深度学习:智能时代的核心驱动力量

「美」特伦斯·谢诺夫斯基 著 1课时/33分钟32秒 3370人已学

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介绍 目录(共1章) 文稿 点评

本书介绍

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       简介

       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。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。那么,智能时代将会带来一个怎样的未来呢?

       关键词:

       神经网络、算法、人工智能、机器学习

       内容亮点:

       1、人工智能是如何发展的?

       2、深度学习的算法演进带来了什么?

       3、智能时代的未来是怎样的?


       本期推荐书籍

       作者:特伦斯·谢诺夫斯基

       书名:《深度学习:智能时代的核心驱动力量》

       出版社:中信出版社


      虎课读书主创团队:

      选书:主编刘莹

      撰稿人:Zoi

      审核:主编刘莹

      主播:梓蓦

      校对上线:编辑谢俊轩



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    可试听

    《深度学习:智能时代的核心驱动力量》

    时长:33分钟32秒 3370人学过

试读文稿

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前言:

       大家好,欢迎来到虎课读书,我是主播梓蓦,本期撰稿人:Zoi。

       有没有想过,当有一天你心情不好又无人诉说时,有这样一个机器人,它能准确地共情到你的感受,并用你喜欢的方式陪你促膝谈心?有没有想过,当有一天你年迈体弱又无人照顾时,有这样一个机器人,它不仅能帮你承担生活中的体力活,还能贴心地照顾你、陪伴你,让你感受到子女承欢膝下的快乐?如果是几十年前,这样的想法只可能出现在科幻电影里,可时至今日,这种设想已经有了更多被实现的可能。

       1999年,一位名叫玛丽安·斯图尔特-巴特利特的研究生在实验室里训练出了一种人工智能网络,当照明条件比较好、面部角度摆放周正时,网络能识别出表情中的快乐、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒和厌恶的情绪,准确率高达96%。2012年,她和合伙人哈维尔·莫维兰创立了一家名为“Emotient”的商业公司,并开发出了一个更为先进的人工智能网络。在不同的照明条件下,利用非正面的面部信息,这个网络能实时判断人的自然行为。他们用这个网络做了一个演示,仅仅几分钟,它就检测到了一个重要信息:在共和党的首场初选辩论中,唐纳德·特朗普——也就是现在的美国总统——对一批焦点群众的情绪影响力最大。要知道,在一场选举当中,情感投入是争取选民的关键因素。同样的结论,民意调查人员花了好几天时间才得到,专家们更是在几个月后才认识到。此外,这个人工智能网络还预测了哪些电视剧将成为大热门,而这比尼尔森收视率的调查结果发布早了好几个月。

       如果今天的你还以为人工智能只是一条冰冷僵硬的机械手臂,或是只能听话照做的机器人的话,那么你很有必要刷新一下自己的认知了。现在的人工智能不再像过去那样,只能照着给定的计算机程序指令才能完成工作,它们越来越能像人类一样去自己学习并解决问题,它们甚至有可能比我们更了解我们的喜好与感情。让人工智能变得如此聪明的是一种叫做“深度学习”的技术,这个技术只用了十多年时间,就让人工智能进入了井喷式的发展阶段。

       人工智能——也就是我们俗称的AI,它究竟实现了哪些应用?让人工智能取得飞跃式发展的深度学习又是什么?人类未来的智能时代又将是什么样的?

       今天我们要给大家解读的这本《深度学习:智能时代的核心驱动力量》,正是带你走入人工智能领域,了解深度学习这一核心驱动力的前沿著作。本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是一名杰出的神经科学家,他毕业于普林斯顿大学和哈佛大学,是全球人工智能十大科学家之一,美国“四院院士”在世仅存的三位之一,他还是全球人工智能专业会议NIPS基金会主席。作为深度学习的先驱及奠基人,他和一批开拓者在神经网络算法上取得了重大突破,推动了人工智能走向飞跃的过程。在这本书中,特伦斯向我们回顾了人工智能60年来的发展历程,包括与之相关的技术分支、组织人物和重要事件。他详细介绍了深度学习这一概念及其演化进程,让我们领略了人工智能发展的传奇过程。

       那接下来,我们就从人工智能发展概述、深度学习的算法演化以及智能时代前瞻这三大部分着手,带大家一起走入人工智能的世界,了解深度学习这一技术是如何推动人工智能发展的。


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