定 價：￥69.00
| 作 者： | （美）肖恩·格里什（Sean Gerrish） |
| 出版社： | 中信出版集團 |
| 叢編項： | |
| 標 簽： | 暫缺 |
| ISBN： | 9787521705461 | 出版時間： | 2019-06-01 | 包裝： | 精裝 |
| 開本： | 32開 | 頁數(shù)： | 字數(shù)： |
推薦序 IX
前言 XIII
1 自動機的秘密
長笛演奏者 003
今天的自動機 005
鐘擺的擺動007
這本書中的自動機 008
2 自動駕駛汽車：挑戰(zhàn)不可能
沙漠中的百萬美元競賽 015
如何打造自動駕駛汽車 017
規(guī)劃路徑 021
路徑搜索 022
導航025
無人車挑戰(zhàn)賽的獲勝者 028
一場失敗的比賽 031
3 保持在車道內行駛：自動駕駛汽車的感知
第二次無人車挑戰(zhàn)賽 035
自動駕駛汽車中的機器學習 037
斯坦利的架構 038
避開障礙物 040
尋找道路的邊緣 043
開眼看路 045
路徑規(guī)劃 047
斯坦利大腦的各個部分如何相互交流 049
4 在十字路口避讓：自動駕駛汽車的大腦
城市挑戰(zhàn)賽 055
感知抽象 057
比賽 059
老板的高層次推理層 061
攻克交通堵塞 068
三層架構 071
對自動駕駛汽車看到的物體進行分類 076
自動駕駛汽車是復雜的系統(tǒng) 077
自動駕駛汽車的軌跡 078
5 網(wǎng)飛和推薦引擎的挑戰(zhàn)
百萬美元大獎 083
競爭者 084
如何訓練分類器 085
比賽的目標 089
龐大的評分矩陣 091
矩陣分解 096
第一年結束 102
6 團隊融合：網(wǎng)飛獎的贏家
縮小競爭者之間的差距 107
第一年末 108
隨時間變化的預測 111
過度擬合 114
模型混合 115
第二年 119
最后一年 120
賽后 124
7 用獎勵教導計算機
DeepMind玩雅達利游戲 129
強化學習 132
教導智能體 134
為智能體編寫程序 36
智能體如何觀察環(huán)境 140
經驗金塊 141
用強化學習玩雅達利游戲 148
8 如何用神經網(wǎng)絡攻克雅達利游戲
神經信息處理系統(tǒng) 153
近似，而非完美 153
用作數(shù)學函數(shù)的神經網(wǎng)絡 155
雅達利游戲神經網(wǎng)絡的結構 161
深入研究神經網(wǎng)絡 170
9 人工神經網(wǎng)絡的世界觀
人工智能的奧秘 175
國際象棋自動機“土耳其人” 177
神經網(wǎng)絡中的誤導 179
識別圖像中的物體 180
過度擬合 183
ImageNet 185
卷積神經網(wǎng)絡 188
為什么是“深度”網(wǎng)絡？ 194
數(shù)據(jù)瓶頸 197
10 深入了解深度神經網(wǎng)絡的內部秘密
計算機生成圖片 203
壓縮函數(shù) 204
ReLU激活函數(shù) 207
機器人之夢 211
11 能聽、能說、能記憶的神經網(wǎng)絡
對機器而言，“理解”意味著什么？ 221
深度語音識別 222
循環(huán)神經網(wǎng)絡 223
為圖像生成字幕 230
長短時記憶網(wǎng)絡 233
對抗數(shù)據(jù) 235
12 理解自然語言
宣傳噱頭還是人工智能研究的福音? 239
IBM的沃森 240
攻克《危險邊緣》所遇到的挑戰(zhàn) 241
浩如煙海的知識 242
《危險邊緣》挑戰(zhàn)賽的誕生 245
DeepQA 247
問題分析 249
“沃森”如何解讀句子 252
13 挖掘《危險邊緣》的最佳答案
地下室基準 261
生成候選答案 263
查找答案 266
輕量級過濾器 269
證據(jù)檢索 270
評分 274
匯總和排名 277
調整“沃森” 281
重新審視DeepQA 282
沃森有智能嗎？ 283
14 用蠻力搜索找到好策略
通過搜索玩游戲 289
數(shù)獨 290
樹的大小 294
分支因子 297
游戲中的不確定性 297
克勞德?香農與信息論 302
評價函數(shù) 303
“深藍” 308
加入IBM 310
搜索與神經網(wǎng)絡 311
西洋雙陸棋程序 313
搜索的局限 315
15 職業(yè)水平的圍棋
計算機圍棋 319
圍棋 321
通過抽樣走子來建立直覺 324
神之一手 330
蒙特卡洛樹搜索 333
單臂老虎機 337
AlphaGo是否需要如此復雜 339
AlphaGo的局限 341
16 實時人工智能與《星際爭霸》
構建更好的游戲機器人 345
《星際爭霸》與人工智能 346
簡化游戲 348
實用《星際爭霸》機器人 351
OpenAI與《DOTA 2》 354
《星際爭霸》機器人的未來 357
17 50年后或更遙遠的未來
人工智能起起伏伏的發(fā)展過程 363
如何復制這本書中的成功 364
數(shù)據(jù)的普遍使用 368
下一步去向何方 369
致謝 373
注釋 375
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