深度學習 pdf epub mobi txt 電子書下載2025

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特倫斯·謝諾夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski

世界十大AI科學傢之一，美國四大國傢學院（國傢科學院、國傢醫學院、國傢工程院、國傢藝術與科學學院）在世僅3位的“四院院士”之一，全球AI專業會議NIPS基金會主席。

作為神經網絡的先驅，早在1986年，特倫斯就與傑弗裏·辛頓共同發明瞭玻爾茲曼機，把神經網絡帶入到研究與應用的熱潮，將深度學習從邊緣課題變成瞭互聯網科技公司仰賴的核心技術，實現瞭人工智能井噴式的發展。

特倫斯現任美國索爾剋生物研究所(美國生命科學領域成果最多的研究機構) 計算神經生物學實驗室主任，是美國政府注資50億美元“腦計劃”項目（BRAIN，the Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies）領軍人物。

特倫斯同時是全球最大在綫學習平颱Coursera最受歡迎課程《學習如何學習》（Learning how to learn）主理人，通過係統講解大腦認知的底層知識，讓學習者可以改變思維模式，提高學習的能力和效率。目前該課程學習人數已經超過瞭300萬。

出版者:中信齣版集團

作者:[美]特倫斯·謝諾夫斯基（Terrence Sejnowski）

出品人:

頁數:400

译者:薑悅兵

出版時間:2019-2

價格:88

裝幀:精裝

isbn號碼:9787508698359

叢書系列:

圖書標籤:

人工智能
深度學習
AI
機器學習
計算機
科普
2019
好書，值得一讀

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全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習，自動駕駛、AI醫療、語音識彆、圖像識彆、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背後都是深度學習在發揮神奇的作用。深度學習是人工智能從概念到繁榮得以實現的主流技術。經過深度學習訓練的計算機，不再被動按照指令運轉，而是像自然進化的生命那樣，開始自主地從經驗中學習。

本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學傢之一、深度學習先驅及奠基者，親曆瞭深度學習在20世紀70年代到90年代的寒鼕。但他和一眾開拓者，利用大數據和不斷增強的計算能力，終於在神經網絡算法上取得重大突破，實現瞭人工智能井噴式的發展。

作為深度學習領域的通識作品，本書以恢弘的筆觸，通過3個部分全景展現瞭深度學習的發展、演變與應用，首次以親曆者視角迴溯瞭深度學習浪潮在過去60年間的發展脈絡與人工智能的螺鏇上升，並前瞻性地預測瞭智能時代的商業圖景。

具體描述

讀後感

評分☆☆☆☆☆

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...

評分☆☆☆☆☆

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...

評分☆☆☆☆☆

《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...

評分☆☆☆☆☆

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...

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

第一部分綜述瞭人工智能和腦科學的飛速發展及廣泛的應用，也包括一些隱憂。這波人工智能突破關鍵是神經網絡算法齣現，也即深度學習，而作者正是主要參與者之一。神經網絡算法不同於符號學說，其大量藉鑒人類大腦運作機製，而這也是作者的核心主張：人工智能算法與人類大腦學習模式有著同構性，未來人工智能領域的突破很可能是因為人類對大腦認識有瞭進一步飛躍。第二部分是全書的核心，其介紹瞭神經網絡算法中幾個關鍵點的突破，內容包括：感知器（單層到多層，加入隱含層以處理抽象認知）、玻爾茲曼機、反嚮傳播算法、捲積學習、奬勵學習（強化學習）、生成式對抗網絡等。延續瞭50多年，幾代科學傢不懈努力和堅持，讓這一當初被人拋棄的學派重見天日，並且主導瞭當下人工智能發展趨勢。這部分涉及不少技術細節。第三部分是關於未來的展望。

评分☆☆☆☆☆

雖然作者比較牛但是把基本的概念說得不夠徹底把原理講的不夠通俗功力深厚體現不齣來啊

评分☆☆☆☆☆

選擇這本書隻有兩個原因：第一，2018年MIT齣版社齣版；第二，Hinton說“特倫斯是一名傑齣的神經科學傢，我們於1986年共同發明瞭玻爾茲曼機”。讀完之後，感覺對於深度學習，其實我們都是外行，因為這是一種融閤瞭多門科學智慧的方法。

评分☆☆☆☆☆

大師未必是個好作傢的又一例證，不僅對讀者定位不清，連內容編排上也讓人頭疼。深度學習這麼容易齣東西的主題，曆史沿革、算法發展、原理闡釋、産業預期，隨便哪一個拎齣來寫寫清楚，哪怕就是一傢之言，都可以是本好書。結果這書不知道意在哪裏，隻看到從科普角度講生物、腦科學、算法模型、微電子……哪哪的術語用得如此隨意，深度信息又極其匱乏疊加一些不痛不癢的八卦，迴顧不全，前瞻也沒什麼東西，實在是…隻能說作者太棒瞭，知道得太多瞭，以上。

评分☆☆☆☆☆

一位功成名就的老大爺晚年大型指點江山 show off現場充滿乾貨和趣聞後麵的很多話題也非常激動人心讀的似懂非懂準備把這本當作入門以後慢慢學習