图书名称：《医学人工智能导论》【作者】唐子惠编著【丛书名】普通高等教育医学类创新课程三十五规划教材，全国高等医药院校教材【页数】494【出版社】上海：上海科学技术出版社,2020.04【ISBN号】978-7-5478-4812-8【价格】49.00【分类】人工智能-应用-医学-医学院校-教材【参考文献】唐子惠编著.医学人工智能导论.上海：上海科学技术出版社,2020.04.图书封面：图书目录：《医学人工智能导论》内容提要：医学人工智能是医学和人工智能的交叉领域，主要研究人工智能的医学基础，医学知识表示、获取和应用的科学。本书主要内容主要包括：医学人工智能的基础，医学知识表示，医学知识获取，医学知识应用四部分。医学人工智能的基础主要介绍医学人工智能的医学基础，医学人工智能的编程基础和数据科学基础；医学知识表示主要介绍知识表示及医学知识图谱；医学知识获取主要介绍机器学习，深度学习，推理方法，搜索策略和智能计算；医学知识应用涉及智能医学，医学自然语言处理，医学专家系统，医学图像处理和分析，医学机器人及智能体。本书重新定义和规范了医学人工智能，丰富了医学人工智能的内涵，推动学科发展；本书使医学生，医务工作人员以及人工智能相关领域人员了解医学人工智能的基本原理，初步学习和掌握医学人工智能的基本技术，理解医学人工智能的内涵，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础，启发医学生对医学人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力；本书将进一步推动人工智能在医学的应用和发展《医学人工智能导论》内容试读第一章医学人工智能概论第一章医学人工智能概论导学1,掌握人工智能的基本概念；掌握医学人工智能的基本概念及其组成内容。2.熟悉人工智能的组成；熟悉人工智能三大学派的内容。3.了解医学人工智能的影响。人工智能是计算机科学、信息论、控制论、心理学、神经科学、语言学等多种学科交叉而发展起来的一门综合性新学科。人工智能扩展了人脑的功能，实现了人类智力活动的自动化。医学人工智能扩展了医疗卫生领域专业人员的专业技能和脑力劳动，提高医疗活动的效率，同时保障医疗活动的安全性和可靠性。医学研究本身也促进人工智能的发展。本章首先介绍人工智能的基本概念、发展简史及其主要研究内容和领域，然后介绍医学人工智能的概念以及研究内容和发展。第一节人工智能一、人工智能的概念人工智能是研究使计算机来模拟人类的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等)，是关于知识的科学。人工智能涉及计算机科学、神经科学、心理学、哲学和语言学等学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。至今人工智能还没有一个公认的精确定义。目前较专业的定义是：人工智能是关于知识的科学，研究知识表示、知识发现和知识应用的科学。智能是智力和能力的总称，一般认为智能是知识和智力的总和。知识是智能的基础，而智力是指获取和运用知识求解的能力。智能具有学习、记忆思维和感知能力，具有行为能力的特征。学习是人类的本能，通过与环境的相互作用，不断学习，进行知识积累，适应环境的变化。记忆和思维是人类大脑最重要的功能，也是人类智能的根本原因。记忆是人脑对经历过事物的识记、保持、再现或再认，是进行思维、想象等高级心理活动的基础。思维对记忆的信息进行处理，探索与发现事物的内部本质联系和规律性，是认识过程的高级阶段。思维通常分为逻辑思维、形象思维和灵感思维。截至目前，人工智能的发展已走过了近半个世纪的历程，虽然学术界对人工智能有各种各样的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人类智能的科学。医学人工智能导论人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，还要考虑形象思维、灵感思维，才能促进人工智能突破性的发展。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，其与人工智能学科将互相促进从而更快地发展。人工智能是用人造的机器模拟人类智能，就目前人工智能而言，人造的机器通常是指计算机，人类智能主要是指人脑功能。人工智能是以实现人类智能为目标的一门学科，通过模拟的方法建立相应的模型，再以计人类智能计算机算机为工具，建立一种系统用以实现模型。这种计算机系统具有模拟人类智能的功能，如图1-1所示。模拟实现人工智能研究内容涉及的学科众多，人类智能有关学科包括神经科学和仿生学等；模拟方法则包括数模型学、统计学、数理逻辑学、心理学、优化、控制论等；计模拟和实现算机相关的内容包括互联网技术、软件工程、数据科图1-1人工智能概念示意图学、云计算、算法理论等。人工智能研究模拟人类智能的理论、方法及结构体系，建立智能模型用以模拟人类智能的各种功能。智能模型是一套理论框架，具体实现需要借助计算机这个载体，用计算机中的数据结构、算法所编写的程序在计算机平台上运行，从而实现模型的功能。二、人工智能的发展简史人工智能的发展历史可以分为三个主要阶段：萌芽期、形成期和发展期。人工智能的发展历程如图1-2所示。人工智能的概念是1956年在达特茅斯提出的，经历2次低谷，目前处于增长期。前30年，人工智能数学理论是以数理逻辑的表达和推理为主，后30年是以随机数学的统计学习、计算和建模为主1985年决策1956年达特1976年机器树模型和多1997年DeeBlue2010年大数据时茅斯会议提翻译等项目层人工神经1987年LISP战胜国际象棋世代开始及2046年出人工智能失败网络出现机市场失败界冠军AlhaG6出现1956-1976年1976-1982年1982-1987年1987-1997年1997-2010年2010年至今第一次繁荣期。第一次低谷期，第二次繁荣期，第二次低谷期。复苏期，计算增长期，计算确定人工智能算力不足，计基于规则推理。抽象推理的研性能大幅度提能力提高，大的概念和发展算复杂度高，专家系统和人究减少，基于高，互联网技数据，深度学逻辑表达和启常识与推理实工神经网络符号处理的模术的发展习技术应用，发式搜索现难度大型遭到质疑智能产品落地2数理罗辑：表达和推理随机数学：统计学习、计算、建模一图1-2人工智能发展历程第一章医学人工智能概论1.萌芽期这个阶段是指1956年以前。自古以来，人类就力图根据认识水平和当时的技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。早在公元前384一公元前322年，亚里士多德(Aritotle)在其著作中提出了形式逻辑的一些主要定律，他提出的三段论是演绎推理的基本依据。在我国，公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。12世纪末至13世纪初，西班牙的神学家和逻辑学家试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。17世纪法国物理学家和数学家帕斯卡(B.Pacal)制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家莱布尼茨(G.W.Leiiz)在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。他还提出了逻辑机的设计思想，即通过符号体系，对对象的特征进行推理，这种“万能符号”和“推理计算”的思想是现代化“思考”机器的萌芽，因而他曾被后人誉为数理逻辑的第一个奠基人。进人20世纪后，图灵(A.M.Turig)于1936年在《理想计算机》一文中提出了著名的图灵机模型；1950年他又在《计算机能思维吗？》一文中提出了机器能够思维的论述，可以说这些都是图灵为人工智能所做的杰出贡献。1946年美国科学家麦卡锡(J.W.McCarthy)等制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。还有同一时代美国数学家维纳(N.Wieer)控制论的创立，美国数学家香农(C.E.Shao)信息论的创立，这一切都为人工智能学科的诞生做了理论和实验工具的巨大贡献。2.形成期这个阶段主要是指1956一1961年。1956年在美国达特茅斯学院(DartmouthCollege)的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志。会议上经麦卡锡提议正式采用了“人工智能”这一术语，麦卡锡因此被称为人工智能之父。这是一次具有历史意义的重要会议，它标志着人工智能作为一门新兴的学科正式诞生。1957年纽威尔(A.Newell)和西蒙(H,Simo)等编制出一个称为逻辑理论机(thelogictheorymachie)的数学定理证明程序，当时该程序证明了罗素(B.A.W.Ruell)和怀特海(A.N.Whitehead)的《数学原理》一书第二章中的38个定理(1963年修订的程序在大机器上终于证完了该章中全部52个定理)。这种思维活动不仅解数学题时如此，解决其他问题时也大致如此。基于这一思想，他们于1960年又编制了能解十种类型不同课题的通用问题求解程序。另外，他们还发明了编程的表处理技术和国际象棋机。和这些工作有联系的纽威尔关于自适应象棋机的论文和西蒙关于问题求解以及决策过程中合理选择和环境影响的行为理论的论文，也是当时信息处理研究方面的巨大成就。后来他们的学生还做了许多工作，如人的口语学习和记忆的EPAM模型(1959年)、早期自然语言理解程序SAD-SAM等。此外，他们还对启发式求解方法进行了探讨。1956年BM小组的塞缪尔(Samuel)研究的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序是有影响的工作，这个程序可以像一个优秀棋手那样，向前看几步来下棋。它还能学习棋谱，在分析大约175000幅不同棋局后，可猜测出书上所有推荐的走步，准确度达48%，这是机器模拟人类学习过程卓有成就的探索。1959年麦卡锡发明的表（符号）处理语言LISP成为人工智能程序设计的主要语言，至今仍被广泛采用。1958年麦卡锡建立的行动计划咨询系统以及1960年麦卡锡的论文《走向人工智能的步骤》，对人工智能的发展都起了积极的作用。1969年成立了国际人工智能联合会议(IteratioalJoitCofereceoArtificialItelligece)是人类人工智能发展史上的一个重要里程碑，标志着人工智能学科已经得到全世界范围的认可。33.发展期这个阶段主要是指1970年以后。20世纪70年代以来，人工智能的研究活动越来越受到重视，为了揭示智能的有关原理，研究者们相继对问题求解、博弈、定理证明、程序设计、机器视觉、自然语言理解等领域的课题进行了深入的研究。