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科学之路


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发表于2024-05-03

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图书描述

“图灵奖”得主、“深度学习三巨头”之一、“卷积神经网络之父”……由于在人工智能领域的突出贡献,杨立昆被中国计算机科学界和企业界所熟知。

杨立昆的科学之路,谱写了一段关于勇气的宣言。他为了知识本身求学,而不是文凭,他用自己的经历,证明了通过激烈的考试竞争进入名校不是科学成功的窄门。他广泛阅读,为他科学思维的形成奠定了坚实的理论基础。他特立独行,做自己感兴趣的事情,即便那件事在短时间里不被人看好。在人工神经网络研究的低谷期,他寂寞地坚持,终于取得了举世瞩目的成就。

人工智能正在颠覆人类社会,未来机器能思考吗?杨立昆的这部著作,讲述正是人工智能在我们面前崛起——这个历史上仅有的时刻发生的故事。

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著者简介

杨立昆是法国人,名字原文为Yann Le Cun,姓氏为Le Cun,因在美国常被误缩写为Y.L.Cun,于是把LeCun合写在一起。中文译名原为扬•勒丘恩,华人AI圈一直亲切地称他为“杨乐康”,他本人听闻后,干脆自己给自己取了中文名字——杨立昆。

他被誉为 “卷积神经网络之父”,2019年3月,因在人工智能深度学习方面的贡献获得2018年度图灵奖。此外,他还获得了2014年IEEE神经网络先锋奖(Neural Network Pioneer Award)、2015 年 IEEE PAMI 杰出研究奖和2016 年 Lovie 终身成就奖。

他为卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Networks)和图像识别领域做出了重要贡献,以手写字体识别、图像压缩和人工智能硬件等主题发表过190多份论文,研发了很多关于深度学习的项目,并且拥有14项相关的美国专利。研究领域包括人工智能、机器学习、机器感知、移动机器人学和计算神经学。


图书目录


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用户评价

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图灵奖得主Yann Le Cun,给自己取的中文名是杨立昆。在这本结合了自传与科普的新书中:1)介绍了自己的求学与科研经历,2)用相对通俗易懂的公式,讲述了基于深度学习的人工智能的原理,3)如今人工智能的各种应用的核心要点,4)在Facebook的岁月,5)人工智能的前景与挑战。其中最有价值的部分是杨立昆作为深度学习算法的主要发明人之一,讲述他如何思考机器智能的过程,以及人工智能的局限性与危险性,言论有相当的分寸感。

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图灵奖得主Yann Le Cun,给自己取的中文名是杨立昆。在这本结合了自传与科普的新书中:1)介绍了自己的求学与科研经历,2)用相对通俗易懂的公式,讲述了基于深度学习的人工智能的原理,3)如今人工智能的各种应用的核心要点,4)在Facebook的岁月,5)人工智能的前景与挑战。其中最有价值的部分是杨立昆作为深度学习算法的主要发明人之一,讲述他如何思考机器智能的过程,以及人工智能的局限性与危险性,言论有相当的分寸感。

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作为科普有点深 作为专业书过浅 作为传记又太散 不过毕竟是行业大牛 捋顺了整个领域的发展进程 最后对未来发展的探讨也值得看一下

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定位很奇怪,既有自传又有科普。看完有几点感触:1.原来大佬都是年轻时就展露头角了,不管是Lecun还是Bengio,博士没毕业就小有名气,已经和Hinton走到了一起;2.大佬们都有自己的坚持,坚持自己的流派并且发自内心地捍卫它;3.科研和工程不是割裂的,我经常不舍得在工程上花费时间,Lecun将自己科研成果应用于工程的热情令人敬佩;4.和读完《Linux传奇》的感受一样,好的管理是科研产出的基础,糟糕的制度下即使有人才也没有成绩。

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作者是法国人,为了求知,为了能够更自主地学习,选择了一个不怎么知名的大学,广泛地阅读,在前沿阵地,找到自己的兴趣点,深挖下去,坚持不懈,成就自己。

读后感

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10.1之前开始看,看到初始的机器学习的原理解释已倍感压力,假期结束接着看一度在深度学习,卷积神经网络的公式中几乎放弃,对高等数学没及格过的我而言,数学和算法对我而言确实是个验证智商含金量的考验。幸好,立昆同志抑制住了写成人工智能神经网络领域文献综述的欲望,交...  

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终于等到第一本神经网络史&Lecun传记的书。 时间的深处,暗流涌动,一切生长拔节在无声进行。 八十年代,Lecun就认识到无法以逻辑来创造真正的智能机器,必须让机器拥有学习的能力,依靠经验来进行自我建构。 1987年,这一年离Deep Blue打败卡斯帕罗夫还有10年,离Deep CNN...  

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终于等到第一本神经网络史&Lecun传记的书。 时间的深处,暗流涌动,一切生长拔节在无声进行。 八十年代,Lecun就认识到无法以逻辑来创造真正的智能机器,必须让机器拥有学习的能力,依靠经验来进行自我建构。 1987年,这一年离Deep Blue打败卡斯帕罗夫还有10年,离Deep CNN...  

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