机器学习 人工智能的未来 京东文学奖-年度新锐入围作品 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周志华 编

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店铺： 博库网旗舰店

出版社： 清华大学

ISBN：9787302423287

商品编码：10264558108

开本：16

出版时间：2016-01-01

《代码的低语：智能算法的进化之路》 引言： 在数字浪潮席卷全球的今天，我们正经历着一场前所未有的技术变革。曾经只存在于科幻小说中的智能，正以前所未有的速度渗透进我们生活的每一个角落。从智能手机的语音助手，到自动驾驶汽车的精准导航，再到个性化推荐系统背后无形的算法，人工智能（AI）已不再是遥远的未来，而是触手可及的现实。 本书《代码的低语：智能算法的进化之路》将带领读者踏上一段探索智能奥秘的旅程。我们并非要描绘一个充斥着冰冷机器人的未来图景，也不是要推演某种单一的、决定性的“技术奇点”。相反，我们将深入剖析构成人工智能基石的核心算法，追溯它们从萌芽到如今蓬勃发展的历史脉络，并审视它们如何悄然重塑着我们的世界。 本书旨在以一种通俗易懂、引人入胜的方式，向广大读者揭示人工智能并非神秘莫测的魔法，而是人类智慧与数学、统计学、计算机科学等领域深度融合的产物。我们将努力剥离那些令人望而生畏的技术术语，用生动的比喻和清晰的逻辑，展现算法的精妙之处，以及它们如何通过学习、推理、决策，一步步逼近甚至超越人类在某些特定领域的表现。 第一章：模仿的艺术——机器学习的基石 要理解人工智能的未来，首先必须理解其核心驱动力——机器学习。本章我们将从最基础的概念入手，阐述机器学习是如何让计算机“学习”的。 什么是学习？ 我们将从人类学习的视角切入，探讨机器如何通过数据来获得“经验”和“知识”。这并非人类意义上的顿悟或情感体验，而是通过对海量数据的模式识别和规律提取。 监督学习的魅力。 想象一下，我们给一个孩子看很多猫和狗的图片，并告诉他哪个是猫，哪个是狗。久而久之，孩子就能自己分辨了。监督学习正是遵循这一逻辑。我们将详细介绍线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）等经典算法，解释它们如何利用带有标签的数据进行训练，从而建立预测模型。例如，如何通过分析房屋的面积、位置等特征来预测其价格，或者如何通过用户过去的购买记录来预测其未来的偏好。 无监督学习的探索。 当我们没有明确的“答案”时，如何发现数据中隐藏的结构？无监督学习便是答案。我们将探讨聚类算法（如K-Means），它如何将相似的数据点分组，就像在混乱的数据海洋中发现不同的岛屿。此外，我们还将介绍降维技术（如主成分分析PCA），它如何帮助我们简化复杂的数据，提取其本质特征，就像从一张复杂的地图中提炼出主要路线。 强化学习的奖励机制。 围棋界曾轰动一时的AlphaGo，便是强化学习的杰出代表。本章将深入浅出地解释强化学习的基本原理：智能体（Agent）通过与环境（Environment）互动，执行动作（Action），获得奖励（Reward）或惩罚，并在此过程中不断优化自己的策略，以最大化长期累积的奖励。我们将从简单的游戏（如迷宫寻宝）开始，逐步引申到更复杂的应用场景，例如机器人控制、资源调度等。 特征工程与模型评估。 好的数据是模型成功的基础。本章还将强调特征工程的重要性，即如何从原始数据中提取出对模型训练最有用的信息。同时，我们也将介绍模型评估的关键指标，如准确率、召回率、F1分数等，以及过拟合和欠拟合等常见问题，确保读者能够理解如何判断一个模型的优劣。 第二章：神经网络的深邃——深度学习的崛起 如果说机器学习是人工智能的基石，那么深度学习就是当前人工智能领域最耀眼的明星。本章将带领读者进入神经网络的奇妙世界。 神经元与感知机。 我们将从生物神经元的结构与功能出发，引入人工神经元的概念。最早的神经网络模型——感知机（Perceptron），虽然简单，却奠定了神经网络的基础。