编辑评论：如何打造值得信赖的人工智能是对当前人工智能浪潮的一种反思。书中的内容让人们了解了人工智能领域的真实状况，也为诊断当前人工智能领域的真实疾病，也提供了切实可行的药方。电子书执行摘要AI的现状如何？真的有可信的人工智能吗？理想AI和真实AI之间的差距是什么？如何在人类和人工智能之间建立信任？关于人工智能的炒作总是很猖獗，但获得真正可信的人工智能远比想象的复杂，智能时代还远未到来。创建真正可信的人工智能需要赋予机器常识和深刻理解，而不仅仅是对数据进行统计分析。本书概述了未来人工智能发展的最佳路线图，并对人工智能的当前状态进行了清晰客观的评估。作者GaryMarcu是人工智能领域的专家，也是心理学和神经科学教授。在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域打下了扎实的学术基础。，敢于挑战学术界的主流观点。在整个人工智能学术界都过于乐观的时候，他继续写文章和演讲，指出当前以深度学习为代表的人工智能的不足和局限。《如何创建可信的人工智能》这本书正是马库斯对他对人工智能的看法的最好总结。GaryMarcu和EretDavi从深度学习算法的固有缺陷出发，阐述了当前AI技术发展的桎梏，并讨论了当前AI场景应用和研究范式中存在的问题。分析，他指出，AI真正的问题在于信任，而常识是深入理解的关键。最后，从认知科学中提炼出人工智能发展的11个启示。以通用人工智能为发展目标，给出了未来人工智能技术的发展方向。PDF书籍作者[美国]加里·马库斯Rout.AI的首席执行官兼创始人，这是一家新的硅谷机器人初创公司。机器学习公司GeometricItelligece的CEO和创始人，该公司于2016年被Uer收购，Marcu随后在那里创立了AI实验室。纽约大学心理学和神经科学教授。研究方向跨越人类和动物行为，涉及神经科学、心理学、人工智能等领域。1994年毕业于麻省理工学院，获得博士学位。师从心理学大师斯蒂芬·平克。[美国]欧内斯特·戴维斯纽约大学库朗数学科学研究所计算机科学教授，人工智能领域科学家。章节目录预览第一章人工智能应该去哪里第2章当今AI的9大风险第3章深度学习的优缺点第4章如果计算机真的那么聪明，为什么它们不能阅读第5章真正的机器人管家在哪里第6章认知科学的11课第7章常识，深入理解的关键第8章创建可信赖的AI...

2022-05-08 神经科学认知科学 神经科学和认知科学

小编点评：多角度深度探讨人工智能能否产生媲美人类的创造力人工智能的本质是数学。数学思维帮助我们理解引导人们识别创造力的算法的本质。天才与算法df高清版用数学思维开启未来人工智能，世界将精彩之旅来了，还介绍了欧美国家的前沿研究成果在人工智能领域。天才与算法df预览作者介绍马库斯·杜萨托伊英国皇家学会会员美国数学会会员牛津大学西蒙尼公众理解科学教授大英帝国勋章获得者英国皇家学会迈克尔法拉第奖得主伦敦数学会贝里克奖得主作者被誉为科学王国的大使。他开创了“通俗数学”的概念，用生动、通俗易懂的语言表达复数和数学概念。他的演讲不仅生动有趣，而且让你意外地发现了用数学预测未来的方法，很像中国流行的“百校论坛”式的学者。他定期为《泰晤士报》和《卫报》撰稿，并为广播和电视撰写评论，并与BBC建立了长期合作伙伴关系。2001年，他获得了伦敦数学会的贝里克奖。2004年，他在周日被《独立报》评为英国最杰出的科学家之一。目录赞美第一章洛夫莱斯测试001第2章激发创造力009你能教创造力014第3章向人类宣战019非凡的GameBoy023胜利029神奇的031人类反击034山顶依旧是主峰039第4章算法，互联网时代生活的秘密043荒岛算法047数学，幸福婚姻的秘诀055书商大战059第5章从“自上而下”到“自下而上”063看还是不看067算法072的错觉第6章算法的演进077如果你喜欢...079如何训练算法085偏差和盲点087机器之间的战争090第7章数字绘画095什么是艺术099创意105视觉编码108分形：自然法则111从“亚伦”到“傻瓜绘画”115第8章站在巨人的肩膀上123复活伦勃朗127创意大赛132算法如何思考142算法是一门艺术145第9章数学的艺术149数学证明游戏152数学的起源154证明159的由来第十章数学家的望远镜165Coq证明助手169人脑的极限171沃罗斯基的愿景175第11章音乐：声音的数学之旅179巴赫：第一位音乐程序员183艾米：人工智能作曲家188模拟游戏：音乐图灵测试193“深巴赫”：从零开始重新生成Comoer198第12章写歌公式203普希金、诗歌和概率205《续作》：第一个人工智能即兴爵士作曲家209“流动机器”211量子成分217人们为什么要创作音乐220第13章深度数学223Mizar的数学226数学图灵测试228Bael数学库231数学寓言234一个意想不到的故事236数学的叙事艺术238第14章语言游戏241危险边缘248屈臣氏工作模式251255翻译丢失机器人术语258挂在“中国房间”实验259第15章AI讲故事263如何在一个月内完成一部小说271哈利波特与死去的波特尼克273如果...275伟大的“自动化”数学家279人工智能新闻281第16章为什么要创造：思想交流287摘自原文浪漫主义音乐的出现在很多方面打破了巴洛克和古典音乐创作的常规。像舒伯特这样的新人没有遵循古典作曲家所推崇的不同音调之间的对位和平衡技巧，而是故意选择了意想不到的方式来使用模式。舒曼没有按照海顿或莫扎特通常流畅的和弦进行作曲。肖邦在节奏上给人惊喜，在他异常重音的段落和扭曲的节奏中创造出密集的半音。从中世纪到巴洛克，到古典主义，再到浪漫主义；从印象派到表现主义，再到音乐时代的变迁是一个打破原有常规的过程：后来者必须参照前者，才能发挥其创造力。不用说，当我们定义新事物时，历史背景起着重要作用。创意不是绝对的，而是相对的。我们在我们的文化和参考框架内具有创造力。引自第2章激发创造力009无论Google的算法多么强大，它们都不可避免地会被那些了解数学原理的人以更聪明的方式攻击和利用。2018年夏天的某个时候，如果你在Google上搜索“白痴”，首先出现的是一张唐纳德·特朗普的照片。一些活动人士知道如何利用Reddit庞大的互联网存在：他们发布了包含关键字“白痴”的帖子和一张特朗普的照片，以吸引人们投票，这一组合迅速登上了谷歌搜索的榜首。第一名。但是随着时间的推移，这些另类的搜索结果峰值会被算法本身而不是人工干预而逐渐降低和剔除。谷歌不喜欢扮演“上帝”，但从长远来看，它相信数学的力量。引自荒岛算法047...

2022-05-06

编辑评论：AI：人工智能的本质与未来作者从专业角度总结了人工智能发展的历史，所经历的不同阶段的概况，前沿的现状发展及其面临的挑战。进退两难，探寻其未来发展的可能性，堪称一部精彩的人工智能进化史关于作者玛格丽特·博登苏塞克斯大学认知与计算机科学学院院长（苏塞克斯大学信息学系前身），自1997年以来一直担任该校认知科学研究教授。她拥有医学背景科学、心理学、哲学等学科，能够将这些学科的理论结合起来，并与自己对人工智能的研究相结合。她被誉为“人工智能领域的女性天才”。Bodde拥有剑桥大学纽汉姆学院的一等荣誉学士学位。1957年，她开始在英国学者玛格丽特·马斯特曼领导的剑桥语言研究小组学习现代哲学史。1959年，她开始在伯明翰大学担任哲学讲师。从1962年到1964年，她在哈佛大学获得了哈克尼斯奖学金。1965年，他成为苏塞克斯大学哲学和心理学讲师。在苏塞克斯大学，她从讲师成长为教授。1968年，她获得哈佛大学社会心理学博士学位。Bode的工作涵盖人工智能、心理学、哲学和计算机科学领域。她是《卢瑟福日报》杂志的编辑委员会成员。2014年至2015年，她接受了BBC的TheLifeScietific采访。人工智能的主要类型信息处理的方法取决于它包含的虚拟机。正如我们将在后面的章节中看到的，有五种主要的处理类型，每一种都包含许多变体。一种是经典逻辑或象征主义，有时称为高效旧人工智能（GeodOld-时尚AI，以下简称GOFAI）；另一种是人工神经网络或联结主义。此外，还有进化规划、元胞自动机和动力系统。工作人员通常只使用一种方法来处理信息，但也存在混合虚拟机。例如，在第4章中，一种在符号处理和联结处理之间切换的人类行为理论（这解释了为什么有些人在完成计划任务的过程中会被环境分心）与它无关的东西以及这种现象是如何发生的发生）。第5章描述了一种结合了“情境”机器人、神经网络和进化编程的感觉运动设备（借助该设备，机器人使用纸板三角形作为地标找到“回家”的路）。除了实际应用之外，这些方法还可以启发思想、行为和生活。神经网络有助于模拟大脑的内部结构以及模式识别和学习。经典的逻辑AI（尤其是与统计相结合时）可以模拟学习、计划和推理。进化编程揭示了生物进化和大脑发育。元胞自动机和动力系统可用于模拟生物体的发育。有些方法比心理学更接近生物学；有些方法比仔细思考更接近于无条件的行为。为了充分了解心，除了上述所有方法之外，可能还需要更多方法。许多人工智能工作者并不关心大脑是如何工作的，只关注技术效率而不是科学理解。尽管人工智能技术起源于心理学，但它与今天的心理学几乎没有联系。但是，我们会发现，如果我们想要实现强大的人工智能要在通用人工智能（artificialgeeralitelligece）方面取得进展，我们需要加深对思维计算架构的理解。人工智能预言在1840年代，伯爵夫人AdaLovelace预言了人工智能。更准确地说，她预测了部分人工智能。她专注于符号和逻辑，从未考虑过神经网络、进化编程和动力系统。她也没有考虑人工智能的心理目标，只对技术目标感兴趣。例如，她说一台机器“可以组成各种复杂程度或长度的精致而系统的作品”，并表达有关自然世界的重要事实，这些事实在科学史上是划时代的”（所以如果她看到，她不会感到惊讶：两百年后，科学家们正在使用“大数据”和精心设计的程序来推进遗传学、药理学、流行病学等无数领域的知识）她所说的机器是分析引擎。这是他的密友查尔斯·巴贝奇(CharleBaage)的齿轮装置（从未真正制造过）(CharleBaage)设计于1834年。虽然这台机器主要用于求解代数和运算数字，但它本质上是一台通用数字计算机。她认识到分析引擎的潜在多功能性及其处理符号的能力（意思是“宇宙中的所有代理”）。她还描述了现代编程的各种基础知识：存储过程、分层嵌套子例程、寻址、微编程、循环、条件、注释和程序错误。她没有谈论安排或科学推理如何在Baage的机器上运行。是的，人工智能是可以实现的，但它是如何实现的，在当时还是个谜。代理和分布式认知人工代理（Aget）是一个自包含（“自主”）的程序，有时比作膝反射，有时比作微型大脑。电话应用程序或拼写纠正器可以称为代理，但通常不是，因为不同代理之间经常存在合作。他们将利用自己非常有限的智力与其他特工合作或并肩合作，以实现靠自己无法实现的目标。此外，代理之间的交互与代理一样重要。一些代理系统的组织形式是等级控制的，可以说是统治者和被统治者。许多系统都是分布式认知的例子，包括没有层次控制结构的合作（因此上面的两个术语：“合作”和“并排”）。没有中央计划，没有自上而下的影响，也没有一个代理人可以处理所有相关知识。从自然的角度来看，分布式认知的例子有：蚂蚁追踪、船舶导航和人脑。蚂蚁追踪源于许多个体蚂蚁的行为，它们在行走时会自动滴下（并跟随）化学物质。同样，船舶的航行和操纵来自于船员的互动活动，即使是船长也不一定具备所有必要的知识，有些船员确实知之甚少。即使是单个大脑也包含分布式认知，因为它集成了许多感知、激励和情感子系统（见第4章和第6章）。从人工的角度来看，分布式认知的例子包括：神经网络（见第4章）；人类学家的船舶导航计算机模型：情景机器人、群体智能和群体机器人研究中的人工生命（见第5章）；金融市场的符号AI模型（代理人是银行、对冲基金和主要股东）：LIDA的意识模型（见第6章）对分布式认知的认识还有助于设计人机交互，例如协作工作场所和计算机界面。因为，正如YvoeRoger所说，它揭示了“人、人工制品和技术系统之间复杂的相互依存关系。在应用传统认知理论时，这些要素经常被忽视”。那么很明显，人类级别的强人工智能涉及分布式认知。...

