大話機(jī)器智能：一書看透AI的底層運(yùn)行邏輯

前言
第1章　世界充滿不確定性　/　1
11　解題最重要的是思路　/　2
111　加百子的答案　/　2
112　人工智能的破題思路　/　2
113　統(tǒng)計(jì)思維的誕生　/　3
12　隨機(jī)世界　/　6
121　猜測(cè)上帝的游戲　/　6
122　科學(xué)研究與模型　/　7
123　隨機(jī)性與隨機(jī)過(guò)程　/　8
124　正態(tài)分布是什么　/　9
125　隨機(jī)不是均勻　/　10
13　概率的威力　/　11
131　試驗(yàn)?zāi)艿贸鍪裁匆?guī)律　/　12
132　如何合理分配賭金　/　12
133　概率與異常值　/　13
134　用概率擊敗莊家　/　14
14　直覺和錯(cuò)覺　/　15
141　猜拳是不是碰運(yùn)氣　/　15
142　同一天生日的概率是多少　/　16
143　蒙提霍爾的三門問(wèn)題　/　17
15　生活中的大數(shù)定律　/　19
151　大數(shù)定律的概念和意義　/　19
152　蒙特卡洛方法　/　20
16　如何驗(yàn)證假設(shè)　/　20
161　女士品茶　/　21
162　停時(shí)理論　/　24
17　經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐如何共存　/　25
171　什么是貝葉斯定理　/　26
172　樸素貝葉斯有多“樸素”　/　29
173　每個(gè)人都懂貝葉斯　/　31
18　結(jié)語(yǔ)　/　32
第2章　數(shù)據(jù)代表真相嗎　/　34
21　小心數(shù)據(jù)的陷阱　/　34
22　數(shù)據(jù)收集的偏差　/　35
221　幸存者偏差　/　35
222　選擇性偏差　/　36
23　數(shù)據(jù)處理的悖論　/　38
231　被平均的工資　/　38
232　辛普森悖論　/　40
24　數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的誤導(dǎo)　/　42
241　未披露的數(shù)據(jù)　/　42
242　會(huì)欺騙的視覺設(shè)計(jì)　/　43
25　如何正確解讀數(shù)據(jù)　/　47
251　相關(guān)性不等于因果性　/　47
252　被選數(shù)據(jù)的騙局　/　50
253　數(shù)據(jù)表達(dá)的局限　/　51
254　精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn)　/　52
26　結(jié)語(yǔ)　/　54
第3章　如何獲得有用信息　/　55
31　數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)　/　55
311　數(shù)據(jù)是一組有意義的符號(hào)　/　56
312　信息是用來(lái)消除不確定性的　/　56
313　知識(shí)是對(duì)信息的總結(jié)和提煉　/　57
32　用信息丈量世界　/　60
321　香農(nóng)與信息論　/　60
322　一條信息的價(jià)值　/　62
323　重復(fù)的信息沒有價(jià)值　/　64
324　信息的熵　/　65
33　信息是如何交換的　/　66
331　互聯(lián)網(wǎng)與信息交換　/　67
332　哈夫曼和有效編碼　/　68
333　信息不對(duì)稱與囚徒困境　/　71
34　信息的加密與解密　/　74
341　語(yǔ)言是一套密碼系統(tǒng)　/　74
342　墻邊盛開的花朵　/　75
343　可以被公開的密鑰　/　76
35　信息里的噪聲　/　79
351　信息越多結(jié)果就越準(zhǔn)確嗎　/　79
352　人工智能如何處理噪聲　/　80
353　模型的泛化能力　/　82
354　欠擬合和過(guò)擬合　/　82
36　結(jié)語(yǔ)　/　84
第4章　大數(shù)據(jù)處理與挖掘　/　85
41　大數(shù)據(jù)概述　/　86
411　數(shù)據(jù)是描繪世界的新方式　/　86
412　大數(shù)據(jù)到底有多大　/　87
42　數(shù)據(jù)處理的流程和方法　/　88
421　數(shù)據(jù)收集　/　89
422　數(shù)據(jù)加工　/　90
423　數(shù)據(jù)分析　/　94
424　數(shù)據(jù)可視化　/　100
43　大數(shù)據(jù)改變了什么　/　103
431　經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)　/　103
432　時(shí)間與空間　/　105
433　記憶與理解　/　106
44　結(jié)語(yǔ)　/　107
第5章　機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的　/　108
51　機(jī)器學(xué)習(xí)是什么　/　108
511　歸納與推演　/　109
512　定規(guī)則和學(xué)規(guī)則　/　110
513　算法的含義　/　112
52　機(jī)器學(xué)習(xí)算法　/　113
521　常見的學(xué)習(xí)方法　/　114
522　回歸　/　116
523　分類　/　118
524　聚類　/　126
525　降維　/　130
526　時(shí)間序列　/　132
53　沒有完美的算法　/　134
54　結(jié)語(yǔ)　/　135
第6章　模擬大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　/　137
61　不斷演進(jìn)的人工智能　/　138
611　從淺層學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)　/　139
612　萌芽、復(fù)蘇、增長(zhǎng)和爆發(fā)　/　141
62　機(jī)器會(huì)不會(huì)思考　/　144
63　深度學(xué)習(xí)算法　/　146
631　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：模擬人腦的思考　/　146
632　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：讓計(jì)算機(jī)“看”到世界　/　152
633　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：如何模擬記憶功能　/　157
634　強(qiáng)化學(xué)習(xí)：黑森林蛋糕的秘密　/　161
64　場(chǎng)景是算法的綜合應(yīng)用　/　166
641　計(jì)算機(jī)如何下圍棋　/　166
642　計(jì)算機(jī)如何打游戲　/　168
643　計(jì)算機(jī)如何與人對(duì)話　/　170
65　結(jié)語(yǔ)　/　177
第7章　海量運(yùn)算背后的技術(shù)　/　178
71　不斷提升的計(jì)算能力　/　178
711　計(jì)算的演進(jìn)　/　179
712　今非昔比的算力　/　183
713　計(jì)算機(jī)芯片　/　184
72　如何完成協(xié)作計(jì)算　/　187
721　舉足輕重的三篇論文　/　187
722　不可兼得的CAP定理　/　189
723　故障是不可避