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科學之路


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发表于2024-12-28

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圖書描述

“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。

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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


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用戶評價

評分

你以為是科普書其實是教科書(。

評分

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。

評分

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

評分

全球圖書界哪裏來那麼多壞習慣,一個是書腰,一個是一堆人的推薦語

評分

中間畫風突變講機器學習原理真是有點受不瞭……

讀後感

評分

10.1之前开始看,看到初始的机器学习的原理解释已倍感压力,假期结束接着看一度在深度学习,卷积神经网络的公式中几乎放弃,对高等数学没及格过的我而言,数学和算法对我而言确实是个验证智商含金量的考验。幸好,立昆同志抑制住了写成人工智能神经网络领域文献综述的欲望,交...  

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

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...  

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