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• 200 1_ |a 机器学习vs复杂系统 |A ji qi xue xi vs fu za xi tong |f 许铁编著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2018

• 215 __ |a 184页 |c 图 |d 24cm

• 314 __ |a 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。

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 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。

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 许铁 |A xu tie |4 编著

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20181128

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