第二章 人工智能和我的學術生涯
第三章 機器的初級訓練
第四章 機器學習的方法
第五章 完成更復雜的任務
第六章 人工智能的支柱
第七章 深度學習的應用
第八章 我在臉書的歲月
第九章 前景與挑戰
第十章 隱憂與未來
· · · · · · (收起)
具體描述
“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。
用戶評價
##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##高觀點下的深度學習介紹，給齣瞭機器學習從基礎到發展的繪景和概念，結閤作者的職業經曆，串聯起瞭人工智能領域的起伏輾轉。作者對人工智能有著人類本能的美好願景，相信機器智能可以抵達並超越人類。這可能需要物理學與神經科學，深入整閤計算機科學之中，並突破工程的技術屏障。 但不可避免，機器智能終將替代人類，走嚮矽基生命的王座，開啓全新的演化徵程，就像神經網絡結構，超越雙螺鏇結構一樣。
評分##洞見不多，中間的科普對上過機器學習專業課的人沒太大意思，最後的思考也比較淺，大概是隨手寫的博客文章的水平。相比之下，作者的經曆與眾不同且催人奮進：在一個不被看好的領域深耕二十多年最後一鳴驚人，對自己研究的東西沒有信念和熱愛是做不到的；此外，這條非主流之路最終能開花結果，良好的學術科研環境是不可或缺的基礎。
評分##東拼西湊，浪費時間
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##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##幫助我對人工智能有瞭進一步的認知，不過還需繼續努力，還連剛剛開始都算不上
評分##讀書分享會，主要收獲：1、目前人工智能方嚮在數據+公示+算力+深度學習；2、醫療、自動駕駛方嚮大有可為；3、作者對於人工智能的意識似乎較為樂觀，並不認同；
評分##幫助我對人工智能有瞭進一步的認知，不過還需繼續努力，還連剛剛開始都算不上
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