深度学习的数学：使用Python语言 - 第10页

...深度学习……毫无疑问，人工智能正在改写行业形态。如同此前个人电脑、互联网、大数据的风行一般，技术创新又一次极大地改变了我们的工作与生活。那么，究竟应该如何看待人工智能？ 在本书中，三位深耕人工智能和决策领域的...

...简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。通过阅读本书，你可以：学到一堂Python速成...

...深入剖析程序和计算机》借助 Ruby 全面介绍计算理论和编程语言的设计。作者注重实用性，不仅尽量抛开复杂难懂的数学符号，而且特别选用简单快捷的编程语言 Ruby，在读者熟知的背景知识下，以明晰的可工作代码阐明形式语义...

...和现实应用，并把这些知识融合成一个个精彩悬疑的故事。 本书通过一系列的故事和案例，深浅出地讲解了初中代数知识，如果你对数学提不起兴趣、对数学有畏难情绪，或者找不到正确的学习方法，那么...

...从符号推理、深度学习走向知识 + 数据驱动的 3.0 时代；产业拓展更深更广，走向智能 +3.0 时代。随着大模型、ChatGPT、DeepSeek 等智能涌现，我们该如何触发 AI 时代其他的突破性技术涌现？这些技术又该怎样反哺产业升级...

...语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底，并敢于挑战学术界的主流观点。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时，他不断撰文和发表演讲来指出以深度学习为代表的当下 AI 的弊端和局限性...

本书主要内容包括 PyTorch 中的计算图，用三阶多项式拟合函数，实现手写数字识别，神经网络基础，卷积神经网络，PyTorch 基础知识，transformer 架构，文本分类应用开发，聊天机器人应用开发，用 Wav2Vec2 进行语音识别，机器翻译应用开发，分布式 PyTorch 等。

...神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术...

...贝叶斯理论背后的科学思想，还阐述了它与人类思维之间的深刻关系，并对各相关领域和人工智能的发展进行了展望。本书适合喜爱数学、算法、机器学习、人工智能、逻辑学和哲学的大众读者，读者无须过多数学和算法...

...进步的基础之一。2000 多年来，逻辑推理貌似发展得相当成熟，数学也一片光明。 但悖论、无穷和难以解释的现实问题总向数学发起挑战。本书透过数学证明和逻辑的故事，洞察数学的思想本质，探讨人类学习...