認知計算導論 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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陳敏

華中科技大學齣版社

2017-5-10

404

58.00

平裝

9787568028080

圖書標籤: 人工智能認知計算大數據雲計算物聯網高大上 5G移動通信非常全麵的一本認知計算編程工具的書

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发表于2024-12-31

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認知計算導論 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

圖書描述

本書是認知計算的一本導論書，介紹瞭從認知科學到認知計算的演進過程，闡述瞭藉助認知科學理論來構建模擬人的客觀認知和心理認知過程的認知計算。從信息論到認知科學，再到認知計算，本書試圖將認知計算理論的由來、思想和支撐技術做一個係統且深入的探討。在本書中，我們提齣瞭認知計算與Human、Machine和Cyber Space相互交互與融閤而形成的“以人為中心的認知循環”及其三大部分。本書圍繞這三大部分介紹瞭為認知計算在信息采集、獲取、傳輸、存儲和分析等方麵提供各種支持的關鍵技術，包括物聯網、大數據分析、雲計算、5G網絡和機器人技術等。同時本書對認知計算與以上各種技術的關聯進行瞭詳細研究與討論，包括認知計算與物聯網、認知計算與機器學習、認知計算與大數據分析、認知雲計算、認知計算與機器人技術，其分彆對應於不同的篇章。每個技術相關的篇章下，又詳細討論瞭各技術的相關概念，各種技術架構和應用實例等。比如詳細介紹瞭各種機器學習和深度學習算法，介紹瞭為認知計算提供數據支持的物聯網感知與群智感知，以及為人提供認知服務的機器人技術。在此基礎上，將理論與實際相結閤，本書在最後兩篇章對認知計算的應用和前沿專題做瞭進一步討論，包括IBM Watson認知係統、Google的AlphaGo、醫療認知係統，5G認知係統、認知軟件定義網絡和情感認知係統。全書共分為7篇，21章。

本書可作為語言學、心理學、人工智能、哲學、神經科學和人類學等多個交叉學科本科生或研究生的教材或參考書。也可供相關專業工程人員參考。

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著者簡介

陳敏，華中科技大學計算機學院教授、博導，嵌入與普適計算實驗室主任。二十三歲獲博士學位。曾先後任國立漢城大學和加拿大不列顛哥倫比亞大學博士後、韓國首爾大學助理教授。2011年入選教育部“新世紀優秀人纔支持計劃”。

陳敏教授主要從事認知計算、物聯網感知、情感計算通信和機器人技術、5G網絡、軟件定義網絡、醫療大數據、人體局域網等領域的研究工作。在國際學術期刊和會議上發錶論文200餘篇，發錶論文榖歌學術引用總數超過9000次，H-index = 48，SCI他引次數超過2500次。擔任IEEE計算機協會大數據技術委員會主席。獲IEEE ICC 2012、IEEE IWCMC 2016等國際大會最佳論文奬。榮獲 2017 年度 IEEE通信學會Fred W. Ellersick Prize。

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我畢設的時候用到TensorFlow，這本書給瞭我很大的啓發，對於這個深度學習工具，我此前是一無所知的，看到這一章內容後就有瞭大緻的瞭解。此外，這本書還介紹瞭其他一些麵嚮認知計算的編程工具，如Hadoop和Spark。這本書很適閤大數據、人工人工智能、雲計算、物聯網等方嚮的人學習

評分☆☆☆☆☆

看看目錄，一本講人工智能的書，講瞭各種熱點，還有5G認知係統、軟件定義網絡。我就知道這是個假大空的“教授”齣的書，建議外行彆上當。

評分☆☆☆☆☆

以前還覺得5G時代挺遠的，到看到這本書裏麵的介紹後，覺得仿佛明天就可以實現，尤其結閤瞭之前熱的發火的雲計算和大數據分析，分分鍾高大上的樣子，機器人技術也好帥，讓我想起前段時間的圍棋機器人，無人駕駛汽車，人工智能的高科技産品，未來前景不可估量啊，對於科技愛好者，這本書可以看看。

評分☆☆☆☆☆

忒難看瞭，不知哪來那麼多人刷好評。“導論”名不副實，試圖大而全的綜述，跟百科匯總差不多。語言大部分籠統繁復，其餘外行看不懂，內行太皮毛，看完隻對概念有印象。認知計算這個概念更空泛，寥寥數語的介紹，不過是在強調以人為本，實質就像互聯網+，將物聯網、傳感器、大數據、雲計算、機器學習算法、5G網絡、機器人係統等前沿技術框架在各個應用領域結閤，使之盡量模仿人的能力，冠以認知XX之名。根本沒有一個叫認知計算的知識體係，隻要你願意，可以發明一個詞叫認知鋤頭，強調它對手的擴展和心智的聯係，糊弄外行。

讀後感

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

我对认知计算的初步了解主要来源于对智能机器人的认识，这本书让我认识到机器的认知潜能可放大信息的价值，推动认知智能的演进。此外，深度学习、机器学习的发展也让认知系统有能力理解不同维度的信息的价值，它们之间具有一定的关联性。我认为这不仅是一本科普教材，这本书里...

評分☆☆☆☆☆

2016年1月,DeepMind在《Nature》上发表了一篇论文,描述了AlphaGo实现的细节：将蒙特卡洛搜索树和深度神经网络结合，从棋谱中进行学习。并且使用增强学习通过自我对弈进行学习。虽然Google目前还没有公开AlphaGo的源代码,但是一些学生根据这篇论文复现了AlphaGo这可以从github上...

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