1972年法国马赛大学(MareilleUiverity)的科麦瑞尔(A.Comerauer)提出逻辑程序设计语言PROLOG美国斯坦福大学医学人工智能导论(StafordUiverity)的肖特利夫(E.H.Shortliffe)等从1972年开始研究用于诊治传染病的专家系统MYCN。l977年美国斯坦福大学(StafordUiverity)的费根鲍姆(E.A.Feigeaum)提出了知识工程(kowledgeegieerig)的研究方向，引发了专家系统和知识库系统更深入的研究和开发工作。此外，智能机器人、自然语言理解和自动程序设计等课题，也是这一时期较集中的研究课题，也取得不少成果。20世纪80年代中期开始，经历了10多年的低潮之后，有关人工神经元网络的研究取得了突破性的进展。1982年生物物理学家霍普菲尔德(Hofield)提出了一种新的全互联的神经元网络模型，被称为Hofield模型。利用该模型的能量单调下降特性，可用于求解优化问题的近似计算。1985年霍普菲尔德利用这种模型成功地求解了“旅行商(TSP)”问题。1986年美国心理学家罗森布拉特(F.Roelatt)提出了反向传播(ackroagatio,BP)学习算法，解决了多层人工神经元网络的学习问题，成为广泛应用的神经元网络学习算法。此后，提出了很多新的神经元网络模型，并被广泛地应用于模式识别、故障诊断、预测和智能控制等多个领域。1997年5月，IBM公司研制的“深蓝”(DeeBlue)计算机，以3.5：2.5的比分，首次在正式比赛中战胜了人类国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫(Kaarov),在世界范围内引起了轰动。这标志着在某些领域，经过努力，人工智能系统可以达到人类的最高水平。2011年，BM开发的人工智能程序“沃森”(Wato.)参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军。沃森存储了2亿页数据，能够将与问题相关的关键词从看似相关的答案中抽取出来。2016一2017年，由GoogleDeeMid开发的具有自我学习能力的人工智能围棋程序AlhaGo战胜围棋冠军。它能够搜集大量围棋对弈数据和名人棋谱，学习并模仿人类下棋。DeeMid已进军医疗保健等领域。2017年，AlhaGoZero(第四代AlhaGo)在无任何数据输入的情况下，开始自学围棋3日后便以l00:0横扫了先前版本的AlhaGo,学习40日后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三代AlhaGo。美国是人工智能的发源地，随着人工智能的发展，世界各国有关学者相继加入这一行列。我国是从1978年才开始人工智能课题的研究，主要在定理证明、中文自然语言理解、机器人及专家系统方面设立课题，并取得一些初步成果。我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会等人工智能学术团体，开展这方面的学术交流。国家还着手兴建了与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展做出贡献。三、人工智能的学派人工智能是关于知识的科学，而知识的基本单位是概念。概念一般有三个功能，即指物功能、指心功能、指名功能。概念的指物功能是指向客观世界的对象；指心功能是指向人类心智世界的对象：指名功能是指向认知世界或符号世界表示对象的符号名称。目前人工智能研究主要分为符号主义、连接主义和行为主义三大学派。符号主义是专注于实现人工智能指名功能，连接主义是专注于实现人工智能的指心功能，行为主义是专注于实现人工智能的指物功能。1.符号主义符号主义(ymolim)是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑，计算机出现后，4又在计算机上实现了逻辑演绎系统。该学派认为人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。符号主义学派认为只要在符号计算上实现了相应功能，那么在现实世界上就实现了对应的功能，即在机器上是正确的，现实世界就是正确的。符号主义致力于用计算机的符号操作来模拟人的认知过程，其实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类第一章医学人工智能概论认知系统的功能机制，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程，实现人工智能。实际应用中，在定义智能时，英国数学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智能的。图灵实验的本质就是让人在不看外形的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智能的。然而，图灵测试将智能的表现完全限定在指名功能。实现符号主义面临三个问题：第一是概念组合爆炸问题，概念的组合是无穷的，常识难以穷尽，推理步骤可以无穷；第二是命题组合悖论问题（例如柯里悖论），两个合理的命题合起来会变成无法判断真假的句子；第三是经典概念在实际生活中很难得到，知识难以提取。2.连接主义连接主义(coectioim)是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法，其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。连接主义认为大脑是一切智能的基础，关注大脑神经元及其连接机制，从发现大脑结构及其处理信息的机制来揭示人类智能的本质，进而在机器上实现相应的模拟。连接主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果，其中人工神经网络就是其典型代表性技术。实现连接主义最大的问题是：人类大脑表示概念的机制，以及概念的具体表现形式、表示方法和组合方法等机制并不清楚。现在的人工神经网络和深度学习实际上与人类大脑真正运行的机制不同。3.行为主义行为主义(ehaviorim)是一种基于“感知-行动”的行为智能模拟方法。行为主义假设智能取决于感知和行动，不需要知识和推理，只需将智能行为表示出来，即只要能实现指物功能就可以具备智能。行为主义最早来源于20世纪初的一个心理学流派，认为行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合，它的理论目标在于预见和控制行为。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来，模拟人在控制过程中的智能行为和作用，对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究。实现行为主义最大的问题是：模拟人类行为技能相当困难。人工智能研究进程中的这三种假设和研究范式推动了人工智能的发展。就解决问题而言，符号主义有从定理机器证明、归结方法到非单调推理理论等一系列成就。而连接主义有归纳学习，行为主义有反馈控制模式及广义遗传算法等解题方法。人工智能三大学派假设之所以能够成立，其前提是指名、指心、指物功能等价。然而，概念的指名、指心、指物功能在现实世界中并不等价，故单独实现概念的一个功能并不能够保证具有智能。因此，现在的人工智能研究不再强调遵循人工智能单一学派，而是综合不同学派技术。例如，AlhaGo综合了三种学习方法：蒙特卡罗树搜索(符号主义)，深度学习（连接主义）和强化学习（行为主义）。然而，目前人工智能还有重大的缺陷，即人工智能使用的知识表示仍建立在经典概念的基础之上。经典概念的基本假设是指名、指心、指物功能等价。然而，该假设过于简单化，在现实世界中这三者并不等价。在基于经典概念的知识表示框架下，现在的机器表现有时极其“智障”，缺乏常识和理解力，严重缺乏处理突发状况的智能。5四、人工智能的研究内容人工智能的内容按照知识的关系可以分为知识表示、知识获取、知识应用。人工智能的显著特征是“知识”“学习”和“推理”，即具有模拟人类的思维能力和基于知识的科学。医学人工智能导论1.知识表示知识表示(kowledgerereetatio)是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。知识表示是知识组织的前提和基础，任何知识组织方法都要建立在知识表示的基础上。知识表示有主观知识表示和客观知识表示两种。知识表示就是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。某种意义上讲，表示可视为数据结构及其处理机制的综合：知识表示=数据结构十处理机制。知识表示的主要研究内容包括：概念表示，知识表示，知识图谱。2.知识获取知识获取(kowledgedicovery)是指在人工智能和知识工程系统中，机器如何获取知识的问题。知识获取指人们通过系统设计、程序编制和人机交互，使机器获取知识，同时机器还可以自动或半自动地获取知识。在系统调试和运行过程中，通过机器学习进行知识积累，或者通过机器感知直接从外部环境获取知识，对知识库进行增删、修改、扩充和更新。知识获取的主要研究内容包括：机器学习，深度学习，搜索技术，智能计算，推理方法。3.知识应用知识应用(kowledgealicatio)主要是指人工智能在现实世界各个领域的应用，包括医药、诊断、金融贸易、机器人控制、法律、科学发现等。知识应用的主要研究内容包括：自然语言处理，专家系统，计算机视觉，多智能体系统，机器人等。人工智能的广泛应用，将会推动人类社会的发展，人工智能是智能社会的核心。人类社会发展将经历原始社会、农业社会、工业社会、信息社会，进入智能社会（图1-3）。会发展阶段智能社会信息社会工业社会农业社会原始社会时间图1-3人类社会发展及智能社会现实世界是由事物以及事物之间的关系构成的，现实世界事物及其关系具有不确定性和非线性的特征。不确定性是指客观事物在发展与联系的过程中，存在无序的、或然的、未知的、近似的属性。不确定性因素的产生有主观因素，客观因素，以及两者交互影响。通常不确定性信息主要分为随机性、模糊性、不完全性、粗糙性和未确知性。不确定性知识包括：概率性知识，模糊性知识，经验性知识，不完全知识。基于不确定性知识的推理是人工智能研究的核心。不确定性推理是从不6确定性初始证据出发，运用不确定性知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却合理或近乎合理结论的思维过程。同时现实世界事物之间的关系是非线性的，人工智能的人工神经网络技术可以模拟和抽象事物之间的非线性关系。人工智能是研究现实世界的重要方法和工具，不确定性人工智能是人工智能研究的重点和难点。···试读结束···...