2022-05-06 苏州大学神经科学 苏州大学神经内科

编辑点评：分析大数据和人工智能如何赋能业务。它既是一本基础书，也是一本神奇的思维书。人工智能思维炼金术从数据中创造价值df由丁磊撰写。逻辑清晰，文字通俗易懂。一堆难以理解的公告和数据。我整理了一套自己的逻辑，从什么是AI、AI思维的核心、背后的逻辑、具体实现、问题与不足、未来发展等方面入手，告诉读者什么是AI，如何实现可以帮助我们的日常生活。你融入了生活的哪些领域？艾思丁磊电子版预览图书精选在智能时代，知道趋势，也知道如何去做。本书从理论到实践，阐述了人工智能是如何实现的，如何优化和拓展业务，创造价值。“数据科学50人”之一，PayPal全球消费者数据科学部创始人，深度剖析机器学习的内在逻辑，洞察大数据和人工智能如何赋能业务。人工智能优化业务、落实实践、创造价值的全链条分析，帮助读者掌握将AI思维应用到业务端的思维方式和方法，把握时代机遇和发展方向。中国平安首席科学家肖静撰写序言，国际人工智能协会（AAAI）主席杨强，FICO全球副总裁兼中国区总裁王世锦，共同推荐。简介人工智能如何赋能商业？随着大数据、物联网、5G等技术的发展，人工智能已经走进我们的生活，并作为核心驱动力深刻塑造和改变了各行各业，推动了商业模式和经济结构。甚至是国家战略的升级和创新。人工智能是未来的发展趋势，这是一个共识。然而，我们对人工智能的理解还仅限于智能机器人、无人驾驶汽车等引人瞩目的领域，其对其他业务领域的价值缺乏必要的系统化产业落地框架和实践。在人工智能领域深耕近20年，曾指导多家知名企业AI业务的丁磊指出，人工智能不仅是一项先进技术，更是其核心意义是分析数据的一种思维模式。基于此，他提出了人工智能思维模型。这是一种通过数据驱动决策的思维模式，包括数据、模型、算力和商业模式四个要素。从数据出发，通过模型和算力形成决策，最终在业务中产生价值。数据+人工智能+场景=价值。本书总结了人工智能优化各种业务、实施实践、创造价值的全过程。从人工智能的原理到逻辑，从人工智能在商业领域的商业模式到行业案例分析、应用与发展，笔者一一解读，从宏观到微观逐步为读者揭开，从理论到实践人工智能的奥秘，帮助读者了解系统架构，掌握用AI思维赋能业务的思维方式和方法，把握时代机遇和发展方向。作者介绍丁磊俄亥俄州立大学人工智能博士，哥伦比亚大学博士后研究员，并持有斯坦福大学高级项目管理证书。人工智能商业化的先驱。他创立了人工智能平台，并担任硅谷明星公司PayPal的董事。曾任百度金融首席数据科学家、PayPal全球消费者数据科学部创始总监、腾讯腾云智库专家。他曾担任高级职位，并曾在IBM沃森研究所和伊利诺伊大学贝克曼研究所从事研究工作。2018年，被第一财经和阿里巴巴旗下大同财经评选为中国“数据科学50强”成员。在人工智能和数据科学领域拥有近20年的从业经验，成功帮助包括世界500强在内的数十家国内外企业利用人工智能提高效率，并与中国农业银行合作电信、万科集团、联合利华与易客行等行业巨头达成深度合作，推动人工智能战略落地和升级。在IEEE期刊和多个学术会议上发表高质量论文20余篇，获得美国专利4项，并担任20余个国际权威期刊和专业会议的特约审稿人或委员。目录推荐序列《AI思维》——人工智能指南/小晶前言/IX第一章人工智能思维是时代机遇赚1000亿美元的秘诀/004找到你的“阿尔法”/016AI思维的核心价值/028第二章人工智能思维的底层逻辑模型的泛化能力/044方差和偏差之间的平衡/055相关与因果/066数据的规律性/077第3章AI炼金术：数据产生价值从数据到价值的旅程/092人工智能如何做出决策/103业务优化方法/115思考人工智能/128AI炼金术的应用生态/142第4章AI人人都懂AI/158的分类与聚类AI感知图像和语音/174AI理解自然语言/192AI理解业务数据/204AI理解消费数据/215AI理解社交数据/227第5章数字授权行业数字化是大势所趋/242工业赋能：数字物理世界/257零售赋能：智能产品定位和营销/269第6章企业AI中台又美又乱：AI治理的困境/284以生产目标为核心，提升智能制造水平/295以消费者为中心，赋能智慧新零售/306第7章AI战斗的故事零售业中的人工智能/322工业AI战斗/336金融中的人工智能/346第8章AI挑战与对策AI模型的挑战/364人工智能面临的道德和法律挑战/376人工智能实施的人为因素/388参考/401后记/407优秀的预读数字时代既是机遇也是挑战。互联网、大数据、人工智能的发展，改变了生产、商业、生活的方方面面。新信息层出不穷，知识总量爆炸式增长。面对这个瞬息万变的时代，我们——个体小、精力有限、知识有限——只有不断更新自己、提高认知，才能不被激烈残酷的竞争淘汰。我们需要改变原来的认知方式。如果单靠知识填满，很难实现质变，需要转变思维方式。我一直认为，万物皆有规律，只有快速把握规律，才能理性认识存在，提高思维能力，把握时代脉搏。当然，数字世界也不例外，数据中存在规律。在用人工智能（AI）发现和挖掘数据规律和价值的实践中，我意识到人工智能不仅是一种技术方法，还包含一种思维逻辑，即AI思维，这才是真正的人工智能的本质。精华集中在理解数据的优势上，可以帮助我们突破认知的局限，从而找到自己真正的优势，获得展现个体主动策略优势的好处。我与人工智能的故事始于20年前。当我在世纪之交进入浙大时，“形曰道喜，下形曰器”的校歌时不时地在我耳边回荡。我对人工智能的探索始于我在浙江大学读书的时候。大学四年，我从“设备”层面学习了人工智能、机器学习、模糊数学和神经网络。当时互联网上出现了越来越多的富媒体数据，我猜测人工智能的下一个使命就是让计算机自动理解这些数据，从而提高用户的效率和体验。在读博士的时候，我毫不犹豫地把当时比较冷门的人工智能作为一个专业方向，因为我坚信人工智能会成为下一个信息技术范式。我对AI思维的理解和总结是在实践中不断丰富的。获得博士学位后。在美国，先后经历过高级研究机构、大型国际公司、初创公司等各个阶段，服务于IBM（国际商业机器公司）、Exedia（Exedia）、Oritz（旅程网络）和PayPal（贝宝）在硅谷，我也成为将人工智能应用于深度商业运营的早期实践者和探路者之一。早在2011年，我带领的人工智能系统就在全球最大的在线旅游平台易客行上线。通过电商网站访问者的行为信号，准确预测访问者的在线消费行为，并在此基础上投放合适的广告。.这是业内较早的大型电商行为预测和智能营销平台，目前仍在优化全球数亿用户的体验。后来，作为PayPal全球消费者数据科学部门的创始人和负责人，我带领团队通过人工智能和深度学习技术，在电子商务、支付和支付领域开发了基于大数据的消费者动机预测引擎和精准推荐。广告。引擎和最佳动作引擎极大地提升了全球数百万商家的盈利能力和亿万用户的购物体验。因此，他们应邀在哈佛大学、麻省理工学院等学校做主题演讲。在美国工作期间，我也关注国内人工智能的应用与发展，发现国内人工智能的研发与商业应用存在脱节。随后受邀回国工作，致力于探索人工智能行业新的增长点。在百度金融担任首席数据科学家期间，我负责金融领域的数据挖掘和变现。通过大规模特征挖掘和深度学习技术，从海量互联网数据中提取金融相关变量，提升金融产品的市场竞争力。智能助力金融机构升级换代，推动普惠金融健康发展。从攻克人工智能模型难点到利用人工智能帮助企业解决业务问题，在长期的实践中，我逐渐意识到人工智能作为一种技术，可以用于业务活动，处理数据，提高效率，提升体验。但人工智能不仅仅是一种技术。这些天，每个人都在谈论人工智能，但往往不清楚。自1956年在达特茅斯会议上正式提出“人工智能”的概念以来，人工智能既经历了最黑暗的时刻，也经历了辉煌的岁月。什么是人工智能？这是很多人都想回答却又无能为力的问题。说到人工智能，大众的认知一般是无人驾驶、视觉识别、语音识别，或者像阿尔法狗（AlhaGo）这样的机器人，但实际上这些只是人工智能的具体应用，只是人工智能而已。冰山一角已经成为很多人心目中人工智能的代名词，这说明目前对人工智能的认识还很有限。在商业、工业生产和日常生活的各个领域中使用的人工智能有一些共同点。可以从“器”的层面进行概括和升华，升华为“道”，即一套独特的思维模式——AI思维。人工智能不仅仅是一种先进的技术，其核心含义是一种分析数据的思维方式。深受我的合作导师、计算机视觉之父黄旭涛等几位学术大师的深刻影响，我坚信一切现象及其对应的数据都必须具有规律性，而人工智能思维是发现和挖掘这种规律性的有力工具。AI思维，简单来说，就是从大量数据中形成模型，然后对未知情况做出最佳预测的思维模式。这样的预测对个人、组织和整个社会都有积极意义，可以避免经验主义带来的主观片面判断。AI思维的基础在于数据，核心在于模型，实现在于算力，应用在于商业模式。AI思维和大数据齐头并进，就像炼油的过程一样。大数据就是原油，AI思维是从原油中提炼产品产生价值的“炼金术”。人工智能思维也是对现有科学体系进行“数据驱动”升级的方法论。人工智能给社会带来的价值，绝不仅仅是耸人听闻的“黑科技”，不仅可以为人们带来便利，也可以帮助企业重塑商业模式，最终可以涉及到民生的方方面面。无论是在零售或金融行业，还是在医疗和教育领域，通过AI思维，都可以更快速、直接、更准确地预测个人行为或业绩结果，从而满足行业发展本身的需求，并可以在实践中创造前所未有的价值，给大家带来先进的经验和知识。试想一下，通过人工智能，所有的病人都可以得到世界上最好的医生的诊治，所有的孩子都可以用世界上最先进的教育方法来培养，我们将生活在一个什么样的世界里？”一根蜡烛可以点燃一根蜡烛，那根蜡烛的寿命不会缩短。”在人工智能时代，每个人的数据都可以转化为知识来帮助他人并从中受益。我为大众阅读了很多关于人工智能的书籍，大部分都是关于“工具”和“使用”的，很少涉及到“道、法、艺”的层面。而且，引入“设备”更有可能变成“动物园”模式，只引入人工智能算法，没有总结到理论和规则层面，“使用”层面的案例也主要集中在“使用”层面在智能机器人和无人驾驶方面。汽车等抢眼领域缺乏必要的系统化产业落地框架和实践。难怪读者很容易将AI误认为是未来的技术，或者将其限制在几个特定领域。在这样的认识下，很难把握人工智能的本质，人工智能对个人和社会的潜在影响大打折扣。因此，本书试图打破这一局限，共分八章，精心...

2022-05-06

编辑评论：的三位作者增强分析：人工智能驱动的数据分析、业务决策和案例实践是来自德勤、前华为和前IBM的高级数据科学家，他们至少有10个以上多年的工作经验，在本书中总结了自己多年来积累的“建立数据挖掘模型解决实际业务问题”的经验。编辑推荐本书极具前瞻性：增强分析是数据分析和数据科学的未来，AI技术赋能数据分析和决策是未来必然的发展趋势；这本书很高级：详细讲解了序列分析、预测分析、规范分析、RNN、CNN、GAN等前沿数据处理技术和人工智能技术；本书权威：本书三位作者均为德勤、华为、前IBM资深数据科学家，均在数据科学和人工智能领域拥有10年以上工作经验；这本书非常实用：这本书不仅仅是技术和工具，还有技术如何与实际业务相结合，包括大量的实际案例。简介增强分析是数据科学的未来。本书解释了如何通过尖端的大数据和人工智能技术（称为增强分析）实现智能数据分析和业务决策。本书的内容贯穿了两条主线：技术主线：一方面阐述了预测模型、序列分析、预测分析、Precritive分析等前沿数据处理技术，另一方面阐述了前沿AI技术如何如CNN、RNN和GNN赋予数据分析能力。主营业务：数字化转型时代，如何通过数据分析实现智能营销和智能风控，从初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等。营销工具的升级。本书的重点是核心内容，即数据处理、算法与模型、“模型洞察对商业决策”的分析等。全书共8章：第一章：作者结合自身经历介绍了数据科学家的职业发展、工作模式和重点，为有兴趣成为数据科学家的读者指明了道路和方向；第2章：从描述性分析的角度，阐述数据探索和数据预处理衍生指标处理的技巧；第3章：介绍构建预测模型时的新方法、新想法和新工具；第四章：解释序列分析的相关内容，包括序列模式的挖掘与应用、序列规则、序列预测等，并举例说明算法的原理、特点和使用技巧；第五章：介绍人工智能下一阶段的关键领域，即如何应用数据分析做出最优决策；第6~8章：通过与传统模型的对比，介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理，并通过这些AI技术在数据分析和决策领域的应用和实际效果。大量的例子。书评本书聚焦技术和业务两条主线，整合了作者以往对金融行业各种“业务咨询+大数据+人工智能技术应用”解决方案的经验和总结。相信这对于想利用大数据和人工智能技术解决实际问题的读者来说，会有很大的参考价值。——德勤中国副董事长吴伟军洪涛和宗瑶都是我的学生。他们是毕业于西安交通大学的优秀学生。这次他们付出了很多心血完成了这本书，得到了出版社的高度评价，恭喜他们。“还有很长的路要走。”希望他们在工作中继续前行，努力开创新天地，再创佳绩！——西安交通大学软件学院副院长朱立教授增强分析是数据分析和决策的未来发展方向。大数据技术和人工智能技术已经成为智能数据分析和决策的底层驱动力。这本书很有前瞻性。它结合了规范分析和其他新的新人工智能技术，如大数据技术和CNN，解释了如何执行增强分析。——蒋敏，舒兰科技CTO/《数据中心》作者增强分析的本质是将AI技术应用到数据处理分析的各个环节，最终实现智能决策，是未来数据分析的必然发展趋势。本书从技术和业务的角度阐述了增强分析的一些新技术和核心技术，以及如何通过增强分析解决营销等方面的业务问题。包含大量案例，非常实用。——张良军，资深大数据专家/畅销书《Pytho数据分析与挖掘实战》作者本书中提到的“将大量原始数据交给机器，机器直接给出具体场景的决策建议”是我多年来一直追求的最终应用方式；另外，增强分析的描述性分析、预测性分析和规范性分析的渐进式工作上下文在我看来也是一种行之有效的工作方法，因为这种方法具有很高的应用价值和很强的业务执行力！本书在数据分析工作中理念高、格局大、视野广，兼顾技术和业务两方面。是难得的好书，可以帮助数据工作者进步，甚至实现质的飞跃！——宋天龙，触脉咨询合伙人、副总裁/畅销书《Pytho数据分析与数据操作》作者关于作者彭洪涛德勤企业咨询总监兼首席数据科学家，德勤全球人工智能团队核心成员，德勤数字化转型、智慧营销、智慧风控、客户体验等核心咨询服务解决方案高级顾问。2008年加入SPSS，与跨国团队合作开发AalyticalDeciioMaagemet决策自动化工具，并与国内外团队合作构建不同应用领域的SPSS解决方案，其中部分已成长为IBM知名的解决方案2014年加入IBMGBSC部门，带领数据分析团队，为不同客户设计并实施数据分析解决方案；2016年加入IBMGBSGBSCogitiveBuieDeciioSuort，担任CTO和首席数据科学家，带领团队开发并实施了某些具有行业影响力的人工智能应用解决方案；2017年加入德勤咨询，担任金融服务总监兼首席数据科学家，带领团队在数字化转型的背景下开发新的咨询服务解决方案，期间为大型银行提供高质量的数字化转型并实施相关项目。得到客户的高度认可。张宗耀上海全赢科技有限公司高级数据科学家，原华为企业智能部高级数据科学家，原IBMSPSS算法组件团队高级算法工程师。2009年加入IBMSPSS算法组件团队，负责Statitic和Modeler产品的升级和维护；2012年开始大数据算法组件的设计和开发，为分布式分析引擎提供核心计算单元，主导分布式分析引擎的开发。SPSSModeler平台下的广义线性模型、自动建模算法、ADMM优化算法等，打造了SPSSModeler产品的分析引擎平台和竞品算法模块；2015年开始投入Sark分布式框架的算法设计与开发，主导完成了已开发的生存分析算法、时间序列相关算法等，丰富了SPSS产品的核心算法组件。2016年加入华为，先后在华为数据挖掘团队、企业智能部机器学习服务团队和行业解决方案团队工作。部署相关工作。聂磊陕西万和数字科技有限公司CTO，前IBMSPSS高级数据科学家，前IBMWatoAalytic数据分析引擎技术总监、架构师。2008年加入IBM分析决策管理团队，领导开发基于优化技术的业务规则引擎和预测性维护解决方案；2014年加入IBMWatoAalytic团队，担任技术总监和架构师，领导IBMWatoAalytic数据分析引擎基于Sark技术的转换，极大提升了平台的计算能力；2017年担任IBMCogoAalytic团队架构师，主持引入自动化技术图书特色应用机器学习和人工智能技术不仅需要了解算法原理，还需要算法参数调优、算法使用的数据需求、算法输出结果，以及如何在具体业务场景中使用数据挖掘模型。明白，只有这样，才能真正发挥数据的价值，才能产生实际的业务成果。本书作者结合多年来为不同大型组织“建立数据挖掘模型和解决实际业务问题”的实践，总结归纳技术、应用等方面的经验，以“引入较新的机器学习和人工智能技术”和“如何应用这些技术解决实际问题”两个方面作为本书的整体主题。总的来说，本书有以下两个主要特点。(1)引入新技术具有监督学习的建模技术早已不仅仅是了解算法。目前，基于集成学习、网格搜索和交叉验证的自动化建模技术方兴未艾。这些技术主要在专题章节中介绍：基于序列模式挖掘、序列规则、序列预测等，将进入大众视野的新技术应用于实际业务。这本书有很大的价值，这也是本书的重点：针对当前深度学习、对抗性学习等热点话题，本书也有专门的章节介绍。从这些技术的特点来看，增强分析的一些特性已经实现。例如，集成学习技术旨在将多个模型结合起来，以达到与使用单个模型相比显着提高的效果。(2)兼顾原理和大量实例通俗易懂地介绍算法原理、参数调优和使用方法，并结合实例说明使用方法和使用思路。作者采用“简单原理介绍+实际用例”的内容编排，希望让读者真正了解机器学习和人工智能的技术原理、特点和使用方法，并在实践中直接起到指导作用。另外，本书在处理无法直接翻译成中文的单词时，均使用英文原文，方便读者对应科技英文资料，尽量避免死板翻译造成的混乱.在本书的大量示例中，代码注释基本都是英文的，这与作者多年的编码习惯有关。...

