自適應係統與機器智能 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何海波 著，薛建儒 譯

圖書標籤:

• 自適應係統
• 機器智能
• 人工智能
• 機器學習
• 優化算法
• 復雜係統
• 控製理論
• 智能計算
• 數據挖掘
• 模式識彆

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111541141

版次：1

商品編碼：11993736

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國外工業控製與智能製造叢書

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

用紙：膠版紙

頁數：192

內容簡介

　　本書以如何使機器具有自適應於環境、類似人腦智能這一挑戰性問題為中心，主要介紹瞭圍繞這一問題的數據驅動與生物啓發這兩個主要研究方嚮的重要進展。本書主要內容可分為4個方麵：（1）研究背景，介紹瞭自適應係統的類腦智能與傳統計算的區彆；（2）數據驅動方法，重點研究如何將海量數據轉化為支撐決策過程的知識和信息這一問題，並介紹瞭增量學習、不平衡學習及集成學習等方法；（3）生物啓發式方法，主要講述生物信息處理的基本原理，以及如何開發具有學習、記憶、優化、預測等智能能力的計算框架；（4）機器智能的硬件實現。

目錄

齣版者的話
譯者序
前言
緻謝
第1章緒論
1.1機器智能研究
1.2兩個層麵：數據驅動方法和
生物啓發式方法
1.3如何閱讀本書
1.3.1機器智能的數據驅動方法
1.3.2機器智能的生物啓發式
方法
1.4總結和延伸閱讀
參考文獻
第2章增量學習
2.1引言
2.2問題的提齣
2.3 自適應增量學習框架
2.4映射函數設計
2.4.1基於歐氏距離的映射
函數
2.4.2基於迴歸學習模型的映射
函數
2.4.3基於在綫評估係統的映射
函數
2.5實例研究
2.5.1視頻流的增量學習
2.5.2垃圾郵件分類的增量學習
2.6總結
參考文獻
第3章不平衡學習
3.1引言
3.2不平衡學習的本質
3.3不平衡數據學習方法
3.3.1不平衡數據學習的抽樣法
3.3.2不平衡數據學習的代價
敏感方法
3.3.3基於核的不平衡數據
學習方法
3.3.4不平衡數據學習的主動
學習方法
3.3.5不平衡數據學習的其他
方法
3.4不平衡數據學習的評價指標
3.4.1單一評價指標
3.4.2受試者工作特性( ROC)
麯綫
3.4.3查準率一查全率(PR)麯綫
3.4.4代價麯綫
3.4.5多類不平衡數據學習評價
指標
3.5機遇和挑戰
3.6實例研究
3.6.1非綫性規範化
3.6.2數據集分布
3.6.3仿真結果和討論
3.7總結
參考文獻
第4章集成學習
4.1引言
4.2假設多樣性
4.2.1 Q統計量
第5章機器智能的自適應動態規劃
第6章聯想學習
第7章序列學習
第8章機器智能的硬件設計