2022-10-15

图书名称：《人工智能机器学习与神经网络》【作者】刘峡壁，马霄虹，高一轩【页数】358【出版社】北京：国防工业出版社,2020.08【ISBN号】978-7-118-12120-9【分类】人工智能-人工神经网络-机器学习【参考文献】刘峡壁，马霄虹，高一轩.人工智能机器学习与神经网络.北京：国防工业出版社,2020.08.图书封面：图书目录：《人工智能机器学习与神经网络》内容提要：本书以人工智能实现算法为视角，系统阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能实现途径中的主要问题与解决方法。对于机器学习，在深入理解机器学习任务与关键问题的基础上，探讨监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四大类归纳学习问题的本质特性及其解决方案，同时论述作为归纳学习基础的相似性计算问题及其解决方法。对于人工神经网络，按照其关键问题是网络拓扑结构与学习方法的认识，分为前馈网络与反馈网络这两大类网络结构，阐述主要计算模型及其学习方法。最后对机器学习与人工神经网络下一步的发展趋势进行了展望。《人工智能机器学习与神经网络》内容试读第1章绪论人工智能(ArtificialItelligece,AI)在政府的大力推动下，摇旗呐喊者众多。但人工智能目前所处的发展阶段及其发展的历史经验告诉我们：距离人类真正理解人类智能进而完成人工智能还有漫漫长路要走，而且高潮过后会有低点。AI自1956年成为一门独立学科以来，几经起伏，但始终向前，因为它承载着人类认识自身探索自身的梦想，正如刻在希腊帕台农神庙上的那句箴言：认识你自已(kowyourelf),这一过程永远不会停止。人工智能技术目前还主要停留在算法实现阶段，各种思想和方法最终都是通过计算手段，依托于计算平台来实现的，具体表现为计算平台上的人工智能算法程序。本书从算法的视角，阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能技术分支中的问题、思路与方法，希冀在人类探索人工智能的过程中发一点微光，照亮自己前行的路，如能更因此惠及读者，则福莫大焉。1.1人工智能及其实现途径人工智能是对生物智能，特别是人类智能的模拟。目前，我们对生物智能本身还知之甚少。智能的本质究竟是什么？起源在哪里？对此，我们还缺乏基本的认识。我们只能看到智能的表现，看到人类或其他生物智能体身上区别于非智能体的能力，而看不到智能本身，就像柏拉图的“洞穴比喻”四，我们还只能在洞中观察智能投射在墙壁上的影子，而不知道洞穴外那个真正的智能的样子。终有一天，有人会蓦然回首，转身瞥见洞穴外的真象，到那时或许会推翻今天人们对人工智能的所有认识。1.1.1智能的外在表现与模拟目前，智能外在表现主要体现在以下能力上。(1)感知能力。感知能力是指人们通过视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等感觉器官感知外部世界的能力，不仅获得相应信息，而且获得对于相应信息的理解，能够将所感知到的原始信息认知为相应的语义结果，如认知视觉信息中的物体2人工智能—机器学习与神经网络与场景、理解语言背后的含义等。(2)行为能力。行为能力是指人们在感知外界信息的基础上，运用语言、表情、肢体、动作等行动手段，对环境变化做出反应的能力，而通过行动，行动者亦使外界环境发生了相应变化，同时行动者可能从外界环境中获得某种收益或损失，如行走时摔倒、开车时撞人等。(3)推理能力。推理能力是指人们从所掌握的事实中获得适当结论的能力，从案件侦办、定理证明等典型推理问题中可获得对于这种能力的认识。(4)问题求解能力。问题求解能力是指人们针对特定问题找出解决方案的能力，如对于下棋，人们要解决问题的是如何赢棋，针对该问题的解决，寻求最佳的下棋应对策略。(5)学习能力。学习能力是指人们通过向经验学习、向老师学习、向书本学习等各种学习手段，使得自身某一方面的能力和水平或者综合素质越来越强的能力，最终目标是能够更好地完成任务和适应环境。(6)社交能力。社交能力是指人们通过群体协作来共同解决问题的能力。没有人能孤立的生活在世界上，人类的力量在于群体的力量，离开了人类社会，每个个体都是渺小的，难以战胜自然界中的各种困难。除了人类，其他生物亦往往是群体性的，甚至群体智慧的重要性要远远超过个体智慧，这在蚂蚁、蜜蜂、大雁等群居性动物中体现得尤为充分。(7)创造能力。创造能力是指人们能够创造出前所未有的思想或事物的能力。我们能够创作出美妙的乐曲、优美的诗篇，能够发明种种新奇的器物，能够发现这个世界中存在的种种定律、规则，能够提出启发或激励后人的种种思想·。这大概是智能的外在表现中最难以理解和实现的部分。基于我们还只能了解智能的外在表现这一事实，人工智能的发展主要是在模拟上述能力的过程中发展起来的，并衍生出了诸多分支学科，或者与诸多分支学科交叉在一起。对于感知能力的模拟，有计算机视觉、模式识别、自然语言理解等；对于行为能力的模拟，有机器人、自动控制等；对于推理能力的模拟，有自动定理证明、专家系统、知识工程等：对于问题求解能力的模拟，有机器博弈、游戏智能等；对于学习能力的模拟，有机器学习、数据挖掘、知识发现等；对于社交能力的模拟，有分布式人工智能、群智能等。在这些分支学科中各有特殊的问题待解决，有些不一定与智能直接相关，而只是智能的外围部件，比如与感知有关的各种传感器、与行为有关的各种效应器等。而人工智能本身则是讨论在模拟这些能力时所需要的与智能紧密相关的部分，尤其是偏重无形思考的部分，或者具象上类似软件的部分。这样逐渐发展出了六大人工智能实现途径：机器学习、人工神经网络、符号智能、行为智能、进化计算、群智能。这六大途径与智能的上第1章绪论3述外在表现之间的关系，可归纳为以下三类：(1)对智能外在表现的直接模拟，包括机器学习（学习能力）、群智能（社交能力)、行为智能（行为能力）；(2)提供模拟智能外在表现的基础支撑，包括人工神经网络（人脑结构）、进化计算（智能进化机制）；(3)基于现有计算机来模拟智能外在表现，如符号智能（基于计算机符号处理的特性)。本书涉及以上实现途径中的机器学习与人工神经网络，下面对二者做一简要介绍，作为本书内容的起点。关于其他途径，请读者参阅相关书籍2]。1.1.2机器学习学习是人类获取知识、增长智力的根本手段。人们从呱呱落地、一无所知的婴儿，成长为能解决各种问题乃至能创造新生事物的万物灵长，所依靠的正是强大的学习能力。因此，通过机器学习实现人工智能是一种自然的想法和一条必经的道路。可以设想一种婴儿机器(childmachie),该机器通过从自我经验中学习、从书本上学习、向老师学习、向他人学习等学习手段，像人一样逐渐成长，不断地增长其智力，直至能够很好地解决任务和适应环境。相信“婴儿机器”的设想最终是能够实现的，但就目前的现状而言，我们对人类学习机理、方法以及如何实现等问题的认识还处在非常初级的阶段，就连婴儿是如何从经验中进行学习的问题，也还知之甚少。事实上，赋予机器以学习能力是涉及人类智能本质的根本性问题，也是一个非常困难的问题，对这一问题的解决或许意味着真正的人工智能的到来。同时，这也是人工智能中一个难以绕开的问题，在人工智能的诸多分支中，由于对环境的不可预知、系统的过于复杂、数据量的过于庞大等因素，需要依靠机器学习技术来构建和优化系统。因此，随着人工智能各个分支的不断进步，机器学习技术的应用范围不断扩大，重要程度不断上升，相关研究将为“婴儿机器”设想的最终实现奠定理论与技术基础。就像人类在不同成长阶段会使用不同的学习手段一样，机器学习也有着与之类比的不同学习方法。首先是强化学习方法，一种机器根据自身行动所获得的收益和惩罚来学习最优行为策略的学习方法。这与人类婴幼儿时期的主要学习方法是类似的，在这一时期，人类理解能力还不够，只能从外界环境反馈中知道对错，比如获得奖励或者被训挨打等，从而优化自己的行为，趋利避害。其次是监督学习方法，类似于人类的求学阶段，通过老师在所讲授的课程，学生能建立起问题与问题答案之间的联系，从而学到老师希望学生学到的东西。机器的监督学习方法与此相同，这种问题与问题答案对应的数据称为标注数据。