深度学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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学习平台Coursera最受欢迎课程《学习如何学习》（Learning how to learn）主理人，通过系统讲解大脑认知的底层知识，让学习者可以改变思维模式，提高学习的能力和效率。目前该课程学习人数已经超过了300万。
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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。
具体描述
读后感
多年前看世界特色建筑就知道了索尔克研究所，几何线条的极简设计，院子直通太平洋，那时候觉得这样的建筑有点不接地气，但其实对一些科学家来说那就是他们日常上班的地方。 读到的这本《深度学习》就是在索尔克研究所的美国“四院院士”对人工智能的介绍，从大众熟知的阿尔法狗...
评分文 / 董小琳 前几天，在微博上看到这样一则新闻： 回想起自己，曾经夹着三支笔抄作业的情景。不得不说，生在触屏时代的孩子们，简直太幸福了。 那么，在羡慕之余，不知你是否发现了：近两年兴起的人工智能，在成人眼中，是“抢饭碗”的威胁。可到了小朋友那里，却自然地变成了...
评分 评分 评分《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...
用户评价
读不下去，把复杂的事情讲得更凌乱
评分神经网络的生物学原理啃起来太费劲了，人脑真是大自然最神奇的产物。意识就是运行在大脑操作系统上的应用程序，储存我们一生积累的大量经验，并塑造我们的行为。“如果我们能够弄清楚大脑的操作系统是如何工作的，就可以基于相同的一般原则来组织大数据。”！？！
评分关于深度学习的新闻，最近几乎每天都能看到，但是却看不懂。好在这本书门槛不高，没什么基础也能读懂，看完之后，差不多完全理解了这个技术的各种特点，能抓住现在科技发展的潮流了。 不得不说，对人工智能发展而言，深度学习真的太重要了。
评分第一部分综述了人工智能和脑科学的飞速发展及广泛的应用，也包括一些隐忧。这波人工智能突破关键是神经网络算法出现，也即深度学习，而作者正是主要参与者之一。神经网络算法不同于符号学说，其大量借鉴人类大脑运作机制，而这也是作者的核心主张：人工智能算法与人类大脑学习模式有着同构性，未来人工智能领域的突破很可能是因为人类对大脑认识有了进一步飞跃。第二部分是全书的核心，其介绍了神经网络算法中几个关键点的突破，内容包括：感知器（单层到多层，加入隐含层以处理抽象认知）、玻尔兹曼机、反向传播算法、卷积学习、奖励学习（强化学习）、生成式对抗网络等。延续了50多年，几代科学家不懈努力和坚持，让这一当初被人抛弃的学派重见天日，并且主导了当下人工智能发展趋势。这部分涉及不少技术细节。第三部分是关于未来的展望。
评分神经网络的生物学原理啃起来太费劲了，人脑真是大自然最神奇的产物。意识就是运行在大脑操作系统上的应用程序，储存我们一生积累的大量经验，并塑造我们的行为。“如果我们能够弄清楚大脑的操作系统是如何工作的，就可以基于相同的一般原则来组织大数据。”！？！
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