shè)計(jì)(第2、3章);分支預(yù)測(cè)單元的原理、設(shè)計(jì)和優(yōu)化,寄存器重命名與發(fā)射隊(duì)列的原理和設(shè)計(jì)(第4、5章);執(zhí)行單元與浮點(diǎn)運(yùn)算單元的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)(第6、7章);訪存單元與數(shù)據(jù)緩存設(shè)計(jì)(第8章);重排序緩沖的原理及設(shè)計(jì)(第9章);IntelP6CPU微架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)例(第10章)。微架構(gòu)設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)于指令的生命周期,為讀者提供直觀和清晰的視角,便于讀者對(duì)高性能CPU設(shè)計(jì)深入理解。《高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》可作為從事高性能CPU相關(guān)研發(fā)工作專業(yè)人員的參考書,或用作高等院校計(jì)算機(jī)及集成電路相關(guān)專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生的教學(xué)參考用書,也可供對(duì)CPU設(shè)計(jì)感興趣的讀者閱讀。

李東聲等編著 ·人工智能 ·16.1萬(wàn)字

知識(shí)圖譜導(dǎo)論
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知識(shí)圖譜的發(fā)展歷史源遠(yuǎn)流長(zhǎng),從經(jīng)典人工智能的核心命題——知識(shí)工程,到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的語(yǔ)義Web,再到當(dāng)下很多領(lǐng)域構(gòu)建的數(shù)千億級(jí)別的現(xiàn)代知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜兼具人工智能、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的多重技術(shù)基因,是知識(shí)表示、表示學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖數(shù)據(jù)庫(kù)和圖計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域技術(shù)的綜合集成。本書全面覆蓋了知識(shí)圖譜的表示、存儲(chǔ)、獲取、推理、融合、問(wèn)答和分析等七大方面,一百多個(gè)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)的內(nèi)容,同時(shí)囊括多模態(tài)知識(shí)圖譜、知識(shí)圖譜與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合、本體表示學(xué)習(xí)、事理知識(shí)圖譜,以及知識(shí)增強(qiáng)的語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型等新熱點(diǎn)、新發(fā)展。作為一本導(dǎo)論性質(zhì)的書,本書希望幫助初學(xué)者梳理知識(shí)圖譜的基本知識(shí)點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)要素,也希望幫助技術(shù)決策者建立知識(shí)圖譜的整體視圖和系統(tǒng)工程觀,為前沿科研人員拓展創(chuàng)新視野和研究方向。本書在技術(shù)廣度和深度上兼具極強(qiáng)的參考性,適合高等院校的計(jì)算機(jī)專業(yè)師生閱讀,也可供計(jì)算機(jī)相關(guān)行業(yè)的管理者和研發(fā)人員參考。

陳華鈞 ·人工智能 ·16.1萬(wàn)字

人工智能原理與實(shí)踐
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人工智能的日益廣泛的應(yīng)用和普及,而要深入理解人工智能,我們必須全面理解底層的各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法基本原理并能駕馭人工智能各種應(yīng)用。《人工智能原理與實(shí)踐》分為13章,前7章為原理篇。原理篇中,我們重點(diǎn)討論機(jī)器學(xué)習(xí)模型建模的全部流程,各類常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理,深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理,機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的優(yōu)化論原理,以及機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)。后面6章為實(shí)戰(zhàn)篇,我們重點(diǎn)討論信用卡場(chǎng)景中的客戶細(xì)分,保險(xiǎn)行業(yè)中的生活事件時(shí)間序列預(yù)測(cè),電商交易中欺詐客戶預(yù)測(cè),信用卡和金融貸款場(chǎng)景中的風(fēng)控預(yù)測(cè),房?jī)r(jià)估值和預(yù)測(cè),以及股市短期回報(bào)率預(yù)測(cè)等多個(gè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。《人工智能原理與實(shí)踐》理論知識(shí)覆蓋面廣而又保留了有價(jià)值的推導(dǎo),特別適合在各個(gè)行業(yè)工作的數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者,在校學(xué)習(xí)的人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)學(xué)生,科技公司的管理者和決策者,以及人工智能的初學(xué)者和愛(ài)好者。

劉春雷 ·人工智能 ·15.9萬(wàn)字

MindSpore科學(xué)計(jì)算
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本書全面、系統(tǒng)地探討科學(xué)計(jì)算的背景、機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性以及昇思MindSpore框架在科學(xué)計(jì)算中的廣泛應(yīng)用。科學(xué)計(jì)算作為一門交叉學(xué)科,融合了數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí),在現(xiàn)代科學(xué)研究和工程實(shí)踐中起著關(guān)鍵作用。本書以MindSpore為平臺(tái),深入研究這一全場(chǎng)景AI框架在科學(xué)計(jì)算中的探索與實(shí)踐,通過(guò)對(duì)基礎(chǔ)理論、行業(yè)應(yīng)用和實(shí)際案例的詳細(xì)介紹,為讀者提供全方位的學(xué)習(xí)和參考資料。全書共8章,首先詳細(xì)介紹科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)理論,包括數(shù)學(xué)模型、算法原理等,為讀者打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。然后,通過(guò)MindSpore在電磁學(xué)、生物計(jì)算、流體力學(xué)、氣象學(xué)、材料化學(xué)及量子計(jì)算等領(lǐng)域的實(shí)際案例,幫助讀者深刻理解MindSpore在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的應(yīng)用,為未來(lái)的科學(xué)計(jì)算實(shí)踐提供實(shí)際的指導(dǎo)和參考。本書不僅適合AI、智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生閱讀,也可為軟件開發(fā)工程師和科研人員提供深入了解MindSpore框架及其實(shí)踐的豐富資料。

陳雷編著 ·人工智能 ·15.7萬(wàn)字

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