再次是4人工智能—机器学习与神经网络非监督学习方法，只有输入数据，没有与之对应的标准答案，也没有对与错的反馈需要机器自动从数据中获得有规律的知识，分为数据分布规律和数据关联规则两大类知识，其中第一类对应数据聚类问题，第二类对应关联规则挖掘问题。最后，还可将监督学习与非监督学习方法结合起来使用，先在少量标注数据上进行监督学习，再在大量未标注数据上进行非监督学习，相应方法称为半监督学习方法。目前对于机器学习的认识，集中在上述四种学习方法上。1.1.3人工神经网络人工神经网络是以对大脑结构的模拟为核心的人工智能实现途径，试图在模拟大脑结构的基础上再模拟其思考能力，因此是一种自下而上的实现方法，这与符号智能首先关注功能再考虑算法结构的自上而下实现方式正好相反。由于大脑是通过大量神经元连接而成，人工神经网络也是通过大量人工神经元相互连接而形成的网络，因此该实现途径也常被称为“连接主义”。人工神经网络既然是对大脑结构的模拟，因此第一个核心问题是网络结构问题，包括神经元如何构造、神经元之间如何连接、整体结构如何设计等。在这些问题上，人工神经元的形态目前基本固定，被认为是一个计算单元，是由一个整合函数与一个激活函数复合而成的计算函数。而在神经元连接与整体结构上，则存在较多的探索与变化，可分为前馈网络和反馈网络两种大的结构类型，前馈网络又可分为感知器、多层感知器、反向传播网络、深度网络、自组织映射网、径向基函数网络等具体形态，反馈网络又可分为稳定型反馈网络与时序型反馈网络两种子类。目前，深度网络大行其道，在很多应用中表现优异，几乎快成了人工神经网络乃至人工智能的代名词。但我们不应因此忽视其他网络类型，尤其是反馈网络，更不应忽视其他人工智能技术。事实上，深度网络虽然是人工智能发展史上的重要里程碑，但距离真正的人工大脑还相去甚远，只是人工智能发展过程中的一个特定阶段而已。单有结构，人工神经网络是不能表现出智能能力的。就像人类如果只有大脑，而不通过学习手段来武装自已的大脑，则不能解决任何问题一样，人工神经网络同样需要在结构基础上解决学习问题，这便是该项技术中的第二个核心问题，甚至比第一个问题更为重要，可以说结构是基础，而学习是灵魂。当然，结构的基础作用也不容小视，结构的好坏在很大程度上影响着学习效果，比如深度网络中的卷积神经网络正是通过结构的改进，使得传统的误差反向传播学习算法能够获得理想的深度学习效果。因此，网络结构及其学习是相辅相成和密不可分的，人工神经网络的发展既是网络结构的发展，也是学习方法的发展，或者二者的同步发展。人工神经网络的学习技术，本质上说是机器学习技术的一个分第1章绪论支，其学习方式同样可从监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四种方式来认识和研究，只不过需要针对人工神经网络的特殊性来设计特定的方法而已。此外，目前对于人工神经网络的学习，主要是指对于网络中神经元之间连接权值的学习，网络结构主要依靠人为经验设计。事实上，网络结构也是可以学习的，通过机器学习技术来获得更为理想的网络结构，实现网络结构的自动设计是可能的，但由于实现和计算复杂，且目前未见有效的学习成果，因此在网络结构上的学习尚未引起广泛的关注。而人类大脑的网络结构是否完全预先确定好来作为学习的基础，以及学习是否能改变大脑结构，这还有待更多研究去证实，其真相应是网络结构学习的思想基础。解决了网络结构问题及其学习问题，就能获得处理具体应用任务的人工神经网络模型。对于人工神经网络的认识和研究，应从这两个关键问题人手。1.2机器学习简史如前所述，机器学习与人工神经网络是紧密关联的，尤其从人工神经网络的角度，其与机器学习的发展密不可分，人工神经网络的进步离不开相应机器学习方法的进步，离开了机器学习，也就没有人工神经网络的发展。而机器学习与人工神经网络没有必然关系，机器学习方法可以是针对人工神经网络的，也可以是不针对人工神经网络的。本节介绍除人工神经网络学习以外的机器学习方法的发展，而将人工神经网络的学习归入人工神经网络部分，在第1.3节介绍。机器学习的研究从20世纪40年代开始，到20世纪80年代逐渐形成一条专门的人工智能实现途径，正如人工智能学科创始人之一麦卡锡(McCarthy)所说：“从20世纪40年代开始，机器学习的思路已被反复提出。最终，这一思路能得到实现。”[3]1955年，同为人工智能学科创始人之一的萨缪尔(Samuel)首次在计算机博弈问题中引入监督的记忆学习方法，在经典的极大极小博弈搜索算法中，通过记忆棋局状态对应的倒推值，提高了下棋程序的能力。此后，在计算机博弈中运用机器学习方法遂成为一种有效的技术和验证机器学习方法的常用手段，直至监督学习和强化学习方法在2016年引起轰动的AlhaGo围棋程序中的成功应用，推动了机器学习技术的普及。1957年，贝尔曼(Bellma)将马尔科夫决策过程(markovdeciioroce,MDP)引人强化学习，形成贝尔曼公式，成为强化学习的基础。1965年，绍德尔(Scudder)提出半监督的自学习方法，半监督学习概念开始形成。1967年，麦格理(MacQuarie)发明k-均值聚类方法，成为非监督聚类方法中的经典，时至今日仍是最主要的聚类算法之一。1977年，德普斯特6人工智能—机器学习与神经网络(Demter)提出期望-最大化算法(exectatio-maximizatio,EM)算法，成为重要的解决隐含变量问题的统计学习方法，得到了广泛的应用。同年，瓦普里克(Vaik)与斯特林(Steri)提出半监督学习中的转导支持向量机(traductiveSVM)方法，成为半监督学习中的重要手段。20世纪八九十年代是机器学习逐渐成长为一门独立人工智能分支的阶段，监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习四大类机器学习方法逐渐形成并得到了较大的发展。1986年，昆兰(Quila)针对决策树的监督学习，以信息熵为基础，提出了经典的ID3算法。1987年，考夫曼(Kaufma)与诺斯乌(Rou-eeuw)提出了k-中心点聚类方法，以弥补k-均值聚类方法不够鲁棒和易受初值影响的问题。1988年，萨顿(Sutto)提出了强化学习中重要的时序差分(timedifferece,TD)算法，成为一大类强化学习方法的基础。1992年，默茨(Mez)等人总结了半监督学习问题及相关方法，首次提出了半监督学习这个术语。同年，在强化学习领域，沃特金斯(Watki)提出了经典的Q-学习算法，而威廉姆斯(William)则提出了基于梯度的策略优化算法REINFORCE,成为以后AlhaGo中所采用的强化学习方法的基础。1994年，鲁梅尼(Rummery)提出了Sara强化学习算法。同年，阿格拉沃尔(Agrawal)与斯利坎特(Skrikat)发明了Ariori算法，成为关联规则挖掘中的经典算法，至今仍得到广泛采用。1995年，瓦普里克(Vaik)的统计学习理论以及在该理论指导下所衍生的支持向量机(uortvectormachie,SVM)学习方法得以成熟，成为当时以及此后一段时期内应用最普及和地位最主流的监督学习思想，直到2006年其统治地位才逐渐被人工神经网络中的深度学习所取代。非监督学习在这一时期亦继续得到长足发展，一些经典的聚类算法和关联规则挖掘算法被提出。聚类方法方面，层次聚类、基于数据密度的聚类、统计聚类、基于空间网格的聚类等思想及其算法逐渐涌现。1995年，ChegYizog提出了著名的均值迁移算法，并应用于非监督聚类。1996年，TiaZhag提出了BIRCH层次聚类算法，具有递增聚类特性。1996年，伊斯特(Eter)提出了基于数据密度的经典聚类算法DBSCAN。切斯曼(Cheeema)与舒茨(Stutz)提出了AutoCla统计聚类算法。1997年，王(Wag),杨(Yag)与芒茨(Mutz)提出了基于空间网格的聚类算法STNG。1998年，古阿(Gua)提出了CURE层次聚类算法，通过采用多个代表数据点表示一个簇来更好地适应数据形状。1998年，海因伯格(Hieurg)与凯姆(Keim)提出了另一种经典的基于数据密度的聚类算法DENCLUE。赛科霍乐斯拉米(Sheikholelami)、查特吉(Chatterjee)与张(Zhag)提出了WaveCluter聚类算法。1999年，卡里皮斯(Karyi)发明了结合层次聚类思想与图聚类思想的聚类算法CHAMELEON。关联规则挖掘方面，巴···试读结束···...

