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题名/责任者:

机器学习vs复杂系统/许铁编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-121-34410-7/CNY59.00

载体形态项:

184页:图;24cm

个人责任者:

许铁 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

许铁，以色列理工学院机器学习在读博士、巴黎高等师范学院物理与复杂系统硕士、cruiser创始人。

提要文摘附注:

本书从跨学科视角来看待人工智能这个技术性的学科。围绕用数学模型预测未来这一主题，介绍算法，主要包括现在流行的机器学习和深度学习算法，以及算法要解决问题本身的复杂性。复杂的问题，需要复杂的算法，而算法设计背后的老师正是自然界的复杂性本身。最终，我们上升到自然界解决复杂性最有利的工具，即人类智能本身，让读者从神经科学的角度再次理解人工智能这个大主题，让读者理解神经科学是如何启发人工智能的，而人工智能又如何帮助我们理解人类智能本身。

使用对象附注:

本书既适合具有高中以上数学知识的一般读者，也适合已经在人工智能领域工作的专业人士。

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