我们将解释其工作原理，以及它为何在处理非线性问题时遇到瓶颈。 多层感知机与激活函数。 为了克服感知机的局限，科学家们提出了多层感知机（MLP）。本章将详细介绍多层感知机的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。我们将重点讲解激活函数的作用，如Sigmoid、ReLU等，它们如何引入非线性，使网络能够学习更复杂的模式。 反向传播算法的革命。 神经网络之所以能够“学习”，关键在于反向传播算法。我们将以直观的图解和通俗的语言，解释反向传播算法如何通过计算损失函数对权重的梯度，然后沿着梯度下降的方向更新权重，不断优化模型。 卷积神经网络（CNN）——图像的语言。 图像识别是深度学习最成功的应用领域之一。本章将重点介绍卷积神经网络（CNN）的原理。我们将解释卷积层如何提取图像的局部特征（如边缘、纹理），池化层如何降低维度并增强鲁棒性，以及全连接层如何进行最终的分类。读者将了解CNN如何在海量图像数据中，学会“看懂”图片。 循环神经网络（RNN）——序列的记忆。 对于文本、语音等序列数据，循环神经网络（RNN）展现出强大的能力。本章将深入讲解RNN的内部机制，特别是其“循环”结构如何让网络具备记忆能力，能够处理上下文信息。我们将介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进模型，解释它们如何解决传统RNN的梯度消失问题，实现对长序列的有效建模。 注意力机制与Transformer。 近年来，以Transformer为代表的模型在自然语言处理领域取得了突破性进展。本章将详细介绍注意力机制（Attention Mechanism）的原理，它如何让模型在处理序列时，能够聚焦于最重要的信息。我们将重点解析Transformer模型的自注意力（Self-Attention）机制，以及其在机器翻译、文本生成等任务中的巨大成功。 第三章：智能的边界——AI的应用与挑战 深度学习和机器学习的蓬勃发展，正在以前所未有的方式改变我们的世界。本章将探讨人工智能在各个领域的广泛应用，并审视其面临的挑战。 自然语言处理（NLP）的飞跃。 从机器翻译到情感分析，从问答系统到智能客服，NLP技术已经深入到我们日常交流的方方面面。本章将展示NLP是如何通过理解和生成人类语言，实现人机之间更自然、更高效的交互。 计算机视觉（CV）的“慧眼”。 AI正在赋予机器“看”的能力。从人脸识别到物体检测，从自动驾驶到医疗影像分析，CV技术正在改变我们观察和理解世界的方式。我们将探讨CV是如何让机器能够识别、分析甚至理解图像和视频内容的。 推荐系统与个性化服务。 你在购物网站上看到的“猜你喜欢”，你在视频平台看到的“为你推荐”，背后都是复杂的推荐算法在工作。本章将揭示推荐系统是如何通过分析用户的行为和偏好，为用户量身定制信息和服务，提升用户体验。 强化学习在现实中的应用。 除了游戏，强化学习还在机器人控制、自动交易、能源管理等领域展现出巨大的潜力。本章将举例说明强化学习如何帮助企业优化运营、提高效率。 AI的伦理与社会影响。 随着AI技术的广泛应用，一系列伦理和社会问题也随之而来。本章将探讨AI的偏见、隐私泄露、就业冲击、以及AI的责任归属等议题。我们将审视，在追求技术进步的同时，如何确保AI的发展符合人类的共同利益，并构建一个更加公平、包容的未来。 未来展望与未竟之路。 人工智能的发展并非一帆风顺，仍有许多未竟的挑战。本章将展望AI的未来发展方向，例如通用人工智能（AGI）的可能性，以及AI在科学研究、艺术创作等领域的更深层次应用。我们将思考，如何引导AI朝着更有益于人类社会的方向发展。 结语： 《代码的低语：智能算法的进化之路》并非一本关于“奇点”或“末日”的预言书，而是一次关于智慧本质的探索，一次关于算法演进的梳理。我们相信，通过理解AI的核心原理，我们能够更好地拥抱它，驾驭它，并最终利用它来解决人类面临的重大挑战，创造一个更美好的未来。 智能的低语，已在代码中悄然奏响，而这，仅仅是开始。

