大話機(jī)器智能：一書看透AI的底層運(yùn)行邏輯

大話機(jī)器智能：一書看透AI的底層運(yùn)行邏輯讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖書智能人工智能數(shù)據(jù)底層邏輯技術(shù)原理數(shù)據(jù)人工智能算法信息世界計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)方法模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概率本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書以有趣的案例和深入淺出的語(yǔ)言，直擊AI的底層運(yùn)行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術(shù)要點(diǎn)，打通AI的各種技術(shù)壁壘，厘清不易察覺(jué)的“認(rèn)知錯(cuò)誤”，從而更好地認(rèn)識(shí)正在運(yùn)轉(zhuǎn)的神秘AI世界。本書共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎(chǔ)理論，通過(guò)生動(dòng)、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎(chǔ)學(xué)科如何起作用：如何基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論找到應(yīng)對(duì)不確定性的有效方法與解題思路如何基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)與原理避開(kāi)數(shù)據(jù)“陷阱”，給出謹(jǐn)慎的主觀結(jié)論如何從數(shù)學(xué)視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術(shù)——數(shù)據(jù)、算法、算力，詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)是如何處理的，如何通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法讓機(jī)器正確認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)與規(guī)律，以及如何通過(guò)算力整合與軟件協(xié)作實(shí)現(xiàn)更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數(shù)據(jù)“殺熟”、隱私計(jì)算、深度偽造技術(shù)、對(duì)抗樣本攻擊、數(shù)據(jù)投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來(lái)，包括：人工智能會(huì)搶走人類的工作嗎？機(jī)器人會(huì)統(tǒng)治人類嗎？通用人工智能會(huì)出現(xiàn)嗎？未來(lái)到底會(huì)變成什么樣子？讀書筆記讀書筆記作者的基礎(chǔ)知識(shí)十分扎實(shí)，概率論/統(tǒng)計(jì)/信息論/卷積等不一而足，對(duì)AI的理解也很到位，是一本很有價(jià)值的AI科普讀物。通俗易懂的AI入門書，可以當(dāng)科普書看看。數(shù)據(jù)決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，算法只是盡可能逼近這個(gè)界限。從寫作內(nèi)容來(lái)說(shuō)還是非常簡(jiǎn)單普通的，可以了解一下ai的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)以及邏輯基礎(chǔ)，當(dāng)然相當(dāng)來(lái)說(shuō)都是大陸貨，如以前不了解ai讀完了，收獲可以很多，但是如如讀過(guò)了，就可以飛快的翻閱就可以了，找到自己不足的內(nèi)容就可以了。目錄分析1.1解題最重要的是思路1.2隨機(jī)世界1.3概率的威力1.4直覺(jué)和錯(cuò)覺(jué)1.5生活中的大數(shù)定律1.6如何驗(yàn)證假設(shè)010302040506第1章世界充滿不確定性1.8結(jié)語(yǔ)1.7經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐如何共存第1章世界充滿不確定性1.1解題最重要的是思路1.1.1加百子的答案1.1.2人工智能的破題思路1.1.3統(tǒng)計(jì)思維的誕生1.2隨機(jī)世界1.2.1猜測(cè)上帝的游戲1.2.2科學(xué)研究與模型1.2.3隨機(jī)性與隨機(jī)過(guò)程1.2.4正態(tài)分布是什么1.2.5隨機(jī)不是均勻1.3概率的威力1.3.1試驗(yàn)?zāi)艿贸鍪裁匆?guī)律1.3.2如何合理分配賭金1.3.3概率與異常值1.3.4用概率擊敗莊家1.4直覺(jué)和錯(cuò)覺(jué)1.4.1猜拳是不是碰運(yùn)氣1.4.2同一天生日的概率是多少1.4.3蒙提霍爾的三門問(wèn)題1.5生活中的大數(shù)定律1.5.1大數(shù)定律的概念和意義1.5.2蒙特卡洛方法1.6如何驗(yàn)證假設(shè)1.6.1女士品茶1.6.2停時(shí)理論1.7經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐如何共存1.7.1什么是貝葉斯定理1.7.2樸素貝葉斯有多“樸素”1.7.3每個(gè)人都懂貝葉斯2.1小心數(shù)據(jù)的陷阱2.2數(shù)據(jù)收集的偏差2.3數(shù)據(jù)處理的悖論2.4數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的誤導(dǎo)第2章數(shù)據(jù)代表真相嗎2.6結(jié)語(yǔ)2.5如何正確解讀數(shù)據(jù)第2章數(shù)據(jù)代表真相嗎2.2數(shù)據(jù)收集的偏差2.2.1幸存者偏差2.2.2選擇性偏差2.3數(shù)據(jù)處理的悖論2.3.1被平均的工資2.3.2辛普森悖論2.4數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的誤導(dǎo)2.4.1未披露的數(shù)據(jù)2.4.2會(huì)欺騙的視覺(jué)設(shè)計(jì)2.5如何正確解讀數(shù)據(jù)2.5.1相關(guān)性不等于因果性2.5.2被選數(shù)據(jù)的騙局2.5.3數(shù)據(jù)表達(dá)的局限2.5.4精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn)3.1數