2022-09-28 人工智能机器 神经网络是什么 人工智能机器 神经网络应用

图书名称：《股市掘金人工智能板块股票投资指南》【作者】股震子编著【页数】213【出版社】北京：中国宇航出版社,2022.01【ISBN号】978-7-5159-2005-4【分类】股票投资-指南【参考文献】股震子编著.股市掘金人工智能板块股票投资指南.北京：中国宇航出版社,2022.01.图书封面：人工智能板块股票投资指南》内容提要：人工智能代表了未来的方向，国内外科技巨头都在该领域进行了布局。本书主要对人工智能板块的投资逻辑、投资价值以及行业竞争现状、行业发展中存在的问题，进行了详尽的分析。并将人工智能板块分为基础层、技术层和应用层，针对不用层级的细分领域，对其竞争形势、投资逻辑以及各领域中的代表企业，都进行了详细的研究和分析。投资者可以按照书中给出的估值方法，结合市场行情对股票价格大致做出预判，从而挖掘出其中的绩优股，获取盈利。《股市掘金人工智能板块股票投资指南》内容试读职数理第一章投资人工智能板块，决胜未来人工智能(AI)一词最早在1956年的达特茅斯会议上提出。随着科技的发展，人们对人工智能的理解不断深入，人工智能的定义也在不断地更新。其中有一种定义被广泛接受，即人工智能就是与人类思考方式相似的计算机程序。从这一定义来看，人工智能的本质就是一个计算机程序，只是与人类思考方式相似。但也正因为是模仿人类的思考方式，才使得人工智能的研究还有很长的一段路要走，因为我们人类对自己的大脑以及思考方式的理解还在不断探索之中。总体来说，人工智能的发展是与神经网络技术（仿生人类大脑的工作方式)的发展密不可分的。随着大数据与云计算产业的发展，人工智能行业迎来了一波快速发展的黄金时期，越来越多的人工智能产品走进人们的生活。第一节人工智能，未来科技发展的新高点2017年7月20日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能产业发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能产业发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。在这份发展规划中，将人工智能产业的发展提升至国家战略规划的高度，同时指出，人工智能产业将成为未来国际竞争的新焦-1-股市掘金：人工智能板块股票投资指南点，也会成为国民经济发展的新引擎。一、人工智能，科技竞争的主战场从整个科技发展的趋势来看，智能化已经是未来一段时间内科技发展的必然趋势。特别是随着云计算、大数据、物联网等行业的快速发展，智能化也为产业升级与换代赋予了新的动能。从万物互联到数据爆炸，都让原有的数据与信息处理方式不再适应未来发展的需要。与此同时，各类产业与互联网的结合日益紧密，让经济从宏观维度到微观各领域都产生了智能化新需求，催生了一大批新技术、新产业、新产品、新业态、新模式。这在一定程度上引发了经济结构的重大变革，深刻改变了人类的生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。换句话说，只有不断地培育和壮大人工智能产业，才能为我国经济注人新的动能。未来的竞争，更多地是科技竞争。最近几年爆发的中美贸易战，本质上也可以看成是一场科技战。人工智能作为未来科技发展的重要领域和方向，已经成为各国竞相争夺的主战场。从最近几年国内人工智能发展情况来看，尽管国内企业展现出了强大的竞争力和发展潜力，但必须同时意识到，国内人工智能企业与欧美等国企业之间还存在较大的差距，特别是一些涉及核心技术领域、高端芯片领域、高端传感器领域的差距更为明显。国内人工智能企业具有的优势一般在应用层面。基础层面竞争力的缺失，很可能成为限制我国人工智能企业进一步发展的一大障碍，这也是我国人工智能企业未来几年需要重点突破的方向。二、处于发展前沿的行业人工智能行业是目前最前沿的新兴行业。这个行业与其他新兴行业有一个很大的不同，该行业具有很强的融合和延伸能力，通过人工智能技术与其他产业的融合，可能会产生一些新的行业、新的企业。比如可穿戴装备、智能家居、无人驾驶等，都是人工智能技术与传统技术结合诞生的新领域。-2第一章投资人工智能板块，决胜未来未来，随着人工智能产业的不断发展，一些新的行业和领域还会产生，新兴的科技企业也会不断诞生。从投资市场来看，科创板在某种程度上就是为了满足这些新兴企业融资需求而设立的投资市场，寒武纪是其中一个比较典型的企业，如图1-1所示。日线（复）东起0M5:12830MA10:124.33发国h新重大事件】优自选恒取画金白更乡制185.021期163.94142.852021.1.26最高价180.79元121772021.5.10手：25902MAV0L5:1808603.20MAV0L10:1592067.00STANDV00最低价104.65元518623485017429图1-1寒武纪（688256)日K线走势图如图1-1所示，寒武纪是一家典型的从事AI芯片研发与设计的企业。从其主营业务就可以看出，这是一家与科学技术结合非常紧密的企业。该企业被称为全球智能芯片领域的先行者，其在国内芯片领域，特别是人工智能芯片领域具有重要的地位。不过，这些初创型科技企业尚处于投入期，其业绩水平与其他高成长企业或成熟企业无法相比，但是该股在科创板登陆后，投资者还是给予了很高的估值。2021年5月10日，该股股价触及阶段低点，但也有104.65元的高价。要知道，该股上一年度盈利数字还是负值，从中也可以看出市场投资者对其的认可。三、备受资金青睐的行业从短线来看，股价的涨跌都是由资金推动的。资金不会无缘无故地将一-3股市掘金：人工智能板块股票投资指南只股票的股价向上推升，他们会选择一些未来上升潜力较大，或者比较有故事的股票来操作，这样容易获得跟风资金的接盘。正因如此，一些题材较佳的股票才会被一轮又一轮地炒作。在众多炒作题材中，很多都来自人工智能板块。在政府大力推进人工智能产业发展的背景下，资金也比较热衷从中寻找合适的炒作题材，如可穿戴装备、无人机、无人驾驶、机器人、云计算、5G、芯片与传感器等。下面看一下埃斯顿的日K线走势图，如图1-2所示。日线复)疾预MAS:37.90MA1c:35.7乃E0h的鱼达t@a的色-e钟2021.6.9涨停2021.3.18涨停31.102021.6.18涨停20手：87072MAV0L5D990044.60MAV010:10318473.2STANDVOL02385516034图1-2埃斯顿(002747)日K线走势图如图1-2所示，埃斯顿是一家从事机器人运动控制系统解决方案的企业，也是国产机器人龙头企业之一。