2022-05-05 数据科学家 算法工程师 数据科学家 算法 区别

编辑评论：AI重生：破解人机共存密码-人类最后的大问题描述了我们过去、现在和未来对理解和创造智能的尝试。这很重要，不是因为人工智能正在迅速成为一种无处不在的现象，而是因为它是未来的主导技术。世界上的大国正在意识到这一事实，而大公司早就知道这一点。简介从比尔·盖茨到埃隆·马斯克再到霍金的企业家和科学家都对人工智能对人类构成的生存威胁表示担忧。人类真的有一天会成为他们发明的机器的牺牲品吗？在过去相当长的一段时间里，人类之所以能够控制地球，是因为人类的大脑比其他动物的大脑复杂得多。但如果人工智能变得比人类更聪明，我们将如何控制世界？智能是一种力量，能不能驾驭它，决定了我们未来的命运。作者在书中提出了一个大问题：如何破解人机共存的密码，控制比我们强大得多的智能，赋予人工智能新的生命？这可能是人类面临的最后一个大问题。这本书的目的是解释为什么这可能是人类历史上的最后一件事，以及如何确保它不会发生。关于作者斯图尔特·拉塞尔加州大学伯克利分校计算机科学家，人类兼容人工智能中心(CHAI)主任，人工智能研究实验室(BAIR)指导委员会成员。世界经济论坛人工智能与机器人委员会副主席、美国科学促进会(AAAS)会员、美国人工智能协会(AAAI)会员。与Google研究总监PeterNorvig合着，出版了人工智能领域的“标准教科书”《人工智能》，被128个国家的1400多所大学使用。荣获多项科学荣誉，包括美国国家科学基金会总统青年研究员奖、国际人工智能联合会议(IJCAI)计算机与创意奖、国际计算机学会(ACM)卡尔·斯特朗杰出教育家奖等。他还应邀在TED和世界经济论坛上发表演讲。书籍内容前言//V01如果我们成功了我们是怎么到这里的？//006接下来会发生什么？//008出了什么问题？//010我们可以修复它吗？//01302人机智能智能//017电脑//035智能电脑//04303未来人工智能将如何发展？不久的将来//067超级人工智能什么时候到来？//080概念突破即将到来//082想象一台超级智能机器//095超级智能的极限//098人工智能如何造福人类？//10004滥用人工智能监督、说服和控制//107致命的自主武器//113篡夺其他人类角色//12705太智能的人工智能大猩猩问题//137迈达斯国王问题//141恐惧与贪婪：工具性目标//145智力爆炸//14706不那么激烈的AI辩论否认//154换个话题//162部落主义//166我们不能...//168辩论继续//17607人工智能：另一种方法有益机器的原理//182乐观的理由//188谨慎的理由//19008可证明有益的人工智能数学保证//197从行为中学习偏好//202辅助游戏//205要求和说明//215“有功电能”//218递归自我改进//22009复杂问题：我们不同的人//227很多人//229善良、可恨、嫉妒的人//242愚蠢、情绪化的人//247人类真的有偏好吗？//25010问题解决了吗？有益的机器//263人工智能治理//265滥用//269衰弱和人类自治//270附录A？寻找解决方案//273附录B？知识与逻辑//283附录C？不确定性和概率论//289附录D？从经验中学习//301谢谢？//311注意？评论//313图片版权//357当创造出超越人类智能的人工智能时会发生什么如果我们创造的人工智能(AI)可以匹配或超过人类智能，会发生什么？人类会成为自己发明的牺牲品吗？人类和机器人能在近期或远期和平共处吗？人类有一天会向机器人乞讨吗？2017年，《纽约客》杂志的封面画引发了关于人类和机器人的争论。今天，关于人工智能的争论比当时越来越激烈，包括技术纠纷，也包括伦理和法律的博弈。《纽约客》杂志封面艺术（2017年10月）。由R.KikuoJoho绘制。题为“黑暗工厂”的插图封面文章讲述了密歇根州大急流城Steelcae金属厂的一些所谓“人类机器人”工人的故事，在那里，越来越多由人类完成的原创工作正在被机器人。在R.KikuoJoho的这幅封面画中，一个年轻的人类乞丐坐在未来主义的曼哈顿街头乞讨，当各种机器人“通勤者”和“行人”从他身边经过时，他手中的杯子里扔着螺丝和垫圈，而他身边的小狗也“目瞪口呆”地看着眼前经过的机器狗。不可否认，人工智能正在成为日常生活的一部分——虽然它在即将到来的2020年代还没有出现重大突破，但它显然已经对每个人的生活产生了真正的影响。对于熟悉科幻和影视作品的人来说，虚构的未来可能就是我们所处的现在。人工智能生态系统、无人驾驶汽车、智能个人助理、家庭机器人……蓬勃发展的人工智能渗透到家庭、企业和各种通过智能手机、家电、汽车等终端的公共设施。这是当今的普遍现象，更是未来的主导技术。在人类进入科技时代之前，机器人的想象就存在于文学、戏剧、影视作品中。起初，人们担心人工智能会背叛人类——机器会通过变得更聪明（智能）来反抗人类，甚至消灭人类。例如，根据科幻大师阿西莫夫的短篇小说改编的电影《我，机器人》中，探讨的是人与机器的关系。影片中，机器人拥有自我进化的能力，随时都将化身为全人类的“机械敌人”。《终结者》系列还讨论了机器人对人类的毁灭。将人类情感赋予人工智能会带来一个全新的故事。在史蒂文·斯皮尔伯格的《人工智能》中，机器人小子大卫试图找到自己的生存价值：渴望成为真正的孩子。这些故事塑造了我们对人工智能的理解，而阿西莫夫的“机器人三定律”也因为这些作品中的反复表达，成为了我们对机器人的“标准”信条。但在斯图尔特·罗素看来，这可能已经成为对人类的一种误解，比如让人工智能“服从人类”显然是个坏主意。StuartRuell（版权所有：PegSkoriki）是加州大学伯克利分校计算机科学家，人类兼容人工智能中心（CHAI）主任，人工智能研究实验室指导委员会成员（贝尔）。世界经济论坛人工智能与机器人委员会副主席，美国科学促进会（AAAS）会士，美国人工智能协会（AAAI）会士。罗素获得了多项科学荣誉，包括美国国家科学基金会总统青年研究员奖、国际人工智能联合会议（IJCAI）计算机与思想奖、国际计算机学会（ACM）卡尔·斯特朗杰出教育家奖。受邀在TED和世界经济论坛上发言。在极端情况下，如果人类给机器人一个错误或易受攻击的目标，则可能是致命的。如果我们想通过人工智能系统控制气候变化，并下达命令将大气中的二氧化碳水平恢复到工业化前的水平，那么系统很可能会得出人类灭绝的结论——因为人类活动是主要的二氧化碳的来源。即使人类无法通过附加条件来消灭人类，但人工智能系统可以说服人类少生孩子，直到人类自然灭绝。StuartRuell是加州大学伯克利分校的计算机科学家，是世界领先的人工智能专家之一。教科书《人工智能》，被128个国家的1400多所大学使用。就在今年2月，他完成了本书的第四版。今年10月，StuartRuell的著作《人工智能新生儿：破译人机共存密码——人类最后的大问题》介绍出版。在这本书中，罗素提出了一个问题：如何破解人机共存密码，让人类掌握比我们自己更强大的智能？在过去很长一段时间里，人类之所以能够控制地球，是因为人的大脑比其他动物的大脑复杂得多。这正是因为“智能”是一种权利。因此，罗素更关心的是，如何对这些比我们更强大的机器保持绝对控制？在接受新京报记者采访时，他回答了一些我们关心或不知道的关于人工智能的问题。《人工智能新生儿：破译人机共存密码——人类的最后一个大问题》，[美]斯图尔特·罗素，张毅译，中信出版社，2020年10月版。超级人工智能的成功，可能意味着人类的毁灭新京报：是什么促使您创建“AI新生活”？你最想告诉读者什么？StuartRuell：我写作的核心目的是理解“控制”的问题——如何始终控制比我们更强大的机器，并提出切实可行的解决方案。我希望我能得到帮助来改变这个领域的现状——让政府、行业和学术界齐心协力并不是一件容易的事。新京报：我们应该对人工智能持什么态度？在很多科幻小说中，我们看到AI会因为人类开始变得有自我意识而抵制人类，但你认为我们应该更担心他们的能力——这些能力显然是人类赋予他们的。我们应该如何理解它？对于人工智能时代的到来，显然大多数人都充满了期待和恐惧。StuartRuell：目前对人工智能的思考方式就是我所说的“标准模型”。也就是说，我们让机器能够以最好的方式实现它们的目标，然后我们给它们一个目标，它们开始运行。当定义了错误的目标时就会出现问题，现实中总是如此。在许多文化中，都有类似的传说：一个人被赋予了三个愿望，而第三个总是推翻前两个——因为它们摧毁了一切。机器人的“阻力”不是来自意识，而是机器人会追求我们给它们的目标，这可能与我们真正想要达到的目标相冲突。我们当然可以尝试停止机器，或者完全关闭它。但如果他们比我们聪明，这可能成为一项不可能完成的任务。如果我们编写一个智能程序，它的行为完全由代码决定，此时人工智能是否有意识对即将发生的事情没有影响。当然，我们完全不知道如何制造一个有自我意识的人工智能，也不知道我们是否已经制造了一个。人们关心（意外地）创造意识的主要原因是，具有自我意识的机器或许应该拥有让AI研究人员和其他人的生活复杂化的特权。想象一个场景，当你与冰箱就生命的意义进行一场精彩的交谈时，你拔掉了烤面包机的电源，然后你因此被送进了监狱。电影“人工智能”的剧照。故事发生在21世纪中叶。由于温室效应，北极和南极的冰川融化，地球上许多城市被淹没。人工智能机器人是人类发明的应对恶劣自然环境的技术手段之一。在影片的设定中，机器人制造技术得到了高度的发展，先进的机器人不仅拥有了人类的外表，还感知到了自己的存在。新京报：我们应该如何理解“人工智能”的概念？你在《AI新生》中提到，超级人工智能的成功可能意味着人类的毁灭。StuartRuell：粗略地说，如果一个实体是智能的，它会根据自己的感知来做事，并且做事是为了满足自己的需求。我们可以很自然地理解它的含义：“智能”是指以可预测的方式实现自己目标的能力。智力包括多种能力：比如推理能力、学习能力、沟通能力，都可以理解为对这种能力的贡献。智力对人类来说是一种非常好的能力。不幸的是，“人工智能”的概念是在1940年代和1950年代形成的，这就是我们今天对AI的理解。这正是我前面提到的“标准模型”。当然，机器本身并没有自己的目标，这些目标都是人类设定的。如果我们设定了错误的目标，就会导致失败。如果你仔细想想，制造一台可以自主追求和设定固定目标的机器是没有意义的——更不用说制造一台可以实现自己目标的机器了！我们应该制造只能帮助人类实现目标的机器，即使他们不了解这些目标是什么。人工智能很快就能创造出富有创意且引人入胜的作品新京报：人工智能将如何改变我们的未来是一个非常热门的话题。如果我们让机器比人类更聪明，会发生什么？你心目中的人工智能时代是什么样的？StuartRuell：如果我们能够成功地创造出那些安全且有益的人工智能系统，我们将从利用更高智能来推进人类文明的能力中获得几乎无法想象的好处。我们将摆脱数千年的农业、工业和文书工作的奴役，自由、充实并充分发挥生命的潜力。站在这个黄金时代的有利位置，回顾我们现在的生活，可能就像托马斯霍布斯想象的那样：充满了孤独、贫穷、肮脏、野蛮和短暂。电影2001:ASaceOdyey(1968)的剧照。故事的设定始于2001年，人类为了寻找黑石的根源，进行了一次木星登陆计划。飞船上有三名正在冬眠的宇航员，大卫船长、飞行员弗兰克和一台名为“HAL9000”（赫尔）的高智能计算机。具体来说，这样的人工智能系统将使我们能够将地球上每个人的生活水平提高到体面和受人尊敬的水平；每个人都将有机会获得个人导师来指导他们的成长；每个目前看起来昂贵、困难、缓慢甚至（在世界某些地区）无法实施的社区项目都将变得可行。新京报：现在呢？对你个人而言，人工智能给你的生活带来了哪些改变？StuartRuell：在我的日常生活中，人工智能提供即时、免费、高质量的翻译。因此，我可以阅读出版商发来的中文文件，也经常阅读法国政府发来的法律和税务文件（可惜我也看不懂英文）。就像数十亿人一样。每天我都使用搜索引擎（其中大部分由人工智能提供支持）来查找曾经深藏在图书馆或百科全书中的信息，或者根本无法找到的信息。过去缓慢、昂贵或难以访问的东西正在变得即时、免费且随时可用。这正是人工智能给我们今天的生活带来的东西——不仅仅是信息服务，还有各种商品和其他服务。新京报：如果一台机器精通所有人类语言，能够快速有力地获取人类知识（虽然在你看来这不太可能），那么普通人阅读学习还有意义吗??人工智能会颠覆人类获取知识的方式吗？StuartRuell：如果机器人可以快速吃冰淇淋，这是否意味着人类会停止吃冰淇淋？不！我们阅读是为了娱乐和学习。显然，我们将继续这样做。当然，人工智能可以帮助我们阅读我们自己无法阅读的书籍和资料。电影ExMachia(2014)的剧照。影片中，天才内森开发出具有独立思考能力的智能机器人伊娃。为了确认她是否具备独立思考的能力，他希望加里能为伊娃进行著名的“图灵测试”。似乎从第一眼开始，加里就被这个有着人类一样英俊脸庞的机器人所吸引。新京报：未来人工智能有可能取代作家吗？虽然有些人可能不这么认为。StuartRuell：是的，人工智能正在取代创作者，尤其是对于新闻业。这种现象会越来越普遍，而且很快。目前，许多文章的源材料在网上很容易获得，人工智能只需要收集和组织这些信息，并以某种可读的方式呈现出来。目前，人工智能还不能准确地处理人类、社会、政治、国际关系——这当然会改变，但在那之前还需要很长时间。但是，我认为AI很快就能通过阅读数百万本书并将一些元素重新编织成新颖的组合来创作富有创意和引人入胜的作品。让人工智能“服从人类”是个坏主意新京报：您曾提出人工智能的三个新原则：而这显然与阿西莫夫定律背道而驰，为什么要做出这样的改变？StuartRuell：三个原则如下：1.利他主义——机器的唯一目标是最大化人类的偏好；2.谦逊原则——机器一开始对人类是不确定的3.学习预测人类偏好，人类偏好的最终信息来源是人类行为。阿西莫夫设计了他的三项法则（不伤害人类、服从人类、保护自己）来创造有趣的情节，而不是保护人类免受机器人的伤害。“不伤害人类”的原则与我的第一个原则相似，只是阿西莫夫认为“伤害”有一个固定的定义——这就是我试图避免的。出于同样的原因，“服从人类”也是一个坏主意，尤其是如果人类是一个脾气暴躁的两岁孩子。他的机器人“保护自己”的原则是完全没有必要的，因为如果机器人的持续存在对人类有帮助，它会自动这样做。而且，正如它应该的那样，星际中的TARS机器人也应该高兴地自杀以拯救人类。电影《星际穿越》（2014年）的剧照。右边的方形物体是TARS机器人。在几种情况下，这些原则可能会被误解。大多数时候人们认为我是在建议将一套人类价值观插入机器，例如基督教价值观或儒家价值观。哪有这回事。机器应该根据人类的偏好（其中大部分是机器未知的）为每个活着的人提供一个单独的偏好模型。同样重要的是要了解机器不会将这些偏好视为自己的偏好，它只是在学习人类想要的东西。它也不会学会表现得像人，就像犯罪学家学会表现得像罪犯一样。这台机器是完全无私的，没有自己的偏好。最困难的问题来自几千年来一直在思考这些问题的专业哲学家。有人会问：人类的偏好是易变的，是可以被操纵的，我同意这是上面三个原则的问题。其他人则询问偏好——我们希望未来是什么样的——是否真的可以作为道德上合理决定的基础，以及我们是否还需要考虑权利。令人担忧的是，许多人的偏好可能会侵犯个人的权利。关于这个主题的书籍有数千本，所以我不会在这里发表我的意见，只是说我相信相反的观点实际上是可以调和的。电影TheMatrix(1999)的剧照。在影片中，网络黑客尼奥对这个看似正常的现实世界产生了怀疑。他遇到了黑客Triity，遇到了黑客组织的首领墨菲斯。墨菲斯告诉他，现实世界实际上是由一个叫做“矩阵”的计算机人工智能系统控制的，人就像他们饲养的动物，没有自由和思想，而尼奥是可以拯救人类的救世主。今年春天，我和两位哲学家、一位经济学家一起上课，并研究了一些关于机器做出对人类有益的决策意味着什么的难题，特别是当我们考虑到有很多时人们有不同的喜好。这些问题在道德哲学和政治理论中已经提出了很长时间，但我们需要尽快回答！否则我们的人工智能系统将遵循非常错误的理论。我认为这很有趣，而且我很确定我们可以取得一些进展。新京报：那么，您如何看待人工智能相关的科幻或影视作品？StuartRuell：我小时候读过很多科幻小说，近年来我又开始和孩子们一起阅读。现在，我和二儿子乔治一起看刘慈欣的《三体》三部曲，和小儿子艾萨克一起看《星际迷航》。我一直在寻找描绘人类和超级智能幸福共存并拥有光明未来的作品。这样的作品并不多。例如IaiBak的“文明”系列，他在其中设想了远比人类能力更强的未来人工智能系统，但它们（不知何故）被设计成几乎完全有益于人类。他无法回答的一个显而易见的问题是，当机器完美运行一切时，人类可以找到生活的目的。他们有充裕的闲暇时间和无限的物质资源，但缺乏明确的目标，人们拼命争夺为数不多的能提供真正挑战的职位。仍然来自电影《星际迷航》（2009年）。与大多数人工智能研究人员一样，我相当有信心我们将实现人类水平的人工智能，尽管它可能没有许多人认为的那么快。我们仍然有一些巨大的概念挑战需要克服，而且很难说这需要多长时间。机器必然会后退一步，为人类的成长留出空间新京报：在新的Neuralik脑机接口芯片揭幕仪式上，埃隆马斯克表示，人们将可以通过BCI召唤他们的特斯拉。您还提到了一个极端案例：人机集成，其中电子硬件直接连接到大脑并成为单个、可扩展、有意识实体的一部分。我们应该如何看待人类与人工智能的共生机制？StuartRuell：人脑能够向设备发出命令是一回事，例如现在瘫痪的人正在使用的机械臂。但当我们试图用电子设备增强大脑的思维过程时，情况就不同了。如果每个人都必须接受脑部手术才能上学，这不是我们犯的大错吗？新京报：数字永生呢？StuartRuell：到目前为止，将我们大脑中的所有想法和记忆上传到计算机上一直是一种猜测。我们没有一个理论来解释为什么人类的意识和经验可以存在，因此，我们无法通过将思想和记忆的结构和状态复制到计算机中来确定我们是否仍然存在。SuaScheider所著的《ArtificialYou》一书广泛讨论了这个问题。ArtificialYou，SuaScheider（普林斯顿大学出版社），2019年9月。新京报：滥用人工智能的可怕后果是什么？显然，这部分中的某些内容可能非常令人沮丧。StuartRuell：与任何技术一样，人工智能也可能被滥用。以下是一些可能的场景：用于监视、说服和控制的人工智能可能会大大减少人们的自由。此外，人工智能可以生成和传播虚假信息并模仿人类，使人们很难知道什么是真实的。旨在杀人的人工智能自主武器是致命的，很容易成为大规模杀伤性武器，因为人工智能武器不需要人类监督，可以发射数百万。人工智能最终可能会取代大多数人类工作——如果我们不迅速调整我们的社会和教育系统，让人们适应一个完全不同的世界——这将引发巨大的问题。新京报：随着人工智能时代的到来，我们的文明会终结吗？当我们将所有的知识都投入机器并让它们运行我们的文明时，人类的惯性很可能会导致这种结果。如何避免这个结果？StuartRuell：这里有两个问题。首先，我们能否确保超级智能AI系统是安全且有益的？我认为答案是肯定的。第二，人类文明在机器运转的情况下还能保持活力吗？尼克博斯特罗姆在他的《超级智能》一书中说，第一个问题是“我们这个时代的基本任务”，但如果我们回答了第一个问题，那么第二个问题就会成为我们这个时代以及所有未来时代的基本任务。《超级智能》，NickBotrom，牛津大学出版社，2014年9月。我们应该在哪里找到目标，个人的还是集体的？也许人工智能会来拯救我们，因为目标和挑战是人类生活中如此重要的一部分，它们的消失显然不是我们希望看到的未来。因此，可以说机器必然会后退一步，为人类的成长留下空间。...

