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《人工智能与社会风险管理:通往现代社会安全之路》从纵向与横向相结合的分析视角,通过构建人工智能时代社会风险管理“三阶段”理论分析框架。个阶段从“技术本体”和“人与技术交互”两个维度分析人工智能技术风险的内在形成机理;第二个阶段分析各类人工智能典型风险引发社会问题的触发机制,探讨技术风险通过社会放大效应引发社会问题的作用机制,在此基础上,挖掘公众对人工智能技术风险的感知,探索人工智能技术风险管理的过程和策略。
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深度学习 [美]Ian、Goodfellow、[加]Yoshua、Bengio、[加]Aaron 著 人民邮电出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
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人工智能对我们的未来至关重要。本书以产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验为基础,以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为教学工具,为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。书中既没有艰深的原理讲解,也没有编写晦涩的算法,而是通过引导读者亲身感受并参与自动驾驶技术真实研发的各个环节,帮助他们找到运用人工智能方法解决自动驾驶技术挑战问题的乐趣。本书一方面系统介绍了人工智能及其在自动驾驶中的作用,另一方面通过开放性思考引发读者学习人工智能的兴趣。本书通过“看车”“造车”“开车”“写车”“算车”“玩车”等六个环节,引导读者完整“研发”出一套自动驾驶系统。书中给出了读者研发自动驾驶技术所涉及的核心知识领域,重点内容如下:?看车:自动驾驶的基本概念与理论;?造车:自动驾驶系统的软硬件知
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实用性是本书的基本出发点,书中介绍了近年来在工业界被广泛应用的机器学习算法,这些算法经受了时间的考验,不但效果好而且使用方便。此外,本书也十分注重理论的深度和完整性,内容编排力求由浅入深、推理完整、前后连贯、自成体系,先讲统计学、矩阵、优化方法这些基础知识,再介绍线性模型、概率图模型、文本向量化算法、树模型和深度学习。与大多数机器学习图书不同,本书还介绍了算法周边的一些工程架构及实现原理,比如如何实时地收集训练样本和监控算法指标、参数服务器的架构设计、做A/B 测试的注意事项等。 本书理论体系完整,公式推导清晰,可作为机器学习初学者的自学用书。读者无需深厚的专业知识, 本科毕业的理工科学生都能看懂。另外由于本书与工业实践结合得很紧密,所以也非常适合于从事算法相关工作的工程技术人员阅
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