认知计算导论 pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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陈敏

华中科技大学出版社

2017-5-10

404

58.00

平装

9787568028080

图书标签: 人工智能认知计算大数据云计算物联网高大上 5G移动通信非常全面的一本认知计算编程工具的书

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发表于2024-11-22

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图书描述

本书是认知计算的一本导论书，介绍了从认知科学到认知计算的演进过程，阐述了借助认知科学理论来构建模拟人的客观认知和心理认知过程的认知计算。从信息论到认知科学，再到认知计算，本书试图将认知计算理论的由来、思想和支撑技术做一个系统且深入的探讨。在本书中，我们提出了认知计算与Human、Machine和Cyber Space相互交互与融合而形成的“以人为中心的认知循环”及其三大部分。本书围绕这三大部分介绍了为认知计算在信息采集、获取、传输、存储和分析等方面提供各种支持的关键技术，包括物联网、大数据分析、云计算、5G网络和机器人技术等。同时本书对认知计算与以上各种技术的关联进行了详细研究与讨论，包括认知计算与物联网、认知计算与机器学习、认知计算与大数据分析、认知云计算、认知计算与机器人技术，其分别对应于不同的篇章。每个技术相关的篇章下，又详细讨论了各技术的相关概念，各种技术架构和应用实例等。比如详细介绍了各种机器学习和深度学习算法，介绍了为认知计算提供数据支持的物联网感知与群智感知，以及为人提供认知服务的机器人技术。在此基础上，将理论与实际相结合，本书在最后两篇章对认知计算的应用和前沿专题做了进一步讨论，包括IBM Watson认知系统、Google的AlphaGo、医疗认知系统，5G认知系统、认知软件定义网络和情感认知系统。全书共分为7篇，21章。

本书可作为语言学、心理学、人工智能、哲学、神经科学和人类学等多个交叉学科本科生或研究生的教材或参考书。也可供相关专业工程人员参考。

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著者简介

陈敏，华中科技大学计算机学院教授、博导，嵌入与普适计算实验室主任。二十三岁获博士学位。曾先后任国立汉城大学和加拿大不列颠哥伦比亚大学博士后、韩国首尔大学助理教授。2011年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。

陈敏教授主要从事认知计算、物联网感知、情感计算通信和机器人技术、5G网络、软件定义网络、医疗大数据、人体局域网等领域的研究工作。在国际学术期刊和会议上发表论文200余篇，发表论文谷歌学术引用总数超过9000次，H-index = 48，SCI他引次数超过2500次。担任IEEE计算机协会大数据技术委员会主席。获IEEE ICC 2012、IEEE IWCMC 2016等国际大会最佳论文奖。荣获 2017 年度 IEEE通信学会Fred W. Ellersick Prize。

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

最近刚开始接触深度学习，买了这本书，里面对于深度学习机器学习的算法都讲解的很透彻。此外，还有一章内容专门讲了AlphaGo的深度增强学习的原理，这一章是最吸引我的，平时只是在新闻上看到围棋的人机大战，没去专门了解原理，看到这的时候终于懂了AlphaGo是怎么来的。还有，现在很多人提出人工智能的发展会颠覆人类，出现电影《黑客帝国》中的场景，我认为这是完全不可能的，因为机器人的发展是需要人类不断给它喂数据它才能变得智能，它的计算能力确实比人类高很多个数量级，但它始终只是一个冷冰冰的机器。

评分☆☆☆☆☆

忒难看了，不知哪来那么多人刷好评。“导论”名不副实，试图大而全的综述，跟百科汇总差不多。语言大部分笼统繁复，其余外行看不懂，内行太皮毛，看完只对概念有印象。认知计算这个概念更空泛，寥寥数语的介绍，不过是在强调以人为本，实质就像互联网+，将物联网、传感器、大数据、云计算、机器学习算法、5G网络、机器人系统等前沿技术框架在各个应用领域结合，使之尽量模仿人的能力，冠以认知XX之名。根本没有一个叫认知计算的知识体系，只要你愿意，可以发明一个词叫认知锄头，强调它对手的扩展和心智的联系，糊弄外行。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理念很有启发意义。就我理解而言，认知计算将带来各种各样的技术、科学和社会的挑战与机遇，并对监管、政策和管理提出新的需求。认知计算是指一种能够规模化学习、有目的推理、并与人类自然交互的系统。它们不需要事先精确地编程，而是从它们与我们之间的交互和与环境之间的互动中学习和推理。

评分☆☆☆☆☆

我毕设的时候用到TensorFlow，这本书给了我很大的启发，对于这个深度学习工具，我此前是一无所知的，看到这一章内容后就有了大致的了解。此外，这本书还介绍了其他一些面向认知计算的编程工具，如Hadoop和Spark。这本书很适合大数据、人工人工智能、云计算、物联网等方向的人学习

评分☆☆☆☆☆

以前还觉得5G时代挺远的，到看到这本书里面的介绍后，觉得仿佛明天就可以实现，尤其结合了之前热的发火的云计算和大数据分析，分分钟高大上的样子，机器人技术也好帅，让我想起前段时间的围棋机器人，无人驾驶汽车，人工智能的高科技产品，未来前景不可估量啊，对于科技爱好者，这本书可以看看。

读后感

评分☆☆☆☆☆

2016年1月,DeepMind在《Nature》上发表了一篇论文,描述了AlphaGo实现的细节：将蒙特卡洛搜索树和深度神经网络结合，从棋谱中进行学习。并且使用增强学习通过自我对弈进行学习。虽然Google目前还没有公开AlphaGo的源代码,但是一些学生根据这篇论文复现了AlphaGo这可以从github上...

评分☆☆☆☆☆

我对认知计算的初步了解主要来源于对智能机器人的认识，这本书让我认识到机器的认知潜能可放大信息的价值，推动认知智能的演进。此外，深度学习、机器学习的发展也让认知系统有能力理解不同维度的信息的价值，它们之间具有一定的关联性。我认为这不仅是一本科普教材，这本书里...

评分☆☆☆☆☆

首先，读完整本书不得不说的就是，我非常喜欢作者讲述知识的逻辑，整本书逻辑清晰，由基础知识开始介绍，逐渐深入，到最后介绍认知计算各种新兴技术的应用比如5G移动等，对于学生建立学习网络非常有帮助，是一种可以让学生借鉴的对待一个研究课题的思考方式。其次呢，本书讲述...

评分☆☆☆☆☆

由于研究生导师的研究方向是认知计算，本科即将毕业，闲来无事，导师让我自己先找资料熟悉了解一下研究方向，抱着试试的心态买了这本书。哇，真是让我大吃一惊，这本书写的很好，像我这种0基础的初学者，对于认知计算、人工智能以及其他一些计算机学科相关领域的前沿知识都了解...

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