2022-05-03 世界人工智能论坛

编辑评论：《AI3.0》是超级畅销书《复杂性》作者、复杂系统前沿科学家梅兰妮·米歇尔用10年时间思考和阐明人工智能和人类智能。.编辑推荐“AI3.0”提供了人工智能的过去、现在和未来的全景。作者Michelle基于多年在人工智能领域的研究经验以及对人工智能应用和未来的思考，结合人工智能发展史上的重大事件与其他权威专家的学习交流。5个部分揭示了“计算机今天可以做什么以及未来几十年我们可以从它们那里得到什么”。笔者从人工智能的发展历程入手，然后阐述了人工智能的原理、当前的能力边界，以及人工智能的四大应用领域，包括视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、通用感觉判断。面临的关键挑战。随着人工智能技术的发展，其应用越来越广泛，对人类社会和我们的生活产生了深远的影响，并将在未来继续发挥更大的影响力。因此，我们都应该也应该对人工智能有一个比较深入的了解，这样才能更好地了解自己，洞察未来的发展机遇。同时，本书超越了一般书籍的专业性和权威性，非常适合想了解人工智能领域的一般读者，以及相关领域的企业家和管理者。财讯传媒集团首席战略官、微草智库创始合伙人段永超，傲视科技（北京）有限公司联合创始人兼首席执行官吴干沙，高级副总裁兼首席技术官芮勇联想集团高管，表彰了神经科学之父、畅销书《双脑》作者迈克尔·加扎尼加、世界顶级理论物理学家、畅销书《规模》作者杰弗里·韦斯特等科学家、企业家，和畅销书作家丁力推荐。展露文化出品。简介人工智能现在正深刻影响着我们的生产生活，甚至关系到人类的未来和命运，但人工智能到底是什么？人工智能背后的基本原理是什么？人工智能从诞生到演化，经历了哪些历史变迁？今天人工智能的能力在哪里？人工智能和人类智能有什么区别？未来人工智能将面临哪些挑战和机遇？关于这些问题，《AI3.0》将为你一一揭晓答案。这本书源自米歇尔多年对人工智能领域真实发展状况的记录，其中她通过5个部分揭示了“人工智能今天能做什么，以及我们在人工智能领域能做什么”未来几十年对他们的期望。”在描述了人工智能的发展历史后，作者通过探讨人工智能四大流行应用：视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、常识判断的发展现状和局限性，理清了人工智能与人类的关系。.智能与书中人脸识别、无人驾驶、机器翻译等案例研究的关系，充满了极大的启发！这些都是当前人工智能发展面临的困境，人工智能要想有所突破就必须重新思考。读完本书，您将对人工智能领域有一个全景式的了解。《GEB》作者侯士达一章一章地审书，每一页都写满了评论！“AI3.0”是智能觉醒的启蒙，将掀起第三波人工智能热潮！“AI3.0”想要传达的一点是，我们人类往往会高估人工智能的进步，而低估人类智能的复杂性。当前的人工智能远不是一般的人类水平的智能。我们应该害怕的不是智能机器，而是“愚蠢”的机器，那些无法自行做出决定的机器。相比机器的“智能”，我们​​更应该关注如何规避“笨”机器的潜在风险。关于作者梅兰妮·米歇尔波特兰州立大学计算机科学教授，曾就职于圣达菲研究所和洛斯阿拉莫斯国家实验室系统、遗传算法等。在圣达菲研究所期间，Michelle领导复杂系统领域的研究并在线教授相关培训班。她的在线课程“复杂性介绍”已被近30,000名学生学习，成为Courera在线课程50强之一。米歇尔拥有博士学位。在密歇根大学获得计算机科学博士学位，并与认知科学家和作家DouglaHoftadter一起学习，后者共同创建了Coycat程序，该程序在理想化的情况下进行创造性的类比。米歇尔也是著名的畅销书作家和《复杂性：导览和遗传算法》的作者。书籍内容简介用人类智能制造机器是一次重大的智力冒险Part1要想赌未来，首先要弄清楚为什么人工智能仍然无法超越人类智能01从初冬到寒冬，心智是人工智能一直无法攻克的堡垒达特茅斯的两个月零十个人定义，然后必须继续我们可以通过任何方式取得进展符号人工智能，试图用数理逻辑解决一般问题感知器，基于DNN的子符号人工智能感知学习算法无法再现人脑的涌现机制了解感知器的权重和阈值感知器是死胡同泡沫破灭，进入人工智能寒冬看似简单的事情其实很难02从神经网络到机器学习，没有人是最后的解药多层神经网络识别编码中的简单特征无论有多少输入和输出，反向传播学习都有效联结主义：智能的关键在于构建合适的计算结构子符号系统的精髓：不擅长逻辑，擅长飞盘机器学习，下一场智能大革命的舞台已经准备好03从图灵测试到奇点之战，我们无法预测智能将引领我们走向何方“认猫机”掀起的春天狂潮人工智能：窄而泛，弱而强人工智能是模仿思考还是真正思考图灵测试：如果计算机足够人性化奇点2045，非生物智能将比当今所有人类智能强大10亿倍一个“指数”寓言摩尔定律：计算中的指数增长神经工程，大脑逆向工程奇点怀疑论者和粉丝赌图灵测试第二部分视觉识别：看起来总是更容易做起来更难04谁、什么、何时、何地、为什么看和做深度学习革命：不是复杂性，而是深度模拟大脑，从神经认知机器到CovNetCovNet如何不将狗识别为猫激活物体特征并通过分类模块进行预测从训练样本而不是预先构建的正确答案中不断学习05CovNet和ImageNet，现代人工智能的基石构建ImageNet解决物体识别任务的时间困境土耳其，一个需要人类智慧的就业市场赢得ImageNet比赛，神经网络大获成功CovNet淘金热，用一种技术解决一个又一个问题CovNet在物体识别方面的表现是否优于人类？我们离真正的视觉智能还很远06人与机器学习之间的关键差距人工智能仍然无法学会自主学习深度学习依然离不开“你”大数据长尾经常让机器出错机器有时会“观察”到与我们非常不同的东西有偏见的人工智能人工智能内部的黑暗秘密以及我们如何欺骗它07确保价值一致并构建值得信赖和道德的AI有益的人工智能，不断改善人类生活AI的重大权衡：我们应该接受还是谨慎人脸识别的伦理困境人工智能如何调节和自我调节创建一个道德机器第三部分游戏和推理：开发具有更多人类学习和推理水平的机器08强化学习，最重要的是学会奖励机器人训练你的机器狗现实世界中的两个绊脚石09学会玩游戏，智力从何而来深度Q学习，从更好的猜测中学习猜测代理价值6.5亿美元跳棋和国际象棋不聪明的“聪明赢家”深蓝色Go，简单的规则可以产生无限的复杂性AlhaGo与李世石：微妙、微妙、微妙从随机选择到有偏选择，AlhaGo是这样工作的10游戏只是手段，AGI是目标了解错误为何至关重要无需人工指导许多人类游戏都对AI具有挑战性它真的不明白什么是隧道，什么是墙AlhaGo除了会思考“围棋”，没有“思考”从游戏到现实世界，从规则到无规则第4部分自然语言：让计算机理解它“读取”的内容11个单词，以及与之一起出现的单词语言的微妙之处语音识别和最后10%类别情绪循环神经网络“我欣赏其中的幽默”“恨”总是与“恨”相关联，“笑”总是与“幽默”相关联word2vec神经网络：口渴是喝水的感觉，就像疲倦是喝醉的感觉12机器翻译，仍然无法从人类理解的角度理解图像和文本编码器遇到解码器机器翻译正在弥合人类和机器翻译之间的差距迷失在翻译中将图像翻译成句子13个虚拟助手-问我任何问题沃森的故事如何判断计算机是否能做阅读理解“它”是什么意思？自然语言处理系统中的对抗性攻击Part5常识——人工智能突破意义障碍的关键14正在学习“理解”的人工智能理解的基石预测可能的未来理解就是模拟我们赖以生存的隐喻抽象和类比，构建和使用我们的心智模型15知识、抽象和类比赋予人工智能核心常识给计算机核心直观的知识形成一个抽象的、理想化的愿景主动符号和类比字符串世界中的元认知识别整体情况比识别单个物体要困难得多“我们相距甚远”结论思考激发人工智能终极潜力的6个关键问题问题1：自动驾驶汽车普及需要多长时间？问题2：人工智能会导致大规模失业吗？问题3：计算机可以有创造力吗？问题4：我们离创造一般人类水平的人工智能还有多远？问题5：我们应该对人工智能有多害怕？问题6：人工智能中有哪些令人兴奋的问题尚未解决？精彩的书摘深度学习依然离不开“你”大数据深度学习需要大数据，例如ImageNet上超过一百万张带注释的训练图像，这已不是什么秘密。这些数据来自哪里？答案当然是你和你认识的每个人。互联网用户上传的数十亿张图像使现代计算机视觉应用成为可能，有时还带有描述图像内容的文本标签。您是否曾经在Faceook上发布过朋友的照片并对其发表评论？Faceook应该感谢你！该图像及其文本可能已用于训练他们的人脸识别系统。你有没有在Flickr上上传过图片？如果是这样，您上传的图像可能已经是ImageNet训练集的一部分。您是否曾经通过识别图像向网站证明您不是机器人？您的认可可能有助于Google标记图像并用于训练其图像搜索系统。大型科技公司通过您的计算机和智能手机为您提供许多免费服务：网络搜索、视频通话、电子邮件、社交网络、智能助手等等。这些对公司有什么用处？答案，你可能听说过，这些公司真正的产品实际上是他们的用户，就像你我一样，而他们真正的客户是在使用这些免费服务时获得我们关注和信息的广告商。还有一个答案：在使用谷歌、亚马逊、Faceook等大型科技公司提供的服务时，我们直接向这些公司提供图片、视频、文字或语音等形式的样本，公司可以利用这些样本进行更好的培训它的人工智能程序，这些改进的程序可以吸引更多用户贡献更多数据，从而帮助广告商更有效地定位他们的广告。此外，我们提供的训练样本也可以被公司用来训练程序以提供企业服务，以及用于商业收费，例如计算机视觉和自然语言处理方面的服务。关于这些大公司在不通知或补偿用户的情况下使用用户创建的数据来培训程序和销售产品的道德规范已经引起了很多讨论。这是一个非常重要的讨论话题，但超出了本书的范围。我想在这里强调的主要一点是，对大量标记数据进行训练是深度学习与人类学习不同的另一个特征。随着深度学习系统在物理世界中的实际应用激增，许多公司发现需要大规模、新标记的数据集来训练DNN。一个有趣的例子是自动驾驶汽车，它需要复杂的计算机视觉功能来识别车道、交通信号灯、停车标志等，以及识别和跟踪不同类型的潜在障碍物，例如其他汽车、行人、骑自行车的人等.人、动物、交通锥、翻倒的垃圾桶、风滚草以及其他任何您可能不想让汽车撞到的东西。自动驾驶汽车还需要了解这些物体在晴天、下雨天、下雪天、雾天以及白天和黑夜时的样子，并了解哪些物体可能会移动，哪些物体会原地不动。.深度学习至少在一定程度上有助于完成这项任务，但它也需要大量的训练样本。一家自动驾驶汽车公司从安装在真实汽车中的摄像头拍摄的大量视频中收集训练样本。这些在高速公路和城市街道上行驶的汽车可能是汽车公司用来测试的自动驾驶汽车的原型，而在特斯拉的案例中，这些汽车是客户在购买特斯拉汽车时驾驶的汽车。，需要接受公司的数据共享条款。特斯拉车主不需要在他们的汽车拍摄的视频中标记每个物体，但有人正在这样做。2017年，英国《金融时报》报道称，“大多数从事这项技术的公司都位于印度等国家的离岸外包中心，雇佣了成百上千的人，他们的工作是教自动驾驶汽车识别行人、骑自行车的人，和其他障碍。这些工作人员需要手动注释数千小时的视频片段才能完成这项工作，通常是逐帧进行。”提供标记数据集服务的新公司如雨后春笋般涌现，例如MightyAI，它提供训练计算机视觉模型所需的标记数据，并承诺：“我们是众所周知的，专门研究自动驾驶数据，经过认证，值得信赖的注释器。书评MelaieMichel的《AI3.0》一书有一条充满探索精神的主线：第三波人工智能极大地突破了前两波人工智能的思想，开启了新的哲学范式。差距不仅是符号表示和计算的问题，也是意义的问题。那么符号演算、视觉处理、机器学习将如何走向“智能觉醒”呢？这恐怕是专业人士和普通大众都非常关心的问题。这个“AI3.0”的独特魅力在于它立足前沿、深思熟虑、超越技术。段永超财讯传媒集团首席战略官微草智库创始合伙人在众多关于人工智能的新技术书籍中，MelaieMichel的《AI3.0》确实脱颖而出。它超越了普通书籍的专业性和权威性，非常适合想了解这个行业的人。普通读者和相关领域的企业家和管理者。Michelle的写作符合人工智能研究领域的“星星”、“GEB”和“情结”，充满了猜测。当然，这本书的内容处处鼓舞人心，尤其是对无人驾驶领域长尾效应的描述，直击当前人工智能领域的发展痛点。总的来看，“AI3.0”观点前沿，充满灵感，无疑正在拉开人工智能未来发展的新序幕。吴干沙傲视科技（北京）有限公司联合创始人兼CEOAI3.0将强化学习、计算机视觉、自然语言理解和人工智能历史方面的技术里程碑巧妙地结合在一起，启发人们对人工智能伦理和人性的认识。深入思考。此外，本书内容透彻，发人深省，值得人工智能从业者和非专业人士阅读。瑞勇联想集团高级副总裁、首席技术官如果您认为自己了解人工智能以及与之相关的所有问题，那么您可能不了解。当你读完《AI3.0》这本异常清晰、引人入胜的书时，我想你会更多地了解人工智能，变得更聪明。迈克尔·加扎尼加认知神经科学之父，畅销书《两个大脑》的作者对于任何对人工智能、机器学习和大数据的新兴革命感兴趣的人，MelaieMichel的书是必读的——她提供了一个非常清晰、全面的概述，不仅是关于人工智能改变的潜力我们在21世纪的生活方式，以及它的缺点和可能带来的危险。Michelle为我们提供了一个全面的视角来理解人工智能的真正含义。同时，她纠正了媒体对人工智能的夸大描述和误解。决策者、技术领导者、科学家、工程师和学生都将从这本书中受益。杰弗里·韦斯特世界顶级理论物理学家，畅销书《尺度》作者面向人类读者的“AI3.0”通识教育阅读器我非常喜欢阅读MelaieMitchell的AI3.0。作者是计算机科学教授和人工智能（AI）研究员。这本书是她试图弄清楚一个即将到来的奇点是否存在（或至少可能存在），或者我们是否离创造任何真正的智能还很遥远。在此过程中，读者可以很好地了解图像识别、游戏和自然语言处理等领域的最新技术。虽然是针对普通读者的，但我觉得它的技术含量非常好。几乎不可思议的是，神经网络从随机权重开始，经过训练可以做出良好的预测。然而，与此同时，我认为网络在任何方面都不是智能的。对我来说，这更像是一种统计形式的巧妙运用。当我与其他软件开发人员交谈时，我发现他们中的许多人认为我们正在走向奇点。或者至少即将推出5级自动驾驶汽车（“你什么时候认为人类驾驶是违法的？”）。我很难看到通往那个目标的道路，梅兰妮·米切尔同样持怀疑态度。在本书的介绍中，她解释了RayKurzweil等“奇异主义者”的观点。它归结为指数增长的力量——随着计算机功能越来越强大，我们很快就能重建人类水平的智能。当然，也有怀疑论者指出，例如，指数增长更多地适用于硬件而不是软件。无论如何，通过阅读和解释当今各种版本的人工智能如何工作，米切尔为读者提供了更多信息以找到他们的观点。在这个过程中，你可以学到很多关于人工智能技术的知识。以下是我最喜欢的书籍的不同部分的摘要。尽管章节很短，但她设法在其中包含了许多相关信息。历史虽然制造可以思考的机器的想法已经存在了很长时间，但人工智能的起源可以在1956年达特茅斯学院的一个暑期研讨会上找到。该领域的“四大”先驱们参加了约翰麦卡锡、马文明斯基、艾伦纽维尔和赫伯特西蒙。早期，人们非常乐观。HerertSimo曾预言：“二十年后，机器将能够做任何人类能做的事情。”。人工智能的方法迅速分裂成不同的方向。符号AI和子符号AI之间的一个重要区别。在符号人工智能中，目标是建立一个可以像人类一样解决问题和推理的系统。这种方法涉及编码规则和应用它们。这个想法在前三年主导了人工智能领域，并催生了所谓的专家系统。