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内容简介
任何足够先进的技术初看都与魔法无异。 自动驾驶汽车已经在很多国家上路，网飞的算法能主动预测你喜欢的电影，DeepMind的计算机程序通关了雅达利游戏，AlphaGo在古老的围棋领域攻克了人类智能的防线。 这一切是如何发生的？智能机器究竟如何思考？ 在这本书中，作者用人人都能读懂的语言展示了人工智能领域的前沿成果，深入解读了感知算法、强化学习、智能体、卷积神经网络、深度语音识别、图片识别等科技巨头纷纷拥抱的概念，正是它们让当今的机器如此智能。 DARPA和ImageNet的挑战赛给未来播撒了怎样的种子？ 网飞的电影推荐为什么如此准确？ 人工智能怎么打DOTA？ AlphaGo除了下围棋还会做别的吗？ 神经网络如何做到能听、能说、能记忆？ 我们为什么要不断制造能复制人类智力和行为的机器？ 这本书将为你打开机器学习与神经网络的黑匣子，让你看懂“魔法”背后的机制。关于自动驾驶汽车、网飞算法、会玩游戏的人工智能以及AlphaGo，这本书囊括了你想知道的一切。
作者介绍
肖恩·格里什，(Sean Gerrish)谷歌前工程专家、机器学习极客。他曾在高频交易机构泰莎科技担任工程师，并在谷歌担任机器学习和数据科学团队的工程专家。他拥有普林斯顿大学的机器学习博士学位。
目 录
推荐序 前言 1 自动机的秘密 长笛演奏者 今天的自动机 钟摆的摆动 并不难懂的自动机 2 自动驾驶汽车：挑战不可能 沙漠中的百万美元竞赛 如何打造自动驾驶汽车 规划路径 路径搜索 导航 无人车挑战赛的获胜者 一场失败的比赛 3 保持在车道内行驶：自动驾驶汽车的感知 第二次无人车挑战赛 自动驾驶汽车中的机器学习 斯坦利的架构 避开障碍物 寻找道路的边缘 开眼看路 路径规划 斯坦利大脑的各个部分如何相互交流 4 在十字路口避让：自动驾驶汽车的大脑 城市挑战赛 感知抽象 比赛 Boss的高层次推理层 攻克交通堵塞 三层架构 自动驾驶汽车看到的物体 自动驾驶汽车：复杂的系统 自动驾驶汽车的轨迹 5 网飞和推荐引擎的挑战 百万美元大奖 竞争者 ………… 6 团队融合：网飞奖的赢家 7 用奖励教导计算机 8 如何用神经网络攻克雅达利游戏 9 人工神经网络的世界观 10 深入了解深度神经网络的内部秘密 11 能听、能说、能记忆的神经网络 12 理解自然语言 13 挖掘《危险边缘》的最佳答案 14 用蛮力搜索找到好策略 15 职业水平的围棋 16 实时人工智能与《星际争霸》 17 50年后或更遥远的未来
媒体评论
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