评分☆☆☆☆☆

第一次看到这本书的封面，就感觉它与众不同。那种简洁而充满力量的设计，以及“机器学习 人工智能的未来”这个直接而引人深思的标题，让我瞬间产生了一种想要了解它的冲动。我平常并没有特别深入地研究人工智能，但对它的发展趋势和对我们日常生活的影响一直保持着高度的关注。市面上关于人工智能的书籍不少，但很多要么过于学术化，普通读者难以理解，要么又过于泛泛而谈，缺乏深度。这款“京东文学奖-年度新锐入围作品”，听起来就非常有分量，而且“新锐”二字也暗示了其内容的创新性和独特视角。我非常好奇，这本书将如何用一种吸引人的方式，将复杂的人工智能概念解读清楚，又会着重于哪些方面，是技术原理，还是应用场景，抑或是对未来社会结构的展望？我希望能从中获得一些既有深度又不失趣味的知识，能够帮助我更好地理解我们正在经历的这场技术变革，并对未来可能出现的情况有一个更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透露着一股不凡的气息，那种深邃的蓝色调，搭配着若隐若现的几何图形，仿佛在预示着即将开启的智能时代。拿到手里，纸张的质感也相当不错，厚实而带有微光，翻阅时有一种沉甸甸的满足感。我是一个对科技话题一直保持好奇心的人，但往往很多科普读物要么过于晦涩难懂，要么就过于浅显，难以满足我深入了解的欲望。所以，当我在书店看到这本书时，它的名字——“机器学习 人工智能的未来”——立刻吸引了我。更何况，它还标注着“京东文学奖-年度新锐入围作品”，这无疑是对其内容和价值的一种肯定。我非常期待它能给我带来全新的视角，去理解那些曾经只存在于科幻电影中的概念，并且能以一种清晰易懂的方式呈现出来，让我这个非专业人士也能领略到人工智能的魅力和发展脉络。我设想着，这本书或许会带领我一步步走近那些复杂的算法，但又不会让我迷失在技术细节中，而是能感受到它们如何改变我们的生活，如何塑造未来的社会形态，这其中蕴含的无限可能，真是令人着迷。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名和它所获得的奖项，在我看来，就已经足以引起任何对当下科技浪潮有所关注的读者的兴趣。尤其是在人工智能这个飞速发展的领域，能够获得“年度新锐入围作品”的肯定，本身就说明了其内容的前瞻性和独特性。我一直认为，理解人工智能的未来，不仅是技术专家的责任，更是每一个生活在这个时代的人都需要去做的功课。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白。我期待它能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越人工智能的迷雾，去探索那些隐藏在技术表象下的深刻洞察。我尤其关注的是，书中是否会探讨人工智能在伦理、社会和经济等方面可能带来的深远影响，以及我们应该如何去应对和引导这些变化。一本好的科普读物，不应该仅仅是技术的堆砌，更应该包含对人文关怀的思考，而这本书的定位，似乎就包含了这种潜力。我迫不及待地想翻开它，看看它将如何描绘那个充满变革的未来图景，又将如何启发我们对自身、对社会、对科技的全新认识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本《机器学习 人工智能的未来》，我的第一反应是它所获得的奖项——“京东文学奖-年度新锐入围作品”。这几个字就足以勾起我强烈的好奇心。在这个信息爆炸的时代，能够脱颖而出，成为“新锐”作品，肯定有其过人之处。我一直对人工智能充满了好奇，但往往在阅读相关文章时，会因为专业术语太多而感到头疼，或者对某些理论的理解不够深入。所以我一直渴望找到一本能够将复杂的人工智能概念讲得既透彻又易懂的书。这本书的名字直接点明了主题，让我对接下来的内容充满了期待。我希望它能够带我走进人工智能的世界，不仅仅是了解其技术原理，更重要的是去感受它如何潜移默化地改变着我们的生活，以及它为我们描绘的未来图景。我尤其关注的是，这本书是否能提供一些对未来趋势的独特见解，让我们能够更好地为即将到来的变化做好准备，这对于每一个普通人来说都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本好的书，它的名字和它所获得的认可，往往是吸引读者走进其内容世界的敲门砖。而“机器学习 人工智能的未来”这个书名，再加上“京东文学奖-年度新锐入围作品”的标签，无疑为这本书增添了一层神秘而又充满吸引力的光环。我对于人工智能这一话题一直抱有浓厚的兴趣，但碍于自身专业背景的限制，往往只能接触到一些表面化的信息。因此，我迫切地希望能有一本书，能够以一种清晰、生动、且富有洞察力的方式，带领我深入了解人工智能的本质，以及它将如何塑造我们未来的生活。这本书的 title 让我看到了它在内容上的前瞻性，而“新锐”的评价又让我对其在解读方式上的创新性充满了期待。我希望它能够不仅仅是介绍技术，更能引发我对于人工智能在伦理、社会、哲学等更广泛层面的思考，让我能够以一个更宏观的视角去审视这场正在发生的变革。

评分☆☆☆☆☆

书写的不错，主要是周志华编的好。希望要读机器学习方向的同学积极报考南大，选择周老师，选择成功。

评分☆☆☆☆☆

非常好，非常值得买来学习！

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书写的不错，主要是周志华编的好。希望要读机器学习方向的同学积极报考南大，选择周老师，选择成功。

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很不错 忘开发票了 卖家又寄过来 很好

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非常好的书

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两三点才拿到绿哪里的妇女案例的妇女了的父女两地方

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挺不错的

评分☆☆☆☆☆

非常好的一本书。

评分☆☆☆☆☆

正版书，纸张质量很好，机器学习方面的内容介绍的比较全面，入门用的一本很不错的教科书。