随着科技领域自主可控概念的热炒，作为掌握工业机器人核心技术的企业和国产机器人龙头，很容易获得市场资金的认可。2021年6月，该股股价在振荡上升过程中，曾经在几个交易日内两度收出涨停板，由此可见市场对其的青睐。-4-第一章投资人工智能板块，决胜未来第二节人工智能板块投资逻辑技术更新换代速度快，技术含量高，是人工智能板块的典型特点。人工智能板块内的企业多为新兴技术企业，且很多企业并未上市融资，或者刚刚上市，目前处于初创期，盈利基础并不稳固，这都为投资者选择投资标的增加了困难。一般来说，在人工智能板块内选择投资标的时，投资者应该遵循这样几个基本逻辑。一、核心技术攻关人工智能行业本身是一个技术含量极高的行业，特别是AI芯片、高端传感器、机器学习等领域，技术含量更高。从我国人工智能行业的实际发展情况来看，一些高端前沿技术的缺失，已经成为制约人工智能行业快速发展的一个瓶颈。未来数年，相关产业必然会强化核心技术的攻关力度，特别是AI芯片领域、高端传感器领域等。投资者可密切关注核心技术攻关的进展，一旦某家企业取得突破性进展，就会带动相关股票出现大幅上涨行情。比如，在整个AI芯片设计领域，P(知识产权，ItellectualProerty)核的设计被称为核心中的核心。谁能掌握P核，就可以坐收授权费用。从国际市场来看，ARM(英国ARM公司，AdvacedRISCMachie)、新思、铿腾排名行业前三。放眼国内企业，只有芯原股份的市场占比达到了行业前十名，且与前三名的份额相差极大。但是，这并不重要，毕竟国内市场仍是一个蓬勃发展的市场，随着中美科技竞争的深入，这类企业必然会获得更大的发展机遇。下面看一下芯原股份的日K线走势图，如图1-3所示。2020年8月，芯原股份在科创板上市后，经历了一波上升后进入振荡下跌行情。其实，新股上市后的第一波上升与回调，也可以看成是股票价值的一种回归。-5-股市掘金：人工智能板块股票投资指南日线（复）验UM5S:6M.11MM10:59.99发口九精重大事件：自达城顺题国翻日更多制180346.7112.7178.65色手：20825MAV0L5:2329213.80MAV0L10:2265552.30STANDV0:0318252021.5.11最低价51.00元2139110695@图1-3芯原股份(688521)日K线走势图2021年5月11日，该股最低价达到51元，其后股价出现了振荡盘整。到2021年6月份，该股股价整体上处于70元左右的位置。也许50多元的股价在科创板中并不算高，但截至2020年，芯原股份的每股收益仍为负值，这可以看出市场投资者对其内在价值的认可。二、细分领域龙头从整体上来看，人工智能板块中大多数细分领域目前尚处于培育期，很多企业的盈利能力并不强，但是大家都清楚，这些领域的发展前景是毋庸置疑的。投资者需要在这些盈利能力不强，却非常有发展前景的领域中，寻找未来的绩优股和龙头股。相对而言，细分领域的龙头，特别是具有垄断性优势的龙头，往往会比其他企业更早进入收获期，也更容易获得超额利润。因此，锁定发展潜力大的细分领域龙头，并在股价还不是很高的时候提前介入，不失为一种比较稳妥的投资策略。比如，科大讯飞股份有限公司是一家专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件-6-···试读结束···...

2022-07-10 编著图书的著作权归谁所有 编著图书里面的文章著作权归谁

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2022-06-23 事件处理机制能够让图形界面响应用户的操作 主要包括

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2023-01-09 000~FFF FFFB0000

编辑评论：人工智能时代：区块链金融之书df可供用户下载阅读。本书为用户详细解读了区块链行业的各种技术和发展。它扩展到加密货币。一本看懂区块链金融df资料的书作者：马兆麟字数：122,000字大小：6.42MB国际标准书号：978-7-115-45029-6发布时间：2017-04-01更新：2018-03-05一本看懂区块链金融的书df介绍《人工智能时代一本书读懂区块链金融》主要从神秘的区块链解读入手，阐述区块链与金融大数据密不可分的联系，逐步介绍区块链金融，深入介绍区块链如何在当前金融领域筑起金融信用长城，如何在六大金融场景中应用，如何在数字金融资产中应用，在金融行业的实施策略，金融行业如何条幅走在区块链金融前端，如何简化金融监管，画龙点睛，说明区块链是未来金融创新的下一个风口。本书可为金融机构、互联网金融公司和互联网公司在区块链金融领域的发展提供一定的参考和参考。银行、保险、证券、资产管理、基金公司等金融机构的管理人员；电子商务、贸易公司等互联网公司，以及准备进入区块链的技术人员；对区块链技术感兴趣的读者。一本看懂区块链金融的书df作者简介马兆麟，银行业互联网转型/金融大数据产业研究与应用专家，国家/国际注册培训师，中国首席数据官联盟讲师团组长。早年曾在中国工商银行、天信证券工作十余年。曾任安邦金融集团网络信息中心高管，2014年全国首席信息官知名人物。深谙金融业务流程和商业模式，具有丰富的金融信息化经验。现任中国互联网金融协会理事。对互联网金融和金融大数据分析与实践有深入的分析研究，在长期的金融行业工作实践和金融咨询辅导项目中积累了丰富的实践经验。《互联网金融下的零售银行创新》、《消费金融与风控》、《金融大数据分析与营销》等课程深受银行、保险等金融专业人士的好评，同时也是北京特聘讲师大学、清华大学、上海交通大学等高校。.他是为数不多的具有金融业务和信息技术跨境资格的实用讲师之一。一本看懂区块链金融的书df章节第一章，解密区块链，你不知道的神秘区块链第二章，人工智能时代，区块链带来金融科技新蓝图第三章，人工智能、区块链与金融大数据时代第四章：人工智能时代，区块链筑起金融信用长城第五章，人工智能时代，区块链金融的六大应用场景第六章，人工智能时代，区块链在数字金融资产中的应用第七章，人工智能时代，区块链在金融行业的实施策略第8章人工智能时代，金融行业走在区块链金融的前沿第九章，人工智能时代，区块链让金融监管变得简单智能第10章，区块链金融，金融创新的下一个风口...