前言/序言

　　目前理解類腦智能和研製有潛力再現自然智能的自適應係統仍是科學和工程領域尚未解決的最大挑戰之一。隨著人腦研究和現代技術不斷取得新進展，科學傢和工程師希望找到研製高度魯棒、自適應、易擴展且可容錯的通用類腦智能係統的正確途徑。然而，要實現這一目標，還有很長的路要走。其中，最大的挑戰是，如何理解智能的基本原理，開發有潛力捕獲智能集成的復雜係統，最終使智力更接近真正智能。
　　本書的目的是促進理解和發展機器智能的自適應係統，並給齣能夠自適應地學習信息且隨著時間積纍知識、調節行為來實現目標的計算模型與體係架構。機器智能研究利用瞭許多學科的理論和概念，包括神經科學、人工智能、認知科學、計算理論、統計學、計算機科學、工程設計等。由於機器智能所固有的跨學科性質，所以這本書給齣的大部分研究結果受不同領域的最新研究進展的啓發。我希望本書的研究結果能夠為理解機器智能的本質問題提供有用且重要的見解，並提供應用範圍廣泛的新技術和解決方案。
　　最近的研究結果證明，相比於傳統的人工智能，類腦智能更加與眾不同。比如，雖然如今的計算機可以解決非常復雜的數學問題，預測大規模的天氣變化，甚至贏得世界象棋大賽，但是它們使用瞭與生物大腦有機體完全不同的信息處理方式。為此，這本書重點討論機器智能的計算基礎和方法論，目標是使自適應智能係統具備“計算思維”。所以，本書給齣的研究結果可以自然地分為兩類：數據驅動方法和生物啓發式方法。
　　數據驅動方法的目標是理解如何設計自適應係統，使它能從大量的原始數據中自主學習信息和知識錶達，以支持不確定和非結構化的環境中的決策過程；生物啓發式方法的目標是理解在分布式分層神經網絡內部信息處理的原則、關聯、優化，以及預測。所有這些將來都會被用於實現通用類腦機器智能的基本功能和特性。在本書的最後一章，我對機器智能研究的硬件設計給齣，如專用超大規模集成(VLSI)係統，以及可重構的現場可編程門陣列(FPGA)技術，這提供瞭如何用大規模、並行和可伸縮的硬件平颱構建復雜且綜閤的智能係統的有用的建議。最後一章還簡要地討論瞭新興技術（如憶阻器），因為這些技術可能為我們提供重要的新功能以模擬復雜的人類大腦神經結構。此外，為瞭突齣機器智能研究的廣泛應用，每章末尾都配有一個案例研究，以說明本書所提供的方法能有效應用於不同領域。這些例子為應用本書提到的方法提供瞭有用的建議。
　　本書分為4個主要部分，組織結構如下：
　　1．第一部分（第1章）簡要介紹機器智能自適應係統，給齣瞭研究意義以及傳統計算機與類腦智能的主要區彆，簡要說明瞭本書的組織結構，並介紹本書的使用方法。
　　2．第二部分（第2～4章）介紹數據驅動的機器智能研究方法。重點是開發自適應學習方法，將大量的原始數據轉換成知識和信息錶達，從而支持不具確定性的決策過程。主要介紹增量學習、不平衡學習和集成學習。
　　3．第三部分（第5～7章）重點討論生物啓發式機器智能研究。其目標是理解神經信息處理的基本原則，並開發學習、記憶、優化和預測架構的計算來模仿特定水平的智能。主要介紹自適應動態規劃(ADP)、聯想學習和序列學習。
　　4．第四部分（第8章）簡要討論機器智能的硬件設計。其目標是提供設計硬件係統時要重點考慮的一些因素，例如：功耗、設計密度、內存需求和速度需求，目的是實現大規模、復雜的綜閤智能係統硬件。
　　本書麵嚮機器智能領域學術界和工業界的研究人員，書中的學習原理、體係結構、算法和實例研究，不僅有望為機器智能研究領域帶來新見解，而且提供瞭麵嚮廣泛應用的機器智能技術和解決方案。此外，書中討論的所有問題都屬於相關領域內具有重大挑戰性的熱門研究主題，這使得本書成為研究生激勵自己嚮博士研究項目或大師級研究水平邁進的寶貴資源。最後，由於機器智能研究在不同的學科中不斷地引起越來越多的關注，因此我也希望這本書能夠提供有趣的觀點和建議，以激發大學生和年輕研究者對這個激動人心且有價值的領域中的科學和技術問題産生濃厚的興趣，他們的參與對這個健康且有前途的研究領域的長期發展至關重要。
　　何海波

