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科學之路


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发表于2024-11-01

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圖書描述

“圖靈奬”得主、“深度學習三巨頭”之一、“捲積神經網絡之父”……由於在人工智能領域的突齣貢獻,楊立昆被中國計算機科學界和企業界所熟知。

楊立昆的科學之路,譜寫瞭一段關於勇氣的宣言。他為瞭知識本身求學,而不是文憑,他用自己的經曆,證明瞭通過激烈的考試競爭進入名校不是科學成功的窄門。他廣泛閱讀,為他科學思維的形成奠定瞭堅實的理論基礎。他特立獨行,做自己感興趣的事情,即便那件事在短時間裏不被人看好。在人工神經網絡研究的低榖期,他寂寞地堅持,終於取得瞭舉世矚目的成就。

人工智能正在顛覆人類社會,未來機器能思考嗎?楊立昆的這部著作,講述正是人工智能在我們麵前崛起——這個曆史上僅有的時刻發生的故事。

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著者簡介

楊立昆是法國人,名字原文為Yann Le Cun,姓氏為Le Cun,因在美國常被誤縮寫為Y.L.Cun,於是把LeCun閤寫在一起。中文譯名原為揚•勒丘恩,華人AI圈一直親切地稱他為“楊樂康”,他本人聽聞後,乾脆自己給自己取瞭中文名字——楊立昆。

他被譽為 “捲積神經網絡之父”,2019年3月,因在人工智能深度學習方麵的貢獻獲得2018年度圖靈奬。此外,他還獲得瞭2014年IEEE神經網絡先鋒奬(Neural Network Pioneer Award)、2015 年 IEEE PAMI 傑齣研究奬和2016 年 Lovie 終身成就奬。

他為捲積神經網絡(CNN,Convolutional Neural Networks)和圖像識彆領域做齣瞭重要貢獻,以手寫字體識彆、圖像壓縮和人工智能硬件等主題發錶過190多份論文,研發瞭很多關於深度學習的項目,並且擁有14項相關的美國專利。研究領域包括人工智能、機器學習、機器感知、移動機器人學和計算神經學。


圖書目錄


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用戶評價

評分

定位很奇怪,既有自傳又有科普。看完有幾點感觸:1.原來大佬都是年輕時就展露頭角瞭,不管是Lecun還是Bengio,博士沒畢業就小有名氣,已經和Hinton走到瞭一起;2.大佬們都有自己的堅持,堅持自己的流派並且發自內心地捍衛它;3.科研和工程不是割裂的,我經常不捨得在工程上花費時間,Lecun將自己科研成果應用於工程的熱情令人敬佩;4.和讀完《Linux傳奇》的感受一樣,好的管理是科研産齣的基礎,糟糕的製度下即使有人纔也沒有成績。

評分

好像流水賬

評分

說實在這本書寫得一般,不是說內容本身不好,而是結構和內容的安排上。如果沒有一點基礎的人應該是看不懂這本書中間部分的,瞭解DL模型的人其實不太需要看這部分(因為有點簡略)。作為瞭解這個算法發展史的一個側麵看,那麼算還行吧。最讓我吃不消的就是那麼多寫序的,都啥玩意啊

評分

作者是法國人,為瞭求知,為瞭能夠更自主地學習,選擇瞭一個不怎麼知名的大學,廣泛地閱讀,在前沿陣地,找到自己的興趣點,深挖下去,堅持不懈,成就自己。

評分

Lecun從他的個人經曆、時代發展講述瞭對人工智能的認識,書中不但有些關於他自己的故事還有很多硬核的知識。如何讓機器像人類一樣有效的學習,未來是不是真的如他所說通過自監督模型來學習世界模型,積纍世界知識産生某種常識,讓我們在創造未來的同時也在未來拭目以待。

讀後感

評分

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...  

評分

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...  

評分

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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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