亚符号人工智能试图重现部分无意识的过程，例如识别面部或识别口语。该方法是模拟大脑中神经元的工作方式。FrakRoelatt在1950年代后期发明了感知器。它是一些输入的总和，乘以不同的权重。如果总和大于阈值，则生成输出1（它“触发”），否则生成输出0。这是当今神经网络的基石，用于图像识别等。事实证明，人工智能比预期的要难得多。正如马文·明斯基后来所说：“看似容易的事情总是很难。”。人工智能的最初目标——计算机可以使用自然语言进行交流，描述他们看到的东西，并且只从几个例子中学习——是幼儿可以轻松完成的事情。但是很难让一台机器来做到这一点。当结果没有实现时，资金枯竭，“人工智能冬天”随之而来。图像识别过去十年图像识别技术的巨大进步来自人工智能的子符号分支。Mitchell描述了如何使用具有反向传播的神经网络来处理手写数字的图像。一个网络由若干层组成，每一层由许多类似感知器的单元组成。通常输入层中每个像素有一个单元。然后是一些隐藏层，最后是一个输出层，指示它是什么类型的图片。一层中的所有单元都连接到相邻层中的所有单元。每个单元的权重决定了它将提供什么输出，并且这些权重会在训练期间进行调整。误差（与预期输出相比的输出）决定了应该改变多少权重。这些错误修正通过各个层传播回来。经过几轮训练后，网络被配置为根据输入进行预测。她接着描述了在对图像进行分类时，如何使用卷积来构建图像中较大结构（例如边缘和形状）的表示。这些系统需要标记图像进行训练。有一些标准的图像集合用于比较图像分类系统的性能。其中之一是ImageNet，它由120万张带标签的图像组成。亚马逊的RootTurk系统被用来让人们标记许多图像。批评：虽然今天的图像识别系统确实令人印象深刻（例如Faceook的面部识别），但它们也存在一些问题。人们常说他们是“自学成才”的。但是除了需要给输入打标签外，还有很多超参数需要设置。例如，网络中的单元和层数，以及学习率。这些设置会对神经网络的性能产生很大影响，而找到正确的组合目前更像是一门艺术而不是一门科学。还有一些对抗性的例子。研究人员发现，您可以拍摄校车的照片并更改人类无法检测到的像素，但这会欺骗系统对其进行错误分类，例如鸵鸟。还有一些方法可以生成看起来像随机噪声的图片，但这些图片有99%的可能性是特定对象。这些对抗性示例提出了一个问题：“确切地说，这些网络在学习什么？”还有一些例子表明这个问题的答案不是你所期望的。其中一个系统被训练来区分风景画和动物画。它工作正常，直到它被发现，它只区分模糊或锐利的背景。原因是大多数动物照片都是针对背景模糊的动物，而风景照片则比较锐利。同样，这不是我们所期望的。但是，您确实希望系统能够识别人类没有注意到或看到的特征。问题是很难知道这些特征是什么。游戏本节从一个关于强化学习如何工作的玩具示例开始。正在训练机器狗踢足球。执行随机动作，当一系列动作导致成功的结果（球被踢）时，这被记录为做更多。然而，在训练过程中，有时你必须尝试新的动作，即使你已经找到了一些成功的动作。这是探索潜在行为的整个空间（探索和利用）。为了知道执行了哪些之前成功的操作，需要存储状态和操作，以及这些操作估计会得到的对应值。对于机器狗来说，状态可能是它的位置和球的位置，动作是移动的，是否踢球。状态、动作和值存储在一个称为Q表的表中，这种形式的强化学习有时称为Q-learig。DeeMid在创建可以玩经典Atari电脑游戏的系统时使用强化学习(Q-learig)和深度神经网络。他们将这种方法称为深度Q学习。这些情况下的状态是当前帧（当前屏幕的像素），以及前一个时间步的三帧。要选择一个动作（左断桨、右桨或无桨），使用卷积神经网络（类似于图像分类）。需要一个技巧来更新权重，因为没有像带标签的图片这样的已知答案。在强化学习中，一个动作的价值是对训练结束时如果采取该动作所获得的奖励的估计。这个估计应该在节目结束时更准确。诀窍是假设网络的当前输出比前一次迭代更接近正确。因此，所采用的策略是最小化当前迭代与前一次迭代之间的差异。通过这种方式，网络学会保持每次迭代的输出一致。这称为时间差异学习。在许多情况下，这些系统学会了比人类更好地玩Atari游戏。本节还介绍了另外两个游戏程序。第一个是IBM的DeeBlue，它在1997年的国际象棋比赛中击败了GarryKaarov。该程序的工作原理是从可能的动作树中评估可能的未来位置，然后使用极小极大算法来决定采取什么行动。另一个可能是最著名的游戏例子——AlhaGo，它在2016年的围棋比赛中击败了李世石。DeeMid的AlhaGo类似于DeeBlue，因为它分析游戏树中的移动序列。但是有一些差异使围棋成为更艰巨的挑战。围棋中有更多潜在的移动，所以动作树更大。此外，没有人能够提出一个好的评估函数来评估给定的电路板配置有多好。所以AlhaGo使用蒙特卡洛树搜索。Siceitiimoiletoexlorealloilemoveithegametree,itickomeatradom(theMoteCarloart),adlaytheeutilthegameediavictoryordefeat.Actioalogthewayarealochoeatradom.Simulatigthegameutiltheedofthegame,uchaick-ad-rollicalledakick-offfromthatoitio.Thereultoftherollout(wiorlo)iuedtoudatethetatwhereeachoitiomoveigood.AlhaGorolloutearly2000timeertur,othefialtataregoigtoerettygood.MoteCarloTreeSearchicomlemetedyadeecovolutioaleuraletwork.Theetworkitraiedtoaigroughvalue​​toalloilemovefromthecurretoitio.CovNetidicatewhichiitiativearegoodcadidateforrollout.Afterrollout,throughackroagatio,udatewhichtearegoodvalue​​forudatigtheoututoftheCovNet.Evetually,theCovNetwillleartorecogizeatter.Therogramhaeeimrovedylayigthegameoitow,layedaout5milliotime.Therefore,AlhaGocomiereiforcemetlearig,MoteCarlotreeearch,addeecovolutioaleuraletwork.Criticim:TheeuccefulgamehaveDeeMidclaimigthattheyhavedemotrated"...eveithemotchallegigdomai,withouthumaaradigmorguidace,eveeyodgroudruleKowledge,itialooiletotraitoauerhumalevel."However,whilethevictoryoverLeeSedoliimreive,it'imortattorememerthatAlhaGo'killatlayigGoareolyuefulforlayigGo.Theydo'theliayothergame,letaloeiothermiio.Iotherword,thereio"traferlearig".Furthermore,mayreal-worldmiiodo'thaveatateaeailydefiedai-gametate.Theamelogicalietoaeigtheeffectofaactio.Alo,atleatiAlhaGo'cae,thereihumaguidaceidecidigtoueMoteCarloTreeSearchadettighyerarameterforCovNet.LaguageNaturalLaguageProceig(NLP)refertolettigcomuterrocehumalaguage.Aexamleietimetclaificatio,wherethegoalitoautomatewhetherahorteteceioitiveoregative.Forexamle,forareviewlike"Thimovieitoodarkformytate",didthereviewerlikethemovie?Someearlyaturallaguageroceigytemdetermiedetimetyoervigtheoccurreceofidividualword.Forexamle,"dark"itheexamleaovemightidicateaegativeoiio.However,i"Deitetheheavytheme,there'eoughhumortokeeitfromgettigtoodark",themoodioitive,eveif"dark"comeuagai.Lookigatidividualwordioteoughtocaturethemeaigofaetece.Oeuchimrovemetitheueofrecurreteuraletwork.Itdealwithtwoiue-varialelegthiut(etece),adtheimortaceofwordorderietece.Ulikeeuraletworkuedforimageclaificatio,wherehiddeuitalohavecoectiotothemelveadotherhiddeuit(recurretcoectio),eteceareroceeditimete(oeteerword).Theoutut(oitiveoregativeetimet)ijuttheoututafterallthetexthaeeroceed.Loojoiallowittoroceeachword(thereviouworditheetece)aitmemorizethecotext.Thereioemorerolem-theiuttotheeuraletworkmuteumer.Howtoecodeiutwordaumer?Oewayioe-hotecodig.Ifyouhave20,000word,youmakealotforeachword.Wheagivewordoccur,itloti1,adallotherlotare0.Therolemwiththiaroachithatthereiowaytokowwhethertwowordareimilarimeaig.Forexamle,hateaddilikehouldhaveroughlytheamemeaig,utoe-hotecodigdoe'tcaturethirelatiohi.Eterword2vec.I2013,reearcheratGooglecameuwithacleverchemetorereetwordavectoria300-dimeioalace.Aiut,theyuedalotoftextfromGoogleNew.Foreachetece,theycreatedallwordairthataearedexttoeachother(excludigallhortwordlikeaadthe).例如，“amawetitoaretauratadorderedahamurger”将创建对(ma，wet)、(wet，ito)、(ito，retaurat)、(retaurat，ordered)和(ordered，hamurger)。这些词组，以及相反的词组，如汉堡包，被用来训练一个规则的神经网络来预测哪些词会挨着另一个出现。在这种情况下，对输入和输出都使用了独热编码。举个例子，如果有700,000个不同的单词，那么神经网络将有700,000个输入，和700,000个输出。隐藏层有300个单位。当网络经过数十亿个词对的训练后，对于一个给定的输入词，它能够指出输出词出现在给定的输入词旁边的可能性有多大。例如，如果输入是hamurger，则输入中相应的槽位为1，其他所有槽位为0。在700,000个输出插槽中，较高的值表示其对应的单词可能出现在汉堡包旁边。现在来说说我的聪明之处:对于每个单词，300个隐藏单位上的值用来构成该单词的向量。这意味着对于这700,000个单词中的每一个，都会创建一个300个元素的向量。这个向量与具有相似意义的单词类似。例如，接近法国的单词是西班牙、比利时、荷兰、意大利等等，因为它们都出现在句子的相似上下文中。同样，与汉堡相近的词是汉堡，芝士汉堡，三明治，热狗，玉米饼和薯条。例如，在Google翻译中使用了向量这个词。当从英语翻译成法语时，输入句子中的单词被转换成相应的向量。然后递归神经网络按照时间步骤对句子进行编码(每个单词一个)。句子现在被编码在隐藏单位的激活中。这种编码作为解码器网络的输入也包括阅读理解。阅读理解的一个困难的例子就是确定“它”指的是什么。例如:第一句:“我把瓶里的水倒进杯子里，直到杯子满了。”问题:“什么东西是满的?”a。瓶子。.杯子。第二句:“我把瓶里的水倒进杯子里，直到杯子空了。”问题:“什么是空的?”a。瓶子。.杯子。这种测试被称为Wiograd模式，以NLP研究先驱TerryWiograd的名字命名。在撰写本书时，任何程序的最佳表现是61%――比随机猜测要好，但远低于人类的表现。由于这些类型的语言问题通常需要某种形式的现实世界知识(如果你从瓶子里倒水，它就变成空的，而不是满的)，有人建议用一系列这类问题来替代图灵测试。批评。自然语言处理的许多领域都取得了巨大的进步。但是为了获得更高的准确性，似乎需要真正理解文本，仅仅通过文本查找模式是不够的。意义与理解尽管迄今为止所描述的各种系统都取得了成功，但它们的一个共同弱点是，它们没有真正的”理解”。例如，最先进的图像识别系统不理解图片中的内容，即使它能够正确地对其进行分类。这本书的最后几章讨论了获得真正理解需要什么。首先，米切尔讨论了人类对世界的所有隐性知识。我们知道世界上的物体是如何运作的。如果你掉下一个物体，它就会掉下来，当它落到地面时，它就会停下来，反弹，或者可能破裂。一个隐藏在另一个物体后面的物体仍然存在。这就是所谓的直觉物理。还有直觉生物学――我们知道狗可以自己移动，但婴儿车不能。我们也可以想象可能发生的不同情况。许多这些能力可以解释为来自我们体验物质世界。也许具象化也是人工智能系统所需要的，因为人工智能系统可以像我们一样理解世界。还有一个有趣的抽象和模式发现示例:Bogard问题。我以前从未见过这些作品，但它们在GEB中有出现。它们由左边的6个图形和右边的6个图形组成。目的是弄清楚左边的六个和右边的六个有什么不同。例如，左边的所有图片可以是一个大对象和一个小对象，而右边的图片都包含两个小对象。这是一个很难用程序解决的问题，但对人类来说却容易得多。米切尔自己关于类比制作的研究也有一个有趣的例子。如果ac改为ad，应该如何改变qr。大多数人会回答qrt(将最后一个字母替换为字母表中的后续字母)。但是还有其他可能的答案，比如qrd(将最后一个字母替换为d)。学习编写能够自动执行这类任务的程序的尝试是非常有趣的。最后，该书还列出十个米切尔对人工智能未来的问题及回答。...