2022-05-15 区块链金融区块链技术 “区块链”

编辑点评：人工智能在近几年已经在市场已经应用得很广泛了，最大的好处就是帮助人们的生活更加的便利，但是你肯定会有很多关于人工智能的疑问，那在这本人人都该懂的人工智能电子书能找到答案！人人都该懂的人工智能df讲述人工智能就是要机器模仿人的智能？人工智能次战胜人类是什么时候？猴子能打出“我想，它像一只黄鼠狼”吗？人造生命能很容易地执行人类行为？机器人会取代人类吗？下一个莫扎特、玛丽莲?梦露会是人工智能？…………所有这些问题的答案，你都能在本书中找到。《人人都该懂的人工智能》从人工智能领域的发展史、存在的普遍争议和误区、人工智能的应用、人工智能与其他学科的关系、人工智能面临的挑战和未来、人工智能的社会影响等角度切入，以通俗易懂的案例带领读者迅速了解人工智能领域，开启一段人工智能之旅。《人人都该懂的人工智能》属于湛庐文化重磅推出的“新核心素养”系列图书之一。本系列图书致力于推广通识阅读，扩展读者的阅读面，培养批判性思考的能力，涵盖了哲学、心理学、法律、艺术、物理学、生物科技等诸多人文科学和自然科学的知识，其中《人人都该懂的人工智能》介绍了人工智能领域的核心思想，让你一本书了解人工智能的核心智慧。人人都该懂的人工智能作者简介布莱・惠特比英国萨塞克斯大学人工智能专家、哲学家和技术伦理专家，专攻计算机科学、人工智能和机器人技术。英国计算机学会（BCS）伦理战略小组（EthicStrategicPael）成员。人人都该懂的人工智能df章节1、重新认知人工智能2、人工智能的荣耀时刻3、生物学，人工智能的灵感源4、人工智能跃迁的7大难题5、通向真正的人工智能之路6、人工智能应有益于人类...

2022-05-13 人工智能 人人都有肺结节 人工智能人人通云平台

编辑评论：硅谷简史人工智能之路钱钢df由钱钢撰写，讲述了硅谷的发展史。硅谷以高科技公司为主，包括惠普、英特尔、甲骨文等，特斯拉等国际知名公司。硅谷简史，人工智能之路钱钢df预览硅谷简史：人工智能之路部分目录第一章为硅谷奠定基础第1章：硅谷的智慧之源：斯坦福大学/8第2章硅谷创业的起源：二战后的斯坦福大学/14第3章硅谷之父：弗雷德里克·特曼教授/20第四章现代电子产业的起源：特曼创建的早期硅谷与“冷战”/26第5章硅谷的创业传统：惠普公司/32第6章早期硅谷公司的管理传统：惠普之道/45第7章晶体管之父：威廉·肖克利/50第8章硅的到来：第一个硅谷三极管初创公司/59第二部分：创业的摇篮第9章硅谷传奇：“八人帮”与仙童半导体的诞生/70第10章半导体产业的摇篮：仙童半导体公司/76第11章半导体行业之父：罗伯特·诺伊斯/84第12章第三次工业革命的种子：英特尔公司的诞生和成熟/93第13章硅谷企业的幕后花絮：风险投资家ArthurLocke/110第14章德州仪器的推动：JackKily的贡献/118《硅谷简史：人工智能之路》读者点评简要了解硅谷的历史。对你所在的互联网行业有一个相对全球化的了解。本书介绍了硅谷的诞生与发展，硅谷的知名企业与灵魂，硅谷的投资人等事迹。语言通俗易懂，可以快速了解硅谷的历史。因为我不是这个行业的，其实很多技术我都不知道是什么意思，但是对整个硅谷历史的把握还是蛮精彩的。当然，这家伙也是技术出身。你让他写吴晓波的风格是不现实的。硅谷简史钱刚，现就职于德州仪器，从事半导体技术和半导体器件的开发和研究。Sciece.com的热门作者，其作品的在线浏览量已超过1000万次。钱刚的作品以散文和涉及历史、科技的散文为主。主要著作有《美国历史与人物编年史》《美国往事》、《硅谷史》《硅谷简史》等。...

2022-05-13 硅谷简史通往人工智能之路 硅谷简史

编辑评论：人工智能革命：历史、现在和未来df是一本关于解读人工智能的过去和现在的书。了解有关人工智能的更多信息。人工智能革命df执行摘要继2016年8月国务院发布的《十三五科技创新规划》中，人工智能在2017年再次被纳入《政府工作报告》，这意味着该技术人工智能被纳入政策。的快速运行。有人曾经说过，“人工智能对社会和生活的影响不会低于互联网”。那么究竟什么是人工智能？它的发展背景是什么？它与普通人的生活有多么密切的关系？它将给人类社会带来怎样的变化？本书内容清晰，结构合理，叙述通俗易懂。是中国领域不可多得的“人工智能”代表作。作者试图用尽可能少的专业术语来回顾人工智能的发展历程，揭示机器学习的终极逻辑，勾勒人工智能的轮廓。商业的未来，全面解读人工智能的历史、现在和未来的普通人生活指南。人工智能革命df作者介绍王天一，博士北京邮电大学通信与信息系统工程硕士，现任贵州大学大数据与信息工程学院副教授。人工智能革命df章节目录第一章：用智慧再造智慧——人类的终极梦想第2章：区分人和机器的能力——通用人工智能理论第三章从深蓝到AlhaGo——人工智能的技术演进第4章：谁得到数据，谁就赢得了世界——智能思维的革命第五章第一章，机器人——人工智能的终极载体第6章拒绝美丽新世界-为什么我们仍然是人类第7章：第8章：享受技术红利——人工智能的应用黑镜反映现实——谨防技术的反弹第九章进化，永不止步——人工智能新趋势第10章这里星光熠熠——人工智能英雄谱...

2022-05-13

编辑评论：Sciece终极谈人工智能df由集智社撰写。俱乐部成员用多年的研究和实际应用，带你探索人工智能的深度学习和未来发展趋势，共同开启一段科学有趣的人工智能之旅。科学终极谈人工智能df预览“科学的终极：谈论人工智能”目录第一章人工智能之梦张江1第2章图灵计算王国张江31第三章从零开始的计算机系统于德军60第4章永恒金腰带张江83第5章从算法复杂性到通用人工智能Li102第6章深度学习：大数据时代的人工智能新途径小达132第7章人工智能与人脑智能的思考：康博士与裴王昌明博士的对话156第8章“人工”人工智能：从人机交互到人机计算张江177第9章美丽的注意力流吴凌飞198第10章无处不在的自然语言处理李嫣然221第11章从简单程序到集群智能张江241第12章：从生物群到机器人群谢光明258第13章打蜡计划：创造一个三体世界明里元276第14章AI天气预报员袁兴元296关于“科学的终极：谈论人工智能”的作者SwarmAgetClu（“SA俱乐部”）成立于2008年，是一群从事学术研究，享受科学乐趣的探索者。以平等开放的态度和科学证据的精神，倡导跨学科研究与交流，努力打造中国“没有围墙的研究院”。口号：让苹果砸得更狠！使命（目标）：为学术思想的自由交流创造一个利基市场，培育突破性的科学发现。摘自《TheUltimateiSciece：谈人工智能》原文人脑实际上并没有存储所有的信息，而是在编码时被压缩，无用的信息被忽略，信息在海马体的作用下被广泛连接，提高了提取的准确率。...深度学习远非完美，尤其是在如何利用先验信息方面，甚至不知道“习得”特征的生理和心理意义，对于结构的优化也没有系统的理论指导。但是，没有人类的自然选择，更多的时间出来了。——引自第164页...

