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機器學習VS複雜系統

作者：編者:許鐵
出版社：電子工業
ISBN：9787121344107

出版日期：2018/08/01
裝幀：平裝
頁數：184

人民幣：RMB 59 元售價：元

內容大鋼

許鐵編著的《機器學習VS複雜系統》從跨學科視角來看待人工智慧這個技術性的學科。圍繞用數學模型預測未來這一主題，介紹演算法，主要包括現在流行的機器學習和深度學習演算法，以及演算法要解決問題本身的複雜性。複雜的問題，需要複雜的演算法，而演算法設計背後的老師正是自然界的複雜性本身。最終，我們上升到自然界解決複雜性最有利的工具，即人類智能本身，讓讀者從神經科學的角度再次理解人工智慧這個大主題，理解神經科學是如何啟發人工智慧的，而人工智慧又如何幫助我們理解人類智能本身。
本書既適合具有高中以上數學知識的一般讀者，作為他們了解人工智慧和複雜系統領域的科普讀物；也適合已經在人工智慧領域工作的專業人士，使他們從工程視角之外的更大視角去看待這一領域，獲得新的啟發。

作者介紹

編者:許鐵
許鐵，法國巴黎高師物理碩士，以色列理工大學（以色列85%科技創業人才的搖籃, 電腦科學享譽全球）計算神經科學博士，混沌巡洋艦公共號創始人，巡洋艦科技有限公司創始人, 曾在香港浸會大學非線性科學中心工作一年。

第一部分  複雜性
  1 複雜系統
  2 用複雜網路看世界經濟（閱讀難度1星）
  3 風險管理策略之複雜科學視角
  4 從物理角度看複雜
第二部分  機器學習
  5 白話機器學習（閱讀難度1星）
  6 淺談貝葉斯分析
  7 簡單貝葉斯分類器（閱讀難度1星）
  8 決策樹方法（閱讀難度2星）
  9 感知機：神經網路的基礎（閱讀難度3星）
  10 降維：應對複雜的通用武器（閱讀難度1星）
第三部分  神經網路
  11 神經網路不神秘
  12 CNN 的幾個關鍵詞（閱讀難度3星）
  13 時間序列與RNN
  14 會遺忘的神經網路（閱讀難度3星）
  15 跟著AlphaGo 理解深度強化學習框架（閱讀難度3星）
  16 從阿爾法元看強化學習的更廣闊潛力
第四部分  宇宙間最複雜的就是我們的大腦
  17 深層視覺信息的編碼機制（閱讀難度1星）
  18 大腦的自由能假說??兼論認知科學與機器學習（閱讀難度2星）
  19 大腦中的支持向量機（閱讀難度3星）
  20 機器學習是如何巧妙理解我們大腦的工作原理的
  （閱讀難度2星）
  21 大腦經濟學（閱讀難度1星）
  22 人工智慧vs 人類智能（閱讀難度2星）
第五部分  人工智慧應用談
  23 人工智慧會取代藝術家的工作嗎
  24 機器學習預測心理疾病
  25 人機協作決策的兩種方式
  26 小數據機器學習
  27 用深度學習玩圖像的七重關卡
  28 深度學習助力基因科技
  29 機器學習對戰複雜系統

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