2022-04-17 多层感知器神经网络 感知器神经网络

《AI3.0》：“GEB”启蒙了人工智能的发展热潮，《生命3.0》重构了人工智能的进化框架，《AI3.0》将开启新一轮人工智能爆发的大戏！书名：AI3.0作者：[美]梅拉妮·米歇尔出版社：四川科学技术出版社·湛庐原作名：AI3.0译者：王飞跃/李玉珂/王晓/张慧出版年：2021-2页数：400类别：人工智能格式：df、eu、moiISBN：9787572700378《AI3.0》作者简介：梅拉妮·米歇尔：波特兰州立大学计算机科学教授，曾在美国圣塔菲研究所（SataFeItitute）和洛斯阿拉莫斯国家实验室（LoAlamoNatioalLaoratory）工作，主要的研究领域为类比推理、复杂系统、遗传算法等。在圣塔菲研究所时，米歇尔主导了复杂系统领域的研究工作，并教授了相关的在线课程。她的在线课程《复杂性入门》已经被近30000名学生选修，成为Courera排名前50位的在线课程之一。、米歇尔拥有密歇根大学计算机科学博士学位，师从认知科学家和作家侯世达（DouglaHoftadter），两人共同创建了Coycat程序，该程序可以在理想化的情境里进行创造性的类比。米歇尔还是知名畅销书作家，著有《复杂》（Comlexity:AGuidedTour）《遗传算法导论》（GeeticAlgorithm）等。《AI3.0》内容简介：人工智能现在正深刻地影响着我们的生产与生活，甚至关系到人类未来的前途命运，但究竟什么是人工智能？人工智能背后的原理是什么？从问世到演化至今，人工智能经历了怎样的历史变迁？当下人工智能的能力边界在哪里？人工智能与人类智能的差异是什么？未来人工智能又将面对什么样的挑战和机遇？关于这些疑问，《AI3.0》将为你一一揭晓答案。《AI3.0》是超级畅销书《复杂》作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮•米歇尔历经10年思考，厘清人工智能与人类智能的全新力作。本书源自米歇尔多年来对人工智能领域发展真实状态的记录，她在书中通过5个部分揭示了“现在的人工智能可以做什么，以及在未来几十年我们能从它们身上期待什么”。在描述了人工智能的发展历史之后，作者通过对视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、常识判断这4大人工智能领域的热门应用的发展现状和局限性的探究，厘清了人工智能与人类智能的关系，书中关于人脸识别、无人驾驶、机器翻译等方面的案例分析都充满了巨大的启示！而这些，都是当下人工智能发展所面临的困境、人工智能想要取得突破性进展所必须重新思考的。看懂这本书，你将对人工智能领域有一个全景式的认知。“GEB”作者侯世达曾逐章审读本书，并为每一页都写满了意见！《AI3.0》是智能觉醒的启蒙，将掀起第三波人工智能热潮！《AI3.0》所要传达的观点是：我们人类倾向于高估人工智能的进步，而低估人类自身智能的复杂性。目前的人工智能与通用的、人类水平的智能还相距甚远。我们应该感到害怕的不是智能机器，而是“愚笨”的机器，即那些没有能力独立做决策的机器。相比于机器的“智能”，我们更应关注如何规避“愚笨”机器的潜在风险。...

2022-04-08

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2022-04-02 国民党1950年 国民党1950年兵力

课程简介：阶段一、人工智能基础一高等数学必知必会本阶段主要从数据分析、概率论、线性代数、矩阵和凸优化四个方面进行解释，旨在培养每个人的逻辑能力和分析能力。良好的数学基础有助于您更好地理解机器学习和深度学习的相关算法内容。Al例如，人工智能中的智能尤为重要-部分依靠概率论实现。阶段二、人工智能提升一Pytho高级应用随着A时代的到来及其蓬勃发展，Pytho作为AI机器学习确实令人兴奋，但它的复杂性和难度更大，通常涉及组装工作流和管道、设置数据源和内部和云部署之间的分流Pytho库后，可以帮助加快数据管道，Pytho库也在不断更新和发布，因此本阶段旨在减轻学习后续机器学习的负担。阶段三、人工智能提升一Pytho项目本阶段的重点是复习巩固Pytho通过爬取招聘网站的数据，巩固静态网站爬取技巧。掌握技能包括requet图书馆的使用、网页分析、正则表达应用等。；通过对网络评论数据的爬行和工作肖像系统，掌握网站模拟登录的知识，掌握模拟登录的技能主要包括模拟登录。数据爬行和分析等，让每个人都对Pytho对实际应用有非常清晰的理解和理解Pytho在AI而数据捕获的优势，对大家后期的学习非常有利。阶段四、人工智能实用机器学习算法机器学习使用算法来分析和学习数据，然后判断和预测现实世界的情况。因此，与只能按照特定逻辑提前编写和执行指令的软件不同，机器实际上使用大量的数据和算法来自我训练--任务。因此，本阶段主要从机器学习概述。数据清洗和特征选择回归算法。决策树木、随机森林和提升算法SVM.聚类算、EM算法，贝叶斯算法。隐马尔科夫模型，LDA解释一些机器学习算法和这些算法的优化过程，即监督算法或无监督算法。阶段五、人工智能实用机器学习项目本阶段主要通过音乐文件分类和金融反欺诈模型培训，帮助您进一步巩固上一阶段的机器学习，为后续的深度学习和数据挖掘提供项目支持。阶段六、人工智能提升深度学习深度学习是实现机器学习的技术。同时，深度学习也带来了许多机器学习的实际应用，并扩展了它A的使用领域,本阶段主要从TeorFlow.深度学习概述，感知器神经网络，BP神经网络、RBF径向基神经网络，CNN卷积神经网络，RNN解释了深度学习算法和深度学习框架的使用。阶段七、人工智能推广推荐算法及数据挖掘基于用户行为(浏览)的现代电子商务深入人心.收藏。购物分析尤为重要。数据挖掘是识别大量数据中有效的数据.新颖、潜在、有用、最终可理解模式的非凡过程。这一阶段主要是基于内容的推荐和协同过滤。SVD.基于知识推荐和混合推荐算法的解释，结合音乐推荐。隐因子模型推荐等项目让您有更深入的了解。阶段八、人工智能终极实战一项目应用本阶段以项目为导向，通过公安系统进行人脸识别、图像识别和图像检索CTR广告点击量估计、序列分析系统、聊天机器人等项目，结合实际情况Al综合应用。阶段9.人工智能实战一分布式搜索引擎开发联网.大数据、网络爬虫、搜索引擎等概念现在很热门。本课程以公司的项目经验为基础，为您带来市场上流行的分布式搜索引擎之一ElaicSearch，带领大家简单地了解和掌握技术的综合应用，从而为大家添加--竞争资本。本课程旨在引导您进入搜索引擎领域，从零开始，简单地解释什么是搜索引擎，搜索引擎的作用和ElatiCSearch在实际工作中的作用等。阶段十、人工智能实战企业项目实战课程一、基础Pytho数据分析与机器学习案例实战教程课程风格通俗易懂，基于战，课程风格通俗易懂。主要课程分为三个大模块(1)ytho数据分析。(2)机器学习经典算法原理详解(3)十大经典案例实战。ytho数据科学库umy.ada,matlot结合机器学习库cikit-lear完成一系列机器学习案例。算法课程注重原理推导和流程解释，结合实例讲解复杂的机器学习算法，注重实战，所有课时结合代码演示。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始，代码实战一步一步带大家快速入门机器学习。旨在帮助学生快速开始如何使用它。ytho库来完成机器学习案例。根据真实数据集选择经典案例，从数据预处理到建立机器学习模型和效果评估，完整解释如何使用ytho及其常用数据库进行数据分析和模型建立。对于每一个挑战，分析解决问题的想法，如何构建合适的模型，并给出合适的评价方法。在每个案例中，学生可以快速掌握如何使用它ada预处理和分析数据，和分析matloti基于可视化的展示和展示cikit-lear建立库的机器学习模型。课程二、人工智能与深度学习实战课程风格易懂，必要原则，形象解读，项目实战不足-不！主要课程分为四个大模块(1)神经网络必须留下基本知识点，(2)深度学习模型，(3)深度学习框架Caffe与Teoflow，(4)深度学习项目实战。课程首先概述深度学习的应用和挑战.从计算机视觉中的图像分类任务开始解释深度学习的常规程序。对于复杂的神经网络，将其扩展到多个小模块，逐一突破，然后挑战整个神经网络结构。对于深度学习模型图像解释卷积神经网络的原理，详细说明所涉及的每个参数，分析和评估卷积网络结构，对现阶段流行的对抗生成网络和加强学习进行图像解释，并配合项目的实际演示效果。基于框架实际战斗，选择两个最受欢迎的深度学习框架，Caffe与Teorflow，首先解释其基本使用方法，井结合案例演示如何应用框架构建神经网络模型，完成案例任务。选择经典的深度学习项目进行实际战斗，使用深度学习框架从零开始完成人脸检测、验证码识别、人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等等。对于每个项目的实际战斗。从数据预处理开始，逐步构建网络模型并进行分析和评估。课程提供的所有数据、代码和PPT，方便大家快速开始项目实践！阶段十一、IT高级开发者职场生存规则本课程主要为大多数毕业生或工作经验较少的学生设立，主要为专业素质提供指导，帮助更顺利地进入工作场所。为什么有些学生在技能上过关，却还是给别人-种书生的感觉为什么简历已经通过了，但仍然没有通过？HR的面试?为什么入职后和同事沟通总是有问题？为什么日常时间不够，不能兼顾生活、学习和工作？为什么学习-一段时间后，对工作场所没有方向感？为什么别人总能保持良好的心态，而我总是有很多问题？COT课程正是引领大家一起来探索其中的奥秘和方法,让大家-在学习过程中不断深思和进步，让大家的职场路越走越顺畅！课程目录:/19:人工智能顶级实战工程师就业课程[37.6G]┣━━八、机器学习(4)[835.1M]┃┣━━_SVM、多分类和多标签分类算法.zi[35.4M]┃┣━━_贝叶斯算法，EM算法.zi[32.3M]┃┣━━01回顾.m4[59.6M]┃┣━━02vm.m4[128M]┃┣━━03vm.m4[104.8M]┃┣━━04多分类.m4[106.3M]┃┣━━05回顾.m4[93.7M]┃┣━━06高斯普通贝叶斯.m4[49.5M]┃┣━━07贝叶斯网络.m4[106.8M]┃┣━━08EM算法.m4[91.3M]┃┣━━09EM.m4[26M]┃┗━━多分类和多标签分类算法.df[1.5M]┣━━二、数学基础(2)[813.4M]┃┣━━1等价变换矩阵.avi[78.3M]┃┣━━2解决线性方程组.avi[78.3M]┃┣━━03人工智能数学基础概率论和数理统计1.19.df[3M]┃┣━━3特征值特征向量、奇异矩阵、矩阵分解.avi[151.7M]┃┣━━4古典概率条件概率.avi[111.7M]┃┣━━5贝叶斯公式.avi[37.4M]┃┣━━6随机变量.avi[42M]┃┣━━7离散变量分布.avi[92.2M]┃┣━━8连续变量分布.avi[72M]┃┣━━9连续随机分布.avi[19.2M]┃┣━━10数字特征.avi[62.3M]┃┗━━11中心距，峰度，最大.avi[65.2M]┣━━机器学习(5)[380.2M]┃┣━━01马尔科夫.m4[27.9M]┃┣━━02马尔科夫.m4[17.7M]┃┣━━03HMM.m4[65.4M]┃┣━━04HMM后向算法.m4[59.6M]┃┣━━05HMM案例.m4[136.4M]┃┗━━06HMM案例.m4[73.3M]┣━━6.机器学习(2)[2.4G]┃┣━━[20180310]_决策树，综合学习.zi[3.6M]┃┣━━[20180311]_综合学习：随机森林，GBDT、XGBoot_课件PPT.zi[1.6M]┃┣━━[20180311]_综合学习：随机森林，GBDT、XGBoot_随堂笔记.zi[225K]┃┣━━[20180311]_综合学习：随机森林，GBDT、XGBoot_随堂代码.zi[212.5K]┃┣━━01回顾.m4[132M]┃┣━━02oftmax.m4[99.9M]┃┣━━03比特化.m4[182.3M]┃┣━━04决策树.m4[195.7M]┃┣━━05.m4[212.6M]┃┣━━06.m4[230M]┃┣━━7.m4[215.4M]┃┣━━8.m4[92.7M]┃┣━━09.m4[271.3M]┃┣━━10.m4[313.4M]┃┣━━11.m4[267.8M]┃┣━━12.m4[198M]┃┗━━知识回顾.g[297.5K]┣━━7.机器学习(3)[956.4M]┃┣━━[20180317]_聚类算法_随堂笔记.zi[425.2K]┃┣━━[20180317]_聚类算法_随堂代码.zi[39.1M]┃┣━━[20180317]_聚类算法_随堂课件.zi[3M]┃┣━━[20180318]_聚类算法...