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)3.2用信息丈量世界3.3信息是如何交換的3.4信息的加密與解密第3章如何獲得有用信息3.6結(jié)語(yǔ)3.5信息里的噪聲第3章如何獲得有用信息3.1數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)3.1.1數(shù)據(jù)是一組有意義的符號(hào)3.1.2信息是用來(lái)消除不確定性的3.1.3知識(shí)是對(duì)信息的總結(jié)和提煉3.2用信息丈量世界3.2.1香農(nóng)與信息論3.2.2一條信息的價(jià)值3.2.3重復(fù)的信息沒(méi)有價(jià)值3.2.4信息的熵3.3信息是如何交換的3.3.1互聯(lián)網(wǎng)與信息交換3.3.2哈夫曼和有效編碼3.3.3信息不對(duì)稱與囚徒困境3.4信息的加密與解密3.4.1語(yǔ)言是一套密碼系統(tǒng)3.4.2墻邊盛開(kāi)的花朵3.4.3可以被公開(kāi)的密鑰3.5信息里的噪聲3.5.1信息越多結(jié)果就越準(zhǔn)確嗎3.5.2人工智能如何處理噪聲3.5.3模型的泛化能力3.5.4欠擬合和過(guò)擬合4.1大數(shù)據(jù)概述4.2數(shù)據(jù)處理的流程和方法4.3大數(shù)據(jù)改變了什么4.4結(jié)語(yǔ)第4章大數(shù)據(jù)處理與挖掘4.1大數(shù)據(jù)概述4.1.1數(shù)據(jù)是描繪世界的新方式4.1.2大數(shù)據(jù)到底有多大4.2數(shù)據(jù)處理的流程和方法4.2.1數(shù)據(jù)收集4.2.2數(shù)據(jù)加工4.2.3數(shù)據(jù)分析4.2.4數(shù)據(jù)可視化4.3大數(shù)據(jù)改變了什么4.3.1經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)4.3.2時(shí)間與空間4.3.3記憶與理解5.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法5.1機(jī)器學(xué)習(xí)是什么第5章機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的5.4結(jié)語(yǔ)5.3沒(méi)有完美的算法第5章機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的5.1機(jī)器學(xué)習(xí)是什么5.1.1歸納與推演5.1.2定規(guī)則和學(xué)規(guī)則5.1.3算法的含義5.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法5.2.1常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方法5.2.2回歸5.2.3分類5.2.4聚類5.2.5降維5.2.6時(shí)間序列6.1不斷演進(jìn)的人工智能6.3深度學(xué)習(xí)算法6.2機(jī)器會(huì)不會(huì)思考第6章模擬大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.5結(jié)語(yǔ)6.4場(chǎng)景是算法的綜合應(yīng)用第6章模擬大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.1不斷演進(jìn)的人工智能6.1.1從淺層學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)6.1.2萌芽、復(fù)蘇、增長(zhǎng)和爆發(fā)6.3深度學(xué)習(xí)算法6.3.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：模擬人腦的思考6.3.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：讓計(jì)算機(jī)“看”到世界6.3.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：如何模擬記憶功能6.3.4強(qiáng)化學(xué)習(xí)：黑森林蛋糕的秘密6.4場(chǎng)景是算法的綜合應(yīng)用6.4.1計(jì)算機(jī)如何下圍棋6.4.2計(jì)算機(jī)如何打游戲6.4.3計(jì)算機(jī)如何與人對(duì)話7.1不斷提升的計(jì)算能力7.2如何完成協(xié)作計(jì)算7.3無(wú)處不在的計(jì)算資源7.4軟件代碼共享的好處7.5結(jié)語(yǔ)12345第7章海量運(yùn)算背后的技術(shù)7.1不斷提升的計(jì)算能力7.1.1計(jì)算的演進(jìn)7.1.2今非昔比的算力7.1.3計(jì)算機(jī)芯片7.2如何完成協(xié)作計(jì)算7.2.1舉足輕重的三篇論文7.2.2不可兼得的CAP定理7.2.3故障是不可避免的7.3無(wú)處不在的計(jì)算資源7.3.1第一階段：數(shù)據(jù)大集中7.3.2第二階段：資源云化7.4軟件代碼共享的好處7.4.1網(wǎng)絡(luò)協(xié)議該不該公開(kāi)7.4.2如何進(jìn)行大規(guī)模協(xié)作7.4.3開(kāi)源就是免費(fèi)嗎8.1大數(shù)據(jù)與隱私計(jì)算8.2人工智能與算法安全8.3如何構(gòu)建防御體系8.4結(jié)語(yǔ)第8章人工智能下的隱私與安全8.1大數(shù)據(jù)與隱私計(jì)算8.1.1大數(shù)據(jù)“殺熟”是怎么回事8.1.2大數(shù)據(jù)下的隱私計(jì)算8.2人工智能與算法安全8.2.1對(duì)抗樣本的博弈8.2.2數(shù)據(jù)投毒和模型安全8.2.3眼見(jiàn)不一定為實(shí)8.2.4設(shè)備互聯(lián)與智能汽車8.2.5網(wǎng)絡(luò)安全攻擊8.3如何構(gòu)建防御體系8.3.1紅藍(lán)對(duì)抗8.3.2安全是平衡問(wèn)題8.3.3人是安全的一部分9.1可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)9.3結(jié)語(yǔ)9.2不可預(yù)知的未來(lái)第9章未來(lái)會(huì)變成什么樣子9.1可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)9.1.1一個(gè)充滿想象的未來(lái)9.1.2人工智能會(huì)不會(huì)搶走人類的工作9.1.3人機(jī)合作是新常態(tài)9.1.4人機(jī)關(guān)系在重構(gòu)9.1.5變閑了還是變忙了9.1.6會(huì)生長(zhǎng)的技術(shù)樹(shù)9.2不可預(yù)知的未來(lái)9.2.1人類和計(jì)算機(jī)的區(qū)別9.2.2人工智能之不能9