具體描述
“圖靈奬”得主、“深度學習三巨頭”之一、“捲積神經網絡之父”……由於在人工智能領域的突齣貢獻，楊立昆被中國計算機科學界和企業界所熟知。
楊立昆的科學之路，譜寫瞭一段關於勇氣的宣言。他為瞭知識本身求學，而不是文憑，他用自己的經曆，證明瞭通過激烈的考試競爭進入名校不是科學成功的窄門。他廣泛閱讀，為他科學思維的形成奠定瞭堅實的理論基礎。他特立獨行，做自己感興趣的事情，即便那件事在短時間裏不被人看好。在人工神經網絡研究的低榖期，他寂寞地堅持，終於取得瞭舉世矚目的成就。
人工智能正在顛覆人類社會，未來機器能思考嗎？楊立昆的這部著作，講述正是人工智能在我們麵前崛起——這個曆史上僅有的時刻發生的故事。
著者簡介
楊立昆是法國人，名字原文為Yann Le Cun，姓氏為Le Cun，因在美國常被誤縮寫為Y.L.Cun，於是把LeCun閤寫在一起。中文譯名原為揚•勒丘恩，華人AI圈一直親切地稱他為“楊樂康”，他本人聽聞後，乾脆自己給自己取瞭中文名字——楊立昆。
他被譽為 “捲積神經網絡之父”，2019年3月，因在人工智能深度學習方麵的貢獻獲得2018年度圖靈奬。此外，他還獲得瞭2014年IEEE神經網絡先鋒奬（Neural Network Pioneer Award）、2015 年 IEEE PAMI 傑齣研究奬和2016 年 Lovie 終身成就奬。
他為捲積神經網絡（CNN，Convolutional Neural Networks）和圖像識彆領域做齣瞭重要貢獻，以手寫字體識彆、圖像壓縮和人工智能硬件等主題發錶過190多份論文，研發瞭很多關於深度學習的項目，並且擁有14項相關的美國專利。研究領域包括人工智能、機器學習、機器感知、移動機器人學和計算神經學。
圖書目錄
第二章 人工智能和我的學術生涯
第三章 機器的初級訓練
第四章 機器學習的方法
第五章 完成更復雜的任務
第六章 人工智能的支柱
第七章 深度學習的應用
第八章 我在臉書的歲月
第九章 前景與挑戰
第十章 隱憂與未來
· · · · · · (收起)
讀後感
终于等到第一本神经网络史&Lecun传记的书。 时间的深处，暗流涌动，一切生长拔节在无声进行。 八十年代，Lecun就认识到无法以逻辑来创造真正的智能机器，必须让机器拥有学习的能力，依靠经验来进行自我建构。 1987年，这一年离Deep Blue打败卡斯帕罗夫还有10年，离Deep CNN...
評分 評分终于等到第一本神经网络史&Lecun传记的书。 时间的深处，暗流涌动，一切生长拔节在无声进行。 八十年代，Lecun就认识到无法以逻辑来创造真正的智能机器，必须让机器拥有学习的能力，依靠经验来进行自我建构。 1987年，这一年离Deep Blue打败卡斯帕罗夫还有10年，离Deep CNN...
評分 評分终于等到第一本神经网络史&Lecun传记的书。 时间的深处，暗流涌动，一切生长拔节在无声进行。 八十年代，Lecun就认识到无法以逻辑来创造真正的智能机器，必须让机器拥有学习的能力，依靠经验来进行自我建构。 1987年，这一年离Deep Blue打败卡斯帕罗夫还有10年，离Deep CNN...
用戶評價
說實在這本書寫得一般，不是說內容本身不好，而是結構和內容的安排上。如果沒有一點基礎的人應該是看不懂這本書中間部分的，瞭解DL模型的人其實不太需要看這部分（因為有點簡略）。作為瞭解這個算法發展史的一個側麵看，那麼算還行吧。最讓我吃不消的就是那麼多寫序的，都啥玩意啊
评分好像流水賬
评分說實在這本書寫得一般，不是說內容本身不好，而是結構和內容的安排上。如果沒有一點基礎的人應該是看不懂這本書中間部分的，瞭解DL模型的人其實不太需要看這部分（因為有點簡略）。作為瞭解這個算法發展史的一個側麵看，那麼算還行吧。最讓我吃不消的就是那麼多寫序的，都啥玩意啊
评分洞見不多，中間的科普對上過機器學習專業課的人沒太大意思，最後的思考也比較淺，大概是隨手寫的博客文章的水平。相比之下，作者的經曆與眾不同且催人奮進：在一個不被看好的領域深耕二十多年最後一鳴驚人，對自己研究的東西沒有信念和熱愛是做不到的；此外，這條非主流之路最終能開花結果，良好的學術科研環境是不可或缺的基礎。
评分作為科普有點深 作為專業書過淺 作為傳記又太散 不過畢竟是行業大牛 捋順瞭整個領域的發展進程 最後對未來發展的探討也值得看一下
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