Name: 深度学习
ISBN: 9787508698359

作者: [美]特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence Sejnowski）
出版社: 中信出版社
副标题: 智能时代的核心驱动力量
原作名: The Deep Learning Revolution
译者: 姜悦兵
出版年: 2019-2
页数: 400
定价: 88
装帧: 精装
ISBN: 9787508698359

豆瓣评分

7.6

751人评价

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评价:

内容简介 · · · · · ·

全球科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。

本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。

作为深度学习领域的通识作品，本书以恢弘的笔触，通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。

作者简介 · · · · · ·

特伦斯·谢诺夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski

世界十大AI科学家之一，美国四大国家学院（国家科学院、国家医学院、国家工程院、国家艺术与科学学院）在世仅3位的“四院院士”之一，全球AI专业会议NIPS基金会主席。

作为神经网络的先驱，早在1986年，特伦斯就与杰弗里·辛顿共同发明了玻尔兹曼机，把神经网络带入到研究与应用的热潮，将深度学习从边缘课题变成了互联网科技公司仰赖的核心技术，实现了人工智能井喷式的发展。

特伦斯现任美国索尔克生物研究所(美国生命科学领域成果最多的研究机构) 计算神经生物学实验室主任，是美国政府注资50亿美元“脑计划”项目（BRAIN，the Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies）领军人物。

特伦斯同时是全球最大在线...

(展开全部)

目录 · · · · · ·

推荐序面对科技拐点，我们的判断与选择
中文版序人工智能会放大认知能力
前言深度学习与智能的本质
第一部分智能的新构想
01 机器学习的崛起
汽车新生态：无人驾驶将全面走入人们生活
· · · · · · (更多)

原文摘录 · · · · · ·

现在，深度学习网络拥有数百万个单元和数十亿个权重。这比人类大脑皮层中的神经元和突触的数量还要少1万倍——人类1立方毫米的皮层组织就包含了10亿个突触。 (查看原文)

miao 1赞 2019-06-20 22:55:34

—— 引自第227页
然而我们新的AI实现方法需要25年的时间才能在视觉、语音和语言方面提供实际应用。即使在1989年，我也知道这需要很长时间1978年，我还在普林斯顿大学读研究生时就在想，按照摩尔定偉，过算机的运算能力会呈指数级增长，每18个月翻一番，那达到大脑的计算能力需要多长时间？我的结论是，到2015年会实现。幸运的是这并没有阻止我继续探索。我对神经网络的信仰是基于我的直觉，即如果大自然解决了这些问题，我们也应该能够从大自然中学习到同隣的解决方法。而我不得不耐心等待的这25年，与自然界的数亿年相比，他仅仅是一个瞬间。 (查看原文)

豆友172354288 2020-04-11 19:30:09

—— 引自章节：看似简单的视觉识别

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我来说两句

短评 · · · · · · ( 全部 309 条 )

深度学习的书评 · · · · · · ( 全部 18 条 )

热门最新好友只看本版本的评论

Vamei 2019-01-31 00:14:53

从八卦中看AI传奇

《深度学习》是AI传奇人物特伦斯的一本准回忆录。特伦斯和Hinton一起发明了玻尔兹曼机，帮助神经网络社区走出1980年代的寒冬。他又是NIPS的主席。作为行业顶级会议，NIPS对AI的发展方向有着举足轻重的影响。因此，我们能从这本书中看到AI的真实发展历程。从技术方面，这本书对... (展开)

1 3回应

人类救星孙美好 2019-03-03 17:08:17

这本书很硬，但我终于弄懂了：人工智能之道在于道法自然

当下，人工智能已经成为新一轮产业变革的核心驱动力，在全球范围内蓬勃兴起，正在深刻改变人们的生产生活方式，对世界经济、社会进步和人类生活产生极为深远的影响。掀起这股变革大潮的，正是大名鼎鼎的深度学习技术。这项技术可以追溯到人工智能诞生的20世纪50年代，虽然经历... (展开)

4回应

小崔 2019-02-13 19:59:34

深度学习的哲学基础和成长之路

这篇书评可能有关键情节透露

深度学习的哲学基础和三次革命深度学习（神经网络）的轮回大概是30年一次，在1950年代的雏形形成、1980年代的算法突破之后，我们在2010年代迎来了深度学习的第三次革命。说这番话的不是别人，正是杰弗里·辛顿齐名的特伦斯·谢诺夫斯基，美国的杰出科学家，一位神经网络的先... (展开)

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或然 2020-05-05 14:34:51 MIT2018版

科技革命同样需要牺牲精神

叶龙先生整理出版的钱穆《中国文学史》在序言里讲到，"国内以往数十年所出的文学史教科书，缺失的恰恰是个性，恰恰是个人视角，个人立场，个人审美判断力的阙如"，钱先生这本“一家之言”的文学史书，正好给读者提供了独到而新颖的思想。讲人工智能的历史，Terrence Sejnowski(... (展开)

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pansin 2019-09-20 17:11:52

深度学习八卦简史

看到王勇老师的朋友圈的推荐买了这本书，在人工智能深度学习领域炽热的今天读这本书倒比较应景，约汉森顿，杨卫坤和约书亚获得了2018年的图灵奖，为深度学习在人工领域的高潮添加了一颗明珠。作为和约汉森顿交流合作颇多的作者而言，出这本书颇合时宜。去年读了一本人工智能诸... (展开)

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风 2019-04-07 11:08:23

《深度学习》读后感

这是一本优秀的深度学习发展历程科普书！人工智能的历史说长不长，但说短也不短，上世纪五十年代至今，却历经一波三折！书中介绍了很多人工智能发展过程中的重要突破，一路坎坷到如今当下最火热的研究方向，离不开众多科研人员的孜孜探索。本书讲述了许多对今天深度学习发展有... (展开)

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韓劉習來 2019-03-05 00:21:36

三月读书笔记《深度学习》

这是上周末刚刚拿到手的一本书，这是我看的最快的一本书，用了两天时间快速读完。这是一本超出我的知识面的书籍，还好作者思路清晰，让我能够简单理解这本书的最表层内容。学术部分直接忽略吧。（安慰一下自己，给自己一个博览群书的理由。如果你只读每个人都读的书，你也只能... (展开)

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我非衣 2019-01-28 22:29:24

回到未来：人工智能是不是潘多拉之盒？

人工智能元年：2016？对于一个普通大众而言，2016无疑是人工智能元年：阿尔法狗（AlphaGO）对战韩国围棋界18次世界冠军获得者李世石。其后，2017年，阿尔法狗化生Master横扫网络围棋服务器，5月，阿尔法狗连胜柯洁三场。就从那个时候，我身边不少患有中年焦虑症的朋友又有了新... (展开)

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