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《智能机器如何思考》内容简介
任何足够先进的技术初看都与魔法无异。 自动驾驶汽车已经在很多国家上路，网飞的算法能主动预测你喜欢的电影，DeepMind的计算机程序通关了雅达利游戏，AlphaGo在古老的围棋领域攻克了人类智能的防线。 这一切是如何发生的?智能机器究竟如何思考? 在这本书中，作者用几乎人人都能读懂的语言展示了人工智能领域的前沿成果，深入解读了感知算法、强化学习、智能体、卷积神经网络、深度语音识别、图片识别等科技巨头纷纷拥抱的概念，正是它们让当今的机器如此智能。 DARPA和ImageNet的挑战赛给未来播撒了怎样的种子? 网飞的电影推荐为什么如此准确? 人工智能怎么打DOTA? AlphaGo除了下围棋还会做别的吗? 神经网络如何做到能听、能说、能记忆? 我们为什么要不断制造能复制人类智力和行为的机器? 这本书将为你打开机器学习与神经网络的黑匣子，让你看懂“魔法”背后的机制。关于自动驾驶汽车、网飞算法、会玩游戏的人工智能以及AlphaGo，这本书几乎囊括了你想知道的一切。
《智能机器如何思考》书籍信息摘要
《智能机器如何思考》内容简介与阅读建议，作者 [美]肖恩·格里什（SeanGerrish），经济管理，2019年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：智能机器、经济管理。
- 作者：[美]肖恩·格里什（SeanGerrish）
- 分类：经济管理
- 出版年份：2019
- 出版社：中信出版社
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《智能机器如何思考》适合哪些读者？
适合根据书名、作者、目录、标签和格式继续判断阅读价值的读者。 评分 7.6 可作为选书参考。
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目录
- 推荐序 IX
- 前言 XIII
- 1 自动机的秘密
- 长笛演奏者 003
- 今天的自动机 005
- 钟摆的摆动007
- 这本书中的自动机 008
- 2 自动驾驶汽车：挑战不可能
展开全部（共 144 章节）
- 沙漠中的百万美元竞赛 015
- 如何打造自动驾驶汽车 017
- 规划路径 021
- 路径搜索 022
- 导航025
- 无人车挑战赛的获胜者 028
- 一场失败的比赛 031
- 3 保持在车道内行驶：自动驾驶汽车的感知
- 第二次无人车挑战赛 035
- 自动驾驶汽车中的机器学习 037
- 斯坦利的架构 038
- 避开障碍物 040
- 寻找道路的边缘 043
- 开眼看路 045
- 路径规划 047
- 斯坦利大脑的各个部分如何相互交流 049
- 4 在十字路口避让：自动驾驶汽车的大脑
- 城市挑战赛 055
- 感知抽象 057
- 比赛 059
- 老板的高层次推理层 061
- 攻克交通堵塞 068
- 三层架构 071
- 对自动驾驶汽车看到的物体进行分类 076
- 自动驾驶汽车是复杂的系统 077
- 自动驾驶汽车的轨迹 078
- 5 网飞和推荐引擎的挑战
- 百万美元大奖 083
- 竞争者 084
- 如何训练分类器 085
- 比赛的目标 089
- 庞大的评分矩阵 091
- 矩阵分解 096
- 第一年结束 102
- 6 团队融合：网飞奖的赢家
- 缩小竞争者之间的差距 107
- 第一年末 108
- 随时间变化的预测 111
- 过度拟合 114
- 模型混合 115
- 第二年 119
- 最后一年 120
- 赛后 124
- 7 用奖励教导计算机
- DeepMind玩雅达利游戏 129
- 强化学习 132
- 教导智能体 134
- 为智能体编写程序 36
- 智能体如何观察环境 140
- 经验金块 141
- 用强化学习玩雅达利游戏 148
- 8 如何用神经网络攻克雅达利游戏
- 神经信息处理系统 153
- 近似，而非完美 153
- 用作数学函数的神经网络 155
- 雅达利游戏神经网络的结构 161
- 深入研究神经网络 170
- 9 人工神经网络的世界观
- 人工智能的奥秘 175
- 国际象棋自动机“土耳其人” 177
- 神经网络中的误导 179
- 识别图像中的物体 180
- 过度拟合 183
- ImageNet 185
- 卷积神经网络 188
- 为什么是“深度”网络? 194
- 数据瓶颈 197
- 10 深入了解深度神经网络的内部秘密
- 计算机生成图片 203
- 压缩函数 204
- ReLU激活函数 207
- 机器人之梦 211
- 11 能听、能说、能记忆的神经网络
- 对机器而言，“理解”意味着什么? 221
- 深度语音识别 222
- 循环神经网络 223
- 为图像生成字幕 230
- 长短时记忆网络 233
- 对抗数据 235
- 12 理解自然语言
- 宣传噱头还是人工智能研究的福音? 239
- IBM的沃森 240
- 攻克《危险边缘》所遇到的挑战 241
- 浩如烟海的知识 242
- 《危险边缘》挑战赛的诞生 245
- DeepQA 247
- 问题分析 249
- “沃森”如何解读句子 252
- 13 挖掘《危险边缘》的最佳答案
- 地下室基准 261
- 生成候选答案 263
- 查找答案 266
- 轻量级过滤器 269
- 证据检索 270
- 评分 274
- 汇总和排名 277
- 调整“沃森” 281
- 重新审视DeepQA 282
- 沃森有智能吗? 283
- 14 用蛮力搜索找到好策略
- 通过搜索玩游戏 289
- 数独 290
- 树的大小 294
- 分支因子 297
- 游戏中的不确定性 297
- 克劳德•香农与信息论 302
- 评价函数 303
- “深蓝” 308
- 加入IBM 310
- 搜索与神经网络 311
- 西洋双陆棋程序 313
- 搜索的局限 315
- 15 职业水平的围棋
- 计算机围棋 319
- 围棋 321
- 通过抽样走子来建立直觉 324
- 神之一手 330
- 蒙特卡洛树搜索 333
- 单臂老虎机 337
- AlphaGo是否需要如此复杂 339
- AlphaGo的局限 341
- 16 实时人工智能与《星际争霸》
- 构建更好的游戏机器人 345
- 《星际争霸》与人工智能 346
- 简化游戏 348
- 实用《星际争霸》机器人 351
- OpenAI与《DOTA 2》 354
- 《星际争霸》机器人的未来 357
- 17 50年后或更遥远的未来
- 人工智能起起伏伏的发展过程 363
- 如何复制这本书中的成功 364
- 数据的普遍使用 368
- 下一步去向何方 369
- 致谢 373
- 注释 375
- 浏览器不支持脚本！
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常见问题
《智能机器如何思考》适合谁读？
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《智能机器如何思考》阅读难度高吗？
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