2022-05-13 张江人工智能岛 张江人工智能岛地址

编辑评论：人工智能十万个为什么df下载是智能相对论写的，副标题：《热AI冷知识》，这是一本正经的人工智能通识书，全面详细介绍了人工智能几个热门领域首先登陆。 2022-05-13 相对论人工智能 相对论百家号

编辑评论：AIEvolutio:DecodigAIBuieScearioadCaedf可免费下载。这是针对中国当前人工智能的最全面的电子书。10余位研究人员实地走访企业，以不同的方式编写人工智能应用领域的书籍，为读者提供全面的了解！人工智能进化电子书简介《AI演进——解码人工智能商业场景与案例》全面梳理了人工智能在商业中的应用。本书结合中国人工智能企业的商业案例，系统介绍了人工智能在金融、医疗、安防、自动驾驶、新零售、内容生产、法律、教育等八个领域的应用和商业落地场景.《AI进化——解码人工智能商业场景与案例》内容丰富，阅读门槛适中。适合所有关注人工智能的朋友阅读。AIEvolutio电子书作者亿欧网盟科技有限公司智库研究院，简称亿欧智库，专注于以人工智能、大数据、移动互联网为代表的前瞻性技术研究；并将前瞻性技术与不同领域的传统产业相结合，实现产业升级研究，涉及汽车、金融、家居、医疗、教育、消费品、安防等行业。AIEvolutio电子书目录第一章跨越人工智能商业化的“奇点”第1节揭开AI的奥秘第2节当首都流离失所，谁被颠覆第二章金融狂欢下的泡沫第一节人工智能与金融的动态融合第二部分：从前台到后台的多点繁荣第3节保险科技：人工智能全流程嵌入第4节技术先行，申请落地需要多长时间？第三章医疗AI的颠覆之路第一节医改时代的曙光第二部分：医院内外，医疗AI应用百花齐放第3节赌未来，医疗AI的春天不是现在第四章：智慧与安全：无处可逃第一节智能安防主战场-视频监控第2节社会需求推动智能安全第三节“四维”部署下的安全新格局第四节视频监控产业链：传统v智能第5节移动工具的AI垂直复制第5章自动驾驶：定义未来的移动性第1节自动驾驶仪，原始清洁源第二节三头六臂，引领潮流第三部分：颠覆性重构，探索新的商业路径第6章AI主导的未来零售第一节线下零售新业态第2节AI为门店运营带来变革第三节AI提高零售物流效率第四节人工智能在新零售中的应用典型案例——沃尔玛第7章内容制作不再是人类的专利第1节AI挑战记者和作家第二段不能成为肖邦，但AI可以模仿肖邦Sectio3AI不仅可以做设计，还可以PS图片第4节AI摄影师和AI编辑器第5节AI用于制作游戏第六节AI+内容制作：万里长征的第一步第8章：人工智能赋能下的新法律格局Sectio1AI是当事人的优秀法律顾问Sectio2AI是律师的好助手第三节人工智能文员和辅助审判第四节人工智能在法律领域的应用趋势第9章AI进驻，教育革命来袭第一节解放繁重的教育工作第二部分：教育生态的新变化第三节AI+教育未来发展趋势与挑战国产人工智能发展(1)数据——中国作为商业大国和人口大国，在可计算数据产生量上绝对领先；(2)人才——中国已经和正在培养大量的数学和计算机科学人才；(3)营商环境——以互联网为代表的新经济营造了充满创新活力的营商氛围；(4)资本-大量风险投资基金（在中国和世界各地）在中国市场投入了大量资金，以支持人工智能相关公司的发展；(5)政策——中国政府在政府工作报告和新一代人工智能发展规划中给予了很大的政策支持，大中小学也将开设人工智能相关的基础课程....

2022-05-13 让商业更智能 国内商业智能

编辑评论：Aroachig2050:Attetio,theIteretadArtificialItelligecedf免费下载，这是一本关于2050年互联网会是什么样子以及互联网对当时生活的影响的书，这本书由多名互联网从业者合编完成，非常值得一读！接近2050df介绍随着人工智能程序AlhaGo以4-1击败人类围棋世界冠军李世石，人们越来越担心机器会征服人类。《迈向2050》描绘了人机和谐共生、共同进化的新场景。在可预见的未来，人类将越来越多地沉浸在各种各样的虚拟世界中进行各种体验，同时，我们也愿意不断地将注意力投入到机器世界中，以促进它们的进化。接近2050df的作者SwarmAget俱乐部（SA俱乐部）成立于2008年，是一群从事学术研究，享受科学乐趣的探索者。以平等开放的态度和科学证据的精神，倡导跨学科研究与交流，努力打造中国“没有围墙的研究院”。接近2050df目录第一章意见第2章推送第三章阴谋论第4章解读互联网第5章众包和人工计算第6章游戏世界第7章意图和人工智能第8章参与者的宇宙第9章接近2050年接近2050条PDF评论1、这是一本好书，不仅能让我们脚踏实地，仰望星空，还能对互联网和人工智能的未来发展进行概述。2、未来，基于注意力资源再分配和现实与虚拟世界融合的生活选择，可能会为我们提供新的机遇。3、本书从复杂系统的角度全面思考和描述了互联网、游戏和人工智能。这本书非常值得一读。4、人脑终将与计算机融合成为“超级大脑”，没有跨界就没有未来。“迈向2050”将大大拓展我们的思维边界。5、注意力、全球大脑、量子跃迁、人机和谐共生、协同进化是互联网时代人工智能的前沿概念。这本书将这些概念与流行的笔法联系起来，非常有趣。...

2022-05-13 第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序 人工智能围棋冠军

编辑评论：你在人工智能时代的工作怎么样df下载由曲诚、陈薇撰写。从人工智能的定义概念出发，到人工智能的发展现状和未来趋势，让读者了解人工智能的本质，提前规划自己的职业生涯。您在人工智能时代的工作如何？关于作者曲城北京航空航天大学，互联网营销与管理专业研究生特聘教授，《互联网营销与SEO》一书作者，全球跨境电子商务协会主席，百度特聘专家，钻石讲师，中国SEO排名创始人。Netcocet创始人兼CEO，公司自主研发了WeIight和BradIight智能营销系统，并发布了智能营销机器人小N。未来小N智能营销机器人将进行智能营销还有更多领域的应用场景。陈薇毕业于北京航空航天大学计算机科学与工程系，先后在中国科学院和孔子学院工作，负责技术管理、架构和研发工作。现任深圳市太古计算机系统有限公司董事长，专注方向：人工智能、人脸识别、情感识别、行为识别等。您在人工智能时代的工作如何？简介本书从人工智能如何重新定义工作入手，让读者了解在人工智能时代，你是否会被人工智能取代？你的工作将如何改变？您在您的行业和工作中面临哪些潜在的机会和威胁？只有尽快了解人工智能的变化本质，认清人工智能对职业的影响规律，才能提前制定一套与时俱进的职业规划规划。您在人工智能时代的工作如何？第1章AI：失业的阴影或就业机会第2章AI融入工作流程：提高工作效率和改善工作成果第三章人工智能与决策第4章AI和执行层第五章人工智能重新定义农业：科技兴农致富第6章AI重新定义工人：提高工作效率，创造智能未来第7章AI重新定义财务人员：提高效率，服务至上第8章AI重新定义教师：因材施教，教育的未来第9章AI重新定义医生：病人至上，最美医生第十章人工智能重新定义电商：精准营销、流量第11章AI重新定义娱乐工作者：黑科技、高效、新灵感...

2022-05-13 人工智能与营销 基于人工智能的智慧营销

编辑评论：一本看懂人工智能的df电子书，人工智能这几年越来越火，极大地方便了人们的家居生活等等。什么是人工智能？聪明，这本书带你去理解。 2022-05-11