2022-04-04 人工智能随机森林算法 随机森林算法是机器算法吗

本课程来自斑马AI课程有趣的数学思维系统课年课，S1班型（2-4岁）、S2班型（4-6岁）、S3班型（6-8年)，每套官方售价2800元，总价值8400元。本课程包括教学、知识模块、核心知识目标、重点思维培养和主要能力发展四个模块。通过教师，主要培养儿童的数学思维能力、实践能力、逻辑推理能力、空间想象能力和计算能力AI互动教学的方法，动画故事的介绍，真正让孩子爱上学习，主动学习。课程更新到斑马AI数学思维系统课S3第10周，后续包更新至完成，课程文件附资料总数53.59G，2020年11月19日斑马AI数学思维系统课S3更新至第14周20214月21日更新斑马AI数学思维系统课S3更新至第27周斑马AI课:趣味数学思维系统课S1、S2、S3视频截图斑马AI课:趣味数学思维系统课【53.59】斑马思维S1第1单元第2单元第3单元第4单元第5单元第6单元第7单元第8单元S1第1月.dfS1第2月.dfS1第3月.dfS1第4月.df斑马思维S2第1单元第2单元第3单元第4单元第5单元第6单元第7单元第8单元S2第1月.df[7.6M]S2第2月.df[24.7M]S2第3月.df[8.5M]斑马思维S3第01周第02周第03周第04周第05周第06周第07周第08周第09周第10周第11周第12周第13周第14周第15周第16周第17周第18周第19周第20周第21周第22周第23周第24周第25周第26周第27周...

2022-11-28

本套课程出自网易云课堂的抢占先机！成为AI量化交易精英，官网售价5900元。本门微专业将从交易基础知识讲起，覆盖量化交易中资产标的统计套利、衍生品定价两大部分。通过讲解行业相关知识点、量化平台搭建方法及贴近工业界的实战案例，帮助学员了解并进入量化行业。什么是量化交易？量化交易主要包含金融、数学及编程三大方面知识,是从历史金融数据中挖掘出影响投资标的特征,再经建模分析、优化参数、回测分析，使用程序进行自动交易并获得超额收益的方式。课程目录：22网易AI量化交易（完结）[4.8G]┣━━【资料】稀牛学院-实验课程[230.8M]┃┣━━1学习使用稀牛学院的在线实验环境[573.1K]┃┃┣━━1学习使用稀牛学院的在线实验环境.doc[82.3K]┃┃┣━━1学习使用稀牛学院的在线实验环境.g[47.2K]┃┃┗━━1学习使用稀牛学院的在线实验环境2.df[443.6K]┃┣━━2第一门：量化交易基础[1.1M]┃┃┣━━2Quatitative_tradig_ai.zi[1.1M]┃┃┗━━2第一门：量化交易基础.g[27.5K]┃┣━━3第二门：投资标的：Alha策略篇[36.3M]┃┃┣━━3New_Alha_Strategy.zi[36.3M]┃┃┗━━3第二门：投资标的：Alha策略篇.g[31.1K]┃┣━━4第三门：投资标的：CTA传统与进阶篇[18.9M]┃┃┣━━4CTA.zi[18.9M]┃┃┗━━4第三门：投资标的：CTA传统与进阶篇.g[36.9K]┃┣━━5第四门：投资标的：高频交易篇[17.1M]┃┃┣━━5High_frequecy_tradig.zi[17.1M]┃┃┗━━5第四门：投资标的：高频交易篇.g[30.8K]┃┣━━6第五门：衍生品：定价模型初级篇[542.3K]┃┃┣━━6Derivative_Pricig_Part1.zi[510.6K]┃┃┗━━6第五门：衍生品：定价模型初级篇.g[31.7K]┃┣━━7第六门：衍生品：定价模型高级篇[1.1M]┃┃┣━━7第六门：衍生品：定价模型高级篇.doc[681.5K]┃┃┣━━7第六门：衍生品：定价模型高级篇.g[30.2K]┃┃┗━━7第六门：衍生品：定价模型高级篇2.g[387.5K]┃┗━━8第七门：前沿：最新AI技术应用篇[155.1M]┃┣━━8第七门：前沿：最新AI技术应用篇.g[55.3K]┃┣━━otv.y[9.8K]┃┣━━fudatioofmachielearig.df[800.3K]┃┣━━h2o-3.8.3.3.rar[160.9M]┃┣━━Quatitative_tradig_ai_v2.zi[1.1M]┃┣━━tafordmachielearig.zi[4.3M]┃┗━━StochaticCalculuforFiaceII-QuatitativeFiaceSummarie.df[590.4K]┣━━01AI量化交易微专业系列直播课[453.2M]┃┣━━课时1量化交易实战应用与就业——全方位探索AI量化交易（下）.m4[47.1M]┃┣━━课时2打开量化交易的大门——全方位探索AI量化交易（上）.m4[58.5M]┃┣━━课时3老司机领你探索AI量化交易.m4[38.5M]┃┣━━课时4从小白到入门，给程序员的量化交易第一课.m4[46.9M]┃┣━━课时5走近科学：传说中的量化策略到底多神秘？.m4[42.8M]┃┣━━课时6如何应用量化技术做全球资产配置.m4[51.9M]┃┣━━课时7AI量化交易，你不可不知的另类数据投资.m4[39.9M]┃┣━━课时8不要怂！非CS非math的量化小白入门经验分享.m4[69.1M]┃┗━━课时9一探究竟，量化实例讲解.m4[58.7M]┣━━02量化交易基础[142.2M]┃┗━━第1章量化交易基础：成对交易与优化[142.2M]┃┣━━1.1量化交易简介.m4[19.6M]┃┣━━1.2大纲简介与课程设置.m4[10.3M]┃┣━━1.3成对交易算法.m4[59.1M]┃┣━━1.4【Pytho实战】基于成对交易算法的目标股票池选取和自动交易.m4[30.3M]┃┣━━1.5成对交易问题探讨与模型优化.m4[10.4M]┃┣━━1.6【Pytho实战】案例算法优化之动态成对交易模型.m4[12.5M]┃┗━━1.7课程声明.m4[100.8K]┣━━03投资标的：Alha策略篇[272.9M]┃┣━━第2章寻找市场中的alha[84M]┃┃┣━━2.1利用技术面数据挖掘A股中具有超额收益的股票.m4[36M]┃┃┣━━2.2【Pytho实战】基于单因子回测的因子有效性验证.m4[9.7M]┃┃┣━━2.3量价因子和基本面因子的有效性和换手率.m4[10.7M]┃┃┣━━2.4因子的评价体系和IC，IR，在自制回测框架中加入因子评价指标.m4[7.6M]┃┃┣━━2.5因子间相关性和PCA，利用自制回测框架计算因子的相关性矩阵.m4[12.6M]┃┃┣━━2.6【Pytho实战】利用PCA使多个因子降维和去除共线性.m4[7.3M]┃┃┗━━2.7课程声明.m4[100.8K]┃┣━━第3章投资组合的对冲和多因子模型[66.3M]┃┃┣━━3.1如何用期货对冲eta收益，做到无论市场涨跌与否都能赚得收益.m4[30.3M]┃┃┣━━3.2基于均价、开盘-收盘价在自制回测框架中加入更细致的撮合.m4[3.8M]┃┃┣━━3.3【Pytho实战】建立简单投资组合的对冲回测，检验策略收益.m4[3.9M]┃┃┣━━3.4线性回归和多因子股票组合，画出无视牛熊市的超额收益曲线.m4[1.7M]┃┃┣━━3.5因子加权方式对组合收益的影响以及IC、IR加权.m4[11.5M]┃┃┣━━3.6【Pytho实战】回测多因子组合策略，提升自己策略的收益表现.m4[14.9M]┃┃┗━━3.7课程声明.m4[100.8K]┃┣━━第4章【新】第四章Barra风险模型和波动率[48M]┃┃┣━━4.0本章概述.m4[1.8M]┃┃┣━━4.1风险模型简介.m4[1.6M]┃┃┣━━4.2Barra结构化风险模型.m4[35.2M]┃┃┣━━4.3因子收益风险估计.m4[4.3M]┃┃┣━━4.4特质收益风险估计.m4[2.5M]┃┃┣━━4.5【Pytho实战】Barra风险模型A股本土化.m4[2.5M]┃┃┗━━4.6课程声明.m4[100.8K]┃┗━━第4章Barra风险模型和波动率[74.5M]┃┣━━4.1Barra风险模型的风格因子，了解市场不同阶段股票的涨幅特征.m4[23.1M]┃┣━━4.2风格因子在投资组合上的暴露，在回测系统中加入风险暴露模块.m4[16.3M]┃┣━━4.3【Pytho实战】利用减小风格暴露减少多因子组合的历史回撤.m4[6.9M]┃┣━━4.4协方差矩阵和组合收益波动率，凸优化在组合投资中的应用.m4[15.4M]┃┣━━4.5利用harratio评价组合策略，实现多倍杠杆进入股市.m4[9M]┃┣━━4.6【Pytho实战】利用协方差矩阵减小投资组合的波动率.m4[3.7M]┃┗━━4.7课程声明.m4[100.8K]┣━━04投资标的：CTA传统与进阶篇[419.4M]┃┣━━第5章CTA入门与CTA策略回测[111.5M]┃┃┣━━5.1.1什么是CTA策略.m4[20.5M]┃┃┣━━5.1.2CTA策略的主要特点与分类.m4[10.2M]┃┃┣━━5.1.3CTA策略的盈利来源.m4[16.2M]┃┃┣━━5.2.1CTA信号的定义，三种不同的定义方法.m4[6.8M]┃┃┣━━5.2.2使用Share、Calmar，最大回撤，收益回撤比评价CTA策略.m4[9.7M]┃┃┣━━5.2.3看得见的看不见的交易成本.m4[8.5M]┃┃┣━━5.2.4回测和真实交易的差距.m4[7.7M]┃┃┗━━5.2.5【Pytho案例】推进分析下的均线策略.m4[31.8M]┃┣━━第6章传统CTA[104.9M]┃┃┣━━6.1技术指标与业内内幕级别第三方库.m4[22.3M]┃┃┣━━6.2样本内和样本外.m4[20M]┃┃┣━━6.3过拟合和欠拟合.m4[19.1M]┃┃┗━━6.4【ytho实战】基于推进分析的双均线策略回测与评价.m4[43.5M]┃┣━━第7章机器学习CTA[143.2M]┃┃┣━━7.1什么是机器学习.m4[11.7M]┃┃┣━━7.2监督与非监督式学习.m4[12.3M]┃┃┣━━7.3从因子出发理解机器学习“黑箱”.m4[5.9M]┃┃┣━━7.4传统的因子分析为什么不适合用来理解机器学习“黑箱”.m4[16.1M]┃┃┣━━7.5【R实战】机器学习策略的归因于回撤时的调整策略.m4[25M]┃┃┣━━7.6【ytho实战】基于机器学习做出第一个机器学习CTA策略.m4[42.6M]┃┃┗━━7.7【ytho实战】使用H2O建立你的第一个机器学习CTA策略.m4[29.7M]┃┗━━第8章仓位控制和分配[59.7M]┃┣━━8.1基于预测值和其他指标进行仓位控制.m4[6M]┃┣━━8.2波动率倒数模型.m4[5M]┃┣━━8.3均值-方差模型（MeaVariaceModel）.m4[13.1M]┃┣━━8.4BlackLittema模型.m4[14.8M]┃┣━━8.5【进阶】仓位控制和分配进阶学习.m4[12.5M]┃┗━━8.6【Pyhto实战】用Pytho实现MeaVariace模型.m4[8.3M]┣━━05投资标的：高频交易篇[251.2M]┃┣━━09.第九章市场的动量和反转[79.6M]┃┃┣━━9.1多股票的相关性，了解行业内股票的轮动和互相牵扯关系.m4[31.2M]┃┃┣━━9.2【Pyhto实战】寻找行业最相关的两只股票并设计相关性策略.m4[14.9M]┃┃┣━━9.3市场的短期波动和主动成交方向的关系.m4[1.7M]┃┃┣━━9.4回归和动量：市场的正反面.m4[19.7M]┃┃┗━━9.5【ytho实战】设计简单的均值回归策略和动量突破策略_20190722_222817.m4[12.2M]┃┣━━10.第十章瞬息万变的市场，毫厘之间的交易机会[89.2M]┃┃┣━━10.1什么是orderook.m4[20.1M]┃┃┣━━10.2打开交易所高频数据的秘密.m4[17.1M]┃┃┣━━10.3在回测框架中解析高频数据.m4[7.7M]┃┃┣━━10.4大单策略.m4[6.2M]┃┃┣━━10.5【ytho实战】验证自己的订单在交易所撮合的位置.m4[27.4M]┃┃┣━━10.6CPU和订单延时.m4[5.5M]┃┃┗━━10.7ytho实战，设计大单策略在500m模拟延时下验证策略有效性.m4[5.1M]┃┗━━11.第十一章降低时延，增加收益[82.5M]┃┣━━11.1对冲基金.m4[14M]┃┣━━11.2处理器-网课的效率.m4[27M]┃┣━━11.3【ytho实战】不同方式计算矩阵相乘消耗时间对比.m4[3M]┃┣━━11.4处理器调度.m4[21.8M]┃┣━━11.5设计调度策略为高频交易服务.m4[11.1M]┃┗━━11.6【ytho实战】利用减少的时延策略在200m下的收益.m4[5.7M]┣━━06衍生品：定价模型初级稿[290.9M]┃┣━━12第十二章离散模型[77.4M]┃┃┣━━01.12.1衍生品定价部分介绍.m4[4.2M]┃┃┣━━02.12.2做市商和Quat.m4[4.8M]┃┃┣━━03.12.3衍生品（Derivative）.m4[14.7M]┃┃┣━━04.12.4二叉树模型（Biomialmodel）.m4[11.7M]┃┃┣━━05.12.5参考书目.m4[3.8M]┃┃┗━━06.12.6【ytho实战】二叉树模型.m4[38.2M]┃┣━━13第十三章连续模型[60M]┃┃┣━━01.13.1布朗运动和lto积分.m4[16.6M]┃┃┣━━02.13.2布莱克-斯科尔斯（BlackSchole）模型.m4[18.3M]┃┃┣━━03.13.3蒙特（MoteCarlo）模拟股票.m4[5.1M]┃┃┣━━04.13.4Greek希腊字符.m4[2.3M]┃┃┣━━05.13.5参考书目.m4[981K]┃┃┗━━06.13.6【ytho实战】用BlackSchole模型期权定价.m4[16.7M]┃┣━━14第十四章隐含波动率微笑[72.1M]┃┃┣━━01.14.1隐含波动率.m4[5.9M]┃┃┣━━02.14.2现实中的问题.m4[11.8M]┃┃┣━━03.14.3赫斯顿模型（TheHetomodel）_20190810_191354.m4[8.7M]┃┃┣━━04.14.4校准（caliratio）.m4[2.5M]┃┃┣━━05.14.5参考章节-只有一张图片.doc[421.5K]┃┃┗━━06.14.6【ytho实战】Heto模型的校准.m4[42.8M]┃┗━━15第十五章现代衍生品定价模型[81.5M]┃┣━━01.15.1蒙特卡洛（MoteCarlo）模拟进阶.m4[6.3M]┃┣━━02.15.2随机微分方程和偏微分方程转换.m4[6.3M]┃┣━━03.15.3差分法.m4[4.5M]┃┣━━04.15.4参考书目.m4[1.3M]┃┗━━05.15.5【论文】现代衍生品定价模型.m4[63M]┣━━07.衍生品：定价模型高级篇[344.7M]┃┣━━16第十六章模型与数值计算方法进阶[70.8M]┃┃┣━━16.1跳跃过程.m4[18.6M]┃┃┣━━16.2Heto模型的推导与启发.m4[14.2M]┃┃┣━━16.3快速傅里叶变化的期权定价体系.m4[9.6M]┃┃┣━━16.4参考书目.m4[1.8M]┃┃┗━━16.5【Pytho实战】MorgaStaley基于Fourier变换的期权定价模型.m4[26.6M]┃┣━━17第十七章企业级量化（Quat）库介绍[38M]┃┃┣━━17.1QuatLi简介.m4[6.9M]┃┃┣━━17.2面向对象的编程.m4[20.1M]┃┃┣━━17.3设计模式（DeigPatter）.m4[6M]┃┃┣━━17.4定价引擎（PicigEgie）.m4[5M]┃┃┗━━17.5参考资料.doc[101K]┃┣━━18第十八章利率衍生品模型[80.5M]┃┃┣━━18.1利率衍生品介绍.m4[23.4M]┃┃┣━━18.2Ho-lee，CIRadHullWhite.m4[11M]┃┃┣━━18.3计价物的变化.m4[15.4M]┃┃┣━━18.4HJM（Heath-Jarrow-Morto）定价体系.m4[5.1M]┃┃┣━━18.5参考书目.m4[1.3M]┃┃┗━━18.6【论文】利率衍生品定价的实际困难.m4[24.2M]┃┣━━19第十九章企业利率衍生品模型[103.8M]┃┃┣━━19.1TheStochaticAlhaBeta（SABR）model.m4[10.2M]┃┃┣━━19.2SABR模型存在的套利.m4[4.4M]┃┃┣━━19.3无套利SABR模型.m4[13.6M]┃┃┣━━19.4Crak-Nicolo方法的缺陷.m4[9.2M]┃┃┣━━19.5参考书目.m4[2M]┃┃┗━━19.6【VBA-Matla实战】无套利SABR模型的隐含波动率和期权定价.m4[64.4M]┃┗━━20第二十章其他衍生品，定价模型以及更多资源[51.6M]┃┣━━20.1奇异期权（Exoticotio）.m4[14.4M]┃┣━━20.2信用违约互换（CreditDefaultSwa）.m4[15.9M]┃┣━━20.3大宗商品（Commoditie）.m4[7.2M]┃┣━━20.4外汇（ForeigExchage）.m4[11.5M]┃┗━━20.5参考书目.m4[2.6M]┣━━08.前沿：最新AI技术应用篇[756.4M]┃┣━━第二十二章自然语言与卷积神经网络模型[281.3M]┃┃┣━━22.1新闻与大事件对股票影响.m4[12.8M]┃┃┣━━22.2自然语言处理.m4[42.7M]┃┃┣━━22.3案例：自然语言处理三大经典案例.m4[20.5M]┃┃┣━━22.4卷积神经网络于文字的应用.m4[42M]┃┃┣━━22.5【Pytho实战】CCTV新闻与A古大盘涨跌分析.m4[158.2M]┃┃┗━━22.6自然语言处理进阶学习攻略.m4[5M]┃┣━━第二十三章强化学习和股票日内交易策略[205.9M]┃┃┣━━23.1背景与使用场景.m4[25.1M]┃┃┣━━23.2强化学习模型算法.m4[22.9M]┃┃┣━━23.3【Pyhto实战】Q-Learig解决小游戏.m4[38.9M]┃┃┣━━23.4股票交易问题设定.m4[2.9M]┃┃┣━━23.5【Pyhto实战】创建智能炒股AI.m4[110.2M]┃┃┗━━23.6强化学习进阶攻略.m4[5.9M]┃┗━━第二十一章区块链与数字货币的量化实战[269.2M]┃┣━━21.1区块链梗概.m4[85.5M]┃┣━━21.2区块链技术原理.m4[64.7M]┃┣━━21.3关于数字货币.m4[43.3M]┃┣━━21.4.对接去中心化交易所.m4[54.5M]┃┗━━21.5数字货币交易的进阶学习.m4[21.1M]┣━━09.求职：从业经验篇[42.3M]┃┗━━第二十四章从业经验分享[42.3M]┃┣━━24.1Alha策略从业经验分享.m4[4M]┃┣━━24.2CTA从业经验分享.m4[8.1M]┃┣━━24.3高频交易从业经验分享.m4[2.6M]┃┗━━24.4定价模型从业经验分享.m4[27.5M]┗━━10.趣味：德州扑克中的量化与策略[90.5M]┣━━1.0导读篇.m4[19.6M]┣━━1.1德州扑克历时及规则.m4[22.1M]┣━━1.2德州扑克的量化与概率计算.m4[26.4M]┗━━1.3德州扑克智能策略.m4[22.4M]相关下载点击下载...