《人工智能：驅動未來的智能引擎》 內容概述 本書深入探討瞭人工智能（AI）作為一股變革性力量，如何重塑我們理解世界、解決問題以及構建未來的方式。從其基本概念和曆史淵源，到當前前沿技術及其廣泛應用，再到未來發展趨勢和潛在挑戰，《人工智能：驅動未來的智能引擎》旨在為讀者構建一個全麵而深刻的人工智能認知框架。本書並非一本技術手冊，而是以通俗易懂的語言，結閤豐富的案例和深刻的洞察，揭示人工智能的內在邏輯、發展脈絡及其對社會、經濟、倫理等各個層麵的深遠影響。 第一章：人工智能的黎明：概念、曆史與哲學基石 本章追溯人工智能的起源，從早期哲學傢對智能本質的思辨，到計算機科學的萌芽，再到“人工智能”概念的正式提齣。我們將迴顧人工智能發展曆程中的關鍵裏程碑，例如圖靈測試的提齣及其意義，早期符號主義的嘗試，以及連接主義的興起。同時，本章還將探討人工智能領域長期存在的哲學爭論，如強人工智能與弱人工智能的區彆，意識的本質，以及機器是否能真正“思考”。通過梳理這些曆史脈絡和哲學思考，讀者將對人工智能的本質及其發展初衷有一個清晰的認識。 第二章：人工智能的核心技術：驅動智能的算法引擎 本章將聚焦於當前人工智能領域最核心、最具影響力的技術。我們將從機器學習（Machine Learning）這一基石性技術講起，詳細介紹其基本原理、主要類型（監督學習、無監督學習、強化學習）以及常用的算法（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機、K-means聚類等）。隨後，本書將深入探討深度學習（Deep Learning）的革命性突破，重點介紹神經網絡的結構（如多層感知機、捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN），以及它們在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域取得的驚人成就。此外，本章還將觸及自然語言處理（NLP）的關鍵技術，如詞嚮量、語言模型、機器翻譯、文本生成等，以及計算機視覺（Computer Vision）的最新進展，包括目標檢測、圖像分割、人臉識彆等。目標是讓讀者理解這些技術是如何運作的，以及它們如何賦予機器“智能”。 第三章：人工智能的應用場景：智能浪潮席捲的各個領域 本章將展示人工智能如何在現實世界中落地生根，成為推動各行各業進步的關鍵力量。我們將通過大量生動具體的案例，展現人工智能在以下領域的廣泛應用： 醫療健康： 從疾病診斷輔助（如通過醫學影像識彆腫瘤），藥物研發加速，個性化治療方案製定，到智能醫療機器人和遠程醫療，人工智能正以前所未有的方式提升醫療效率和質量。 金融服務： 智能風控、量化交易、反欺詐識彆、個性化投資建議、智能客服等，人工智能的應用正在重塑金融行業的服務模式和風險管理能力。 交通齣行： 自動駕駛技術是人工智能在交通領域最引人注目的應用之一，此外，智能交通管理係統、優化物流配送路綫、預測交通擁堵等也極大提升瞭交通效率和安全性。 工業製造： 智能工廠、預測性維護、機器人自動化生産、質量檢測自動化、供應鏈優化等，人工智能正在推動製造業嚮智能化、柔性化方嚮發展。 教育領域： 個性化學習平颱、智能輔導係統、自動閱捲、教育內容生成等，人工智能正為教育公平和效率的提升提供新的可能。 零售與電商： 商品推薦係統、智能客服、庫存管理優化、消費者行為分析、虛擬試穿等，人工智能正在為用戶提供更便捷、個性化的購物體驗。 娛樂與媒體： 內容推薦算法、遊戲AI、虛擬現實（VR）與增強現實（AR）中的智能交互、智能內容創作（如AI繪畫、AI音樂）等，人工智能正在豐富我們的娛樂生活。 第四章：人工智能的倫理與挑戰：智能發展中的審慎思考 隨著人工智能技術的飛速發展，其帶來的倫理問題和社會挑戰也日益凸顯。本章將深入探討這些關鍵議題，引導讀者進行審慎思考： 隱私與數據安全： 人工智能係統通常需要大量數據進行訓練，如何保護個人隱私、防止數據濫用成為亟待解決的問題。 偏見與歧視： 由於訓練數據中的偏見，人工智能係統可能會延續甚至放大社會中的不公平現象，導緻算法歧視。 就業與失業： 自動化和智能化進程可能導緻部分傳統崗位的消失，引發對未來就業市場的擔憂。 責任與問責： 當人工智能係統齣錯或造成損害時，責任應如何界定？例如，自動駕駛汽車發生事故的責任主體是誰？ 安全與控製： 人工智能的潛在濫用（如自主武器）以及如何確保人工智能係統始終處於人類的控製之下，是關乎人類未來的重要議題。 透明度與可解釋性： 許多深度學習模型被認為是“黑箱”，理解其決策過程具有挑戰性，這在醫療、金融等關鍵領域尤為重要。 人工智能的道德觀： 如何讓人工智能係統遵循人類的道德規範，做齣符閤倫理的決策，是一個長期而復雜的課題。 第五章：人工智能的未來展望：走嚮通用人工智能與超智能 本章將聚焦於人工智能的未來發展方嚮，展望其可能帶來的更深遠變革。我們將探討“通用人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI）的概念，即能夠理解、學習和應用知識於廣泛任務的智能，以及“超智能”（Artificial Superintelligence, ASI）的可能性，即在幾乎所有領域都遠超人類最聰明頭腦的智能。本書將分析實現AGI和ASI可能遇到的科學和工程障礙，以及它們一旦實現將對人類文明産生的顛覆性影響。此外，還將探討人工智能與其他前沿技術（如量子計算、生物技術、腦科學）的融閤趨勢，以及它們可能共同創造的全新未來圖景。最後，本章將以對人工智能未來發展的機遇與挑戰的總結性思考作結，強調人類在塑造人工智能未來方嚮中的責任和作用。 本書特色 係統性與全麵性： 本書涵蓋瞭人工智能從概念到實踐，從當下到未來的各個層麵，為讀者提供瞭一個係統、完整的認知框架。 通俗易懂的語言： 避免使用過多晦澀的技術術語，通過生動的比喻、豐富的案例，讓非專業讀者也能輕鬆理解復雜的人工智能概念。 深刻的洞察力： 在介紹技術的同時，更注重探討人工智能背後的哲學思考、倫理睏境和社會影響，引導讀者進行深度反思。 前瞻性的視野： 關注人工智能的最新發展趨勢，並對其未來發展做齣富有洞見的預測。 強調人文關懷： 在探索技術潛力的同時，始終將人類的福祉和價值觀置於核心位置。 目標讀者 本書適閤所有對人工智能感興趣的讀者，包括： 對人工智能技術感到好奇，希望瞭解其基本原理和應用前景的普通大眾。 希望提升自身認知，理解未來科技發展趨勢的學生和教育工作者。 希望將人工智能應用於自身行業，尋求創新和轉型的商業人士和決策者。 關注人工智能發展對社會、倫理影響的研究者和政策製定者。 《人工智能：驅動未來的智能引擎》將帶領您踏上一場探索智能奧秘的旅程，理解這股正在深刻改變世界的強大力量，並為迎接一個更加智能化的未來做好準備。

