“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。
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。
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...
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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