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课程简介本套课程来自贪心学院：机器学习高阶训练营培训课程，官网售价21998元。授课老师通俗易懂地讲解每一个技术细节，力求用最少的时间成本来帮助大家掌握那些很难自学的原理和模型。课程面向已经从事AI行业的工程师、研究员、科学家以及深耕AI领域的硕士、博士生。目前从事AI工作具备良好的Pytho编程能力具备一定机器学习基础，零基础学员不太适合。课程共343节视频，包含资料代码共计45G，课程目录和下载链接在文章底部。课程收获1.掌握VAE、GAN、Seq2Seq、Attetio、Traformer、Bert、XLNet等比较前沿的知识点；2.掌握如何搭建人脸识别、语音识别、推荐、机器翻译、强化学习、风格迁移等系统。3.掌握凸优化、增强学习、主题模型、概率图等经典且有一定难度的知识点；4.掌握所有核心的机器学习算法原理、推导以及应用，并且能够把不同的知识点串起来，理解算法的本质；贪心学院：机器学习高阶训练营视频截图适合人群：1.对机器学习领域最新知识体系深入学习，想转型到一线做AI工程师的学员2.已经在AI领域从事工作，但技术上感觉遇到了瓶颈，想进一步突破的学员.4.有机器学习基础，有较强的编程能力，对数据结构与算法比较熟悉3.之后想从事AI相关研究工作，想申请国外名校读相关专业的硕士/博士课程目录：贪心学院：机器学习高阶训练营全部git资料完整视频任务1：mlcam_coure_ifo.m4任务2：课程介绍.m4任务3：凸集、凸函数、判定凸函数.m4任务4：traortatiorolem.m4任务5：ortfoliootimizatio.m4任务6：etcoverrolem.m4任务7：duality.m4任务8：答疑部分.m4任务9：从词嵌入到文档距离01.m4任务10：从词嵌入到文档距离02.m4任务11.m4任务12：vm的直观理解.m4任务13：vm的数学模型.m4任务14：带松弛变量的vm.m4任务15：带kerel的vm.m4任务18：kerelliearregreio.m4任务22：直播答疑01.m4任务25：l实战02.m4任务29.m4任务32：aiexaio.m4任务41：vm人脸识别结合cro-validatio交叉验证03.m4任务45：模型评估方法和vm做人脸识别03.m4任务49：oftmaxwithcroetroy01.m4任务53：kerellogiticregreioadtheimortvec02.m4任务55：lda作为分类器答疑.m4任务58：eemlemajorityvotig.m4任务61：eemleradomforet.m4任务77：xgoot的代码解读工程实战-03.m4任务81：lightgm-01.m4任务86：em算法思路.m4任务93：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.m4任务105：基于HMM的中文分词：jiea分词原理2_ev.m4任务108：GrahicalModel_ev.m4任务113：XGBoot分类问题-01_ev.m4任务114：XGBoot分类问题-02_ev.m4任务120：forwardalgorithm.m4任务129：iferecerolem.m4任务134：神经网络的误差向后传递算法.m4任务146：多通道输入,多通道输出的卷积操作,典型的卷积网络结构.m4任务149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演).m4任务154：EffNet-02.m4任务158：ShuffleNet-01.m4任务161：神经网络的梯度消失及其对策.m4任务183：梯度消失爆炸的解决方案.m4任务189：LONGSHORT-TERMMEMORY-01.m4任务197：TraformerDecoder解码器的原理,损失函数,训练小技巧tm.m4任务90：em与kmea的关系.m4任务98：klda实例+homework1讲评-02.m4任务89：em与高斯混合模型.m4任务88：em算法的收敛性证明.m4任务94：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.m4任务96：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.m4任务99：klda实例+homework1讲评-03.m4任务84：聚类算法介绍k-mea算法描述.m4任务85：k-mea的特性k-mea++.m4任务91：dca聚类算法.m4任务95：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.m4任务92：课后答疑.m4务87：em算法推演.m4任务80：理解和比较xgootgdtlightgm-03.m4任务83：lightgm-03.m4任务82：lightgm-02.m4任务97：klda实例+homework1讲评-01.m4任务74：xgoot-03.m4任务75：xgoot的代码解读工程实战-01.m4任务73：xgoot-02.m4任务72：xgoot-01.m4任务71：如何寻找树的形状.m4任务69：使用泰勒级数近似目标函数.m4任务79：理解和比较xgootgdtlightgm-02.m4任务67：目标函数的构建.m4任务66：提升树.m4任务68：additivetraiig.m4任务65：集成模型.m4任务78：理解和比较xgootgdtlightgm-01.m4任务62：eemletackig.m4任务63：答疑.m4任务57：kerellda5kerellda答疑.m4任务70：重新定义一棵树.m4任务64：决策树的应用.m4任务76：xgoot的代码解读工程实战-02.m4任务52：kerellogiticregreioadtheimortvec01.m4任务51：oftmaxwithcroetroy03.m4任务60：eemleootig.m4任务50：oftmaxwithcroetroy02.m4任务48：ca和lda的原理和实战03.m4任务47：ca和lda的原理和实战02.m4任务46：ca和lda的原理和实战01.m4任务59：eemleaggig.m4任务44：模型评估方法和vm做人脸识别02.m4任务40：vm人脸识别结合cro-validatio交叉验证02.m4任务42：vm人脸识别结合cro-validatio交叉验证04.m4任务37：oftmax多元逻辑回归.m4任务35：ridge,lao,elaticet.m4任务56：lda作为降维工具.m4任务39：vm人脸识别结合cro-validatio交叉验证01.m4任务33：ia与variace.m4任务54：lda作为分类器.m4任务30：引言.m4任务31：线性回归.m4任务43：模型评估方法和vm做人脸识别01.m4任务38：梯度下降法.m4任务309.m4任务36：逻辑回归.m4任务302.m4任务308.m4任务303.m4任务301.m4任务307.m4任务34：正则化.m4任务299.m4任务306.m4任务300.m4任务304.m4任务305.m4任务295.m4任务296.m4任务292.m4任务28：hard，hard-02.m4任务290.m4任务289.m4任务286.m4任务288.m4任务29：hard，hard-03.m4任务298.m4任务281.m4任务294.m4任务27：hard，hard-01.m4任务285.m4任务293.m4任务279.m4任务278.m4任务276.m4任务273.m4任务275.m4任务284.m4任务287.m4任务26：l实战03.m4任务272.m4任务270.m4任务271.m4任务291.m4任务267.m4任务282.m4任务283.m4任务269.m4任务268.m4任务280.m4任务264：.m4任务262.m4任务260.m4任务263.m4任务277.m4任务255.m4任务265：.m4任务256.m4任务251.m4任务258.m4任务257.m4任务274.m4任务24：l实战01.m4任务250.m4任务266.m4任务249.m4任务246.m4任务247.m4任务244.m4任务248.m4任务245.m4任务243.m4任务239.m4任务238.m4任务261.m4任务242.m4任务241.m4任务236.m4任务259.m4任务254.m4任务253.m4任务252.m4任务231.m4任务233.m4任务230.m4任务240.m4任务23：直播答疑02.m4任务237.m4任务223.m4任务229.m4任务221.m4任务225.m4任务222.m4任务21：vc维.m4任务220.m4任务234.m4任务218.m4任务232.m4任务226.m4任务217.m4任务216.m4任务227.m4任务219.m4任务235.m4任务20：交叉验证.m4任务214.m4任务224.m4任务215.m4任务208.m4任务228.m4任务209.m4任务207.m4任务202：Word2Vec论文解读-02.m4任务213.m4任务212.m4任务203：Word2Vec论文解读-03.m4任务200：课中答疑.m4任务211.m4任务198：Bert的原理.m4任务19：kerelca.m4任务199：课后答疑.m4任务196：LayerNormalizatio.m4任务206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.m4任务210.m4任务195：PoitioalEcodig.m4任务204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.m4任务194：Self-Attetio注意力机制的原理.m4任务193：Traformer入门.m4任务205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.m4任务201：Word2Vec论文解读-01.m4任务190：LONGSHORT-TERMMEMORY-02.m4任务197：TraformerDecoder解码器的原理,损失函数,训练小技巧.m4任务192：Attetio的原理.m4任务184：双向BidirectioalRNN,多层Multi-layerRNN.m4任务182：GRU的原理.m4任务186：人脸关键点检测项目讲解-01.m4任务17：使用vm支持多个类别.m4任务191：为什么需要Attetio注意力机制.m4任务187：人脸关键点检测项目讲解-02.m4任务176：语言模型的原理及其应用.m4任务179：RNN的原理,基于RNN的语言模型及其应用.m4任务181：LSTM的原理.m4任务185：课后答疑.m4任务172.m4任务188：人脸关键点检测项目讲解-03.m4任务171.m4任务170.m4任务173.m4任务178：基于固定窗口的神经语言模型.m4任务180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.m4任务177：基于-gram的语言模型.m4任务174.m4任务175：课后答疑.m4任务164：神经网络的过拟合及其对策3-MaxNorm.m4任务169.m4任务163：神经网络的过拟合及其对策2-L1L2Regularizatio.m4任务167.m4任务168.m4任务16：vm的mo的解法.m4任务166：批处理梯度下降法,随机梯度下降法,mii批处理梯度下降法.m4任务160：ShuffleNet-03.m4任务156：MoileNet-02.m4任务151：经典的卷积网络一览.m4任务153：EffNet-01.m4任务150：卷积层的各种变体.m4任务155：MoileNet-01.m4任务165：神经网络的过拟合及其对策4-BatchNormalizatio.m4任务148：卷积层复杂度的推演addig的种类.m4任务152：课后答疑.m4任务147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.m4任务145：卷积的原理.m4任务162：神经网络的过拟合及其对策1-Droout.m4任务141：算法回顾-03.m4任务143：矩阵求导-02.m4任务140：算法回顾-02.m4任务138：icetio-reet卷积神经网络-02.m4任务137：icetio-reet卷积神经网络-01.m4任务139：算法回顾-01.m4任务135：误差向后传递算法推导.m4任务136：课后答疑.m4任务133：神经网络的前向算法.m4任务132：深度学习与深度神经网络的历史背景.m4任务130：算法.m4任务159：ShuffleNet-02.m4任务127：回顾-hmm.m4任务131：ytorch基础.m4任务126：multiomiallogiticregreio.m4任务125：回顾-有向图v无向图.m4任务142：矩阵求导-01.m4任务157：MoileNet-03.m4任务119.m4任务144：矩阵求导-03.m4任务128：log-liearmodeltoliear-crf.m4任务124：回顾-生成模型与判别模型.m4任务117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.m4任务123：etimatea-reviewoflaguagemodel.m4任务121：ackwardalgorithm.m4任务115：XGBoot分类问题-03_ev.m4任务116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.m4任务122：comletevicomletecae.m4任务111：FidigBetZ：Viteri_ev.m4任务118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.m4任务110：FidigBetZ_ev.m4任务106：基于HMM的中文分词：jiea分词原理3_ev.m4任务103：AalyiadAlicatio-03_ev.m4任务102：AalyiadAlicatio-02_ev.m4任务112：HMM的参数估计_ev.m4任务101：AalyiadAlicatio-01_ev.m4任务109：HiddeMarkovModel_ev.m4任务100：klda实例+homework1讲评-04(ew).m4343_atch.m4342_atch.m4340_atch.m4任务107：基于HMM的中文分词：jiea分词原理_ev.m4337_atch.m4336_atch.m4334_atch.m4任务104：基于HMM的中文分词：jiea分词原理1_ev.m4341_atch.m4339_atch.m4333_atch.m4328_atch.m4330_atch.m4338_atch.m4324_atch.m4335_atch.m4323_atch.m4332_atch.m4322_atch.m4320.m4331_atch.m4任务297.m4319.m4317.m4329_atch.m4312.m4326_atch.m4318.m4313.m4316.m4321_atch.m4325_atch.m4327_atch.m4311.m4315.m4314.m4310.m4相关下载点击下载...

2022-04-04 中文分词的算法 分词算法分词算法

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