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Architects of Intelligence
Martin Ford更新时间:2021-03-26 16:14:35
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FinancialTimesBestBooksoftheYear2018TechRepublicTopBooksEveryTechieShouldReadBookDescriptionHowwillAIevolveandwhatmajorinnovationsareonthehorizon?Whatwillitsimpactbeonthejobmarket,economy,andsociety?Whatisthepathtowardhuman-levelmachineintelligence?Whatshouldwebeconcernedaboutasartificialintelligenceadvances?ArchitectsofIntelligencecontainsaseriesofin-depth,one-to-oneinterviewswhereNewYorkTimesbestsellingauthor,MartinFord,uncoversthetruthbehindthesequestionsfromsomeofthebrightestmindsintheArtificialIntelligencecommunity.Martinhaswide-rangingconversationswithtwenty-threeoftheworld'sforemostresearchersandentrepreneursworkinginAIandrobotics:DemisHassabis(DeepMind),RayKurzweil(Google),GeoffreyHinton(Univ.ofTorontoandGoogle),RodneyBrooks(RethinkRobotics),YannLeCun(Facebook),Fei-FeiLi(StanfordandGoogle),YoshuaBengio(Univ.ofMontreal),AndrewNg(AIFund),DaphneKoller(Stanford),StuartRussell(UCBerkeley),NickBostrom(Univ.ofOxford),BarbaraGrosz(Harvard),DavidFerrucci(ElementalCognition),JamesManyika(McKinsey),JudeaPearl(UCLA),JoshTenenbaum(MIT),RanaelKaliouby(Affectiva),DanielaRus(MIT),JeffDean(Google),CynthiaBreazeal(MIT),OrenEtzioni(AllenInstituteforAI),GaryMarcus(NYU),andBryanJohnson(Kernel).MartinFordisaprominentfuturist,andauthorofFinancialTimesBusinessBookoftheYear,RiseoftheRobots.HespeaksatconferencesandcompaniesaroundtheworldonwhatAIandautomationmightmeanforthefuture.MeetthemindsbehindtheAIsuperpowersastheydiscussthescience,businessandethicsofmodernartificialintelligence.ReadJamesManyika’sthoughtsonAIanalytics,GeoffreyHinton’sbreakthroughsinAIprogramminganddevelopment,andRanaelKaliouby’sinsightsintoAImarketing.ThisAIbookcollectstheopinionsoftheluminariesoftheAIbusiness,suchasStuartRussell(coauthoroftheleadingAItextbook),RodneyBrooks(aleaderinAIrobotics),DemisHassabis(chessprodigyandmindbehindAlphaGo),andYoshuaBengio(leaderindeeplearning)tocompleteyourAIeducationandgiveyouanAIadvantagein2019andthefuture.
品牌:中图公司
上架时间:2018-11-23 00:00:00
出版社:Packt Publishing
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Architects of Intelligence最新章节
查看全部- Packt.com
- Why subscribe?
- Chapter 26. Acknowledgments
- Chapter 25. When Will Human-Level AI be Achieved? Survey Results
- Chapter 24. BRYAN JOHNSON
- Chapter 23. OREN ETZIONI
- Chapter 22. JOSHUA TENENBAUM
- Chapter 21. CYNTHIA BREAZEAL
- Chapter 20. RODNEY BROOKS
- Chapter 19. DAVID FERRUCCI
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商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题
本书本书基于业务问题,就如何搭建分析框架,厘清分析思路,按照标准分析步骤对数据进行怡当的预处理,选择合适的分析方法和分析模型,使用恰当的分析工具对数据进行分析,以及对分析结果进行可视化和符合业务要求的解读等内容展开讲解,帮助业务专家做出合适的业务判断,制定准确的业务策略。计算机13万字 - 会员
大数据SQL优化:原理与实践
这是一本站在一线开发人员的视角,从SQL的本质出发,采用理论与实践相结合、案例与分析相结合、作者经验与一线需求相结合的方式,深度解读大数据SQL优化核心技术和解决方案的工具书。本书主要面向大数据初中级技术人员,期望帮大家深度理解大数据SQL优化原理,掌握SQL优化的落地实践方法,从而真正“玩转”大数据SQL优化技术,根据实际问题和需求设计出有针对性的提升SQL性能的解决方案。计算机14万字 - 会员
Python数据分析
本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识,涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用,帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字 - 会员
大数据导论
本书围绕新工科背景下大数据人才培养需求编写,既涵盖了大数据的基础知识,又介绍了大数据分析的相关工具与案例。全书共9章,介绍了大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据可视化处理流程;重点分析了科大讯飞大数据平台在政务、交通、金融和用户画像等实际场景中的应用,还介绍了大数据实验环境的详细搭建步骤,方便读者快速理解和体验大数据应用技术;最后介绍了大数据治理中法律政策、行业标准建设的计算机14.5万字 - 会员
Python数据分析与挖掘实战(第3版)
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准,前两版销售超过15万册,被国内100余所院校采用为教材,同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动,以真实的行业应用为依托,帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例,涵盖了房地产、零售、互联网等多个领域,将Python编程知识、数据分析与挖掘知识和行业知识融合,让读者在实践中快速地掌握针计算机14万字 - 会员
网络科学与网络大数据结构挖掘
《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块:第一模块是基础理论,包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容,旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块,包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导,而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式,兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员计算机0字 - 会员
ETL数据整合与处理(Kettle)
本书以Kettle实现ETL流程为目标,将ETL知识点与任务相结合,配套真实案例,深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章,第1章介绍了ETL概念和ETL工具,让读者在了解ETL相关的概念后,立刻上手ETL工具Kettle;第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件,包括源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等内容,内容与ETL流程匹配,能帮助读者快速掌握ETL计算机8.1万字 - 会员
码上行动:利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析
本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析,以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。计算机8.5万字 - 会员
Python数据分析与挖掘实战
本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章,分为基础篇(第1~5章)和实战篇(第6~11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识;实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预计算机13.6万字