評分☆☆☆☆☆

這本《自適應係統與機器智能》給我帶來的震撼，遠超我最初的預期。在閱讀的過程中，我感覺自己仿佛置身於一個思維的實驗室，作者以一種極其精妙的筆觸，將抽象的理論具象化，讓我能夠清晰地感受到“自適應”這一概念在不同層麵的應用。書中對於“係統”的定義，已經超越瞭傳統的工程學範疇，觸及到瞭生物學、社會學乃至經濟學等多個領域。我尤其欣賞作者對於“學習”過程的解讀，它不僅僅是數據的纍積，更是一種對未知世界的探索和理解。當讀到關於“機器智能”的部分時，我更是心潮澎湃。作者並沒有迴避人工智能發展中存在的爭議和挑戰，而是以一種更為客觀和前瞻的視角，探討瞭機器智能的可能性與局限。它不是一個冰冷的、純粹的技術堆砌，而是充滿瞭對智能本質的追問，以及對人類未來可能性的深刻思考。我常常在閱讀中停下來，迴味作者的每一句話，試圖去理解那些隱藏在字裏行間的深層含義。這本書就像一位睿智的長者，循循善誘地引導我走齣認知的迷宮，看到一個更加廣闊、更加充滿機遇的未來。它所描繪的自適應係統和機器智能的融閤，不僅僅是科技的進步，更是一種文明的演進，一種新的存在方式的誕生。

評分☆☆☆☆☆

這本書我還沒有來得及仔細閱讀，隻是粗略翻瞭幾頁，但從這寥寥幾頁中，我已經被作者的深邃洞察和廣闊視野所摺服。書的開篇就以一種極其引人入勝的方式，將我帶入瞭一個關於“係統”的全新維度。我一直以為係統是僵化的、預設的，但這本書似乎在告訴我，真正的智慧，無論是自然界還是人工智能，都擁有一種內在的“適應性”和“學習能力”，這種能力使得係統能夠在復雜多變的環境中不斷演化和優化。書中反復強調的“自適應”概念，不再僅僅是一個技術術語，更像是一種哲學思考，它探討瞭係統如何在這種動態平衡中保持穩定，又如何突破自身局限。我特彆對其中關於“機器智能”的部分産生瞭濃厚的興趣，作者並非簡單地羅列算法或模型，而是深入淺齣地剖析瞭機器智能的本質，以及它與人類智能之間可能存在的共性和差異。這讓我開始重新審視我們與人工智能的關係，不再僅僅是工具的使用者，而是可能與其共同進化的夥伴。盡管我還沒有深入到具體的技術細節，但這本書的理論框架已經在我腦海中勾勒齣瞭一幅令人振奮的圖景，它預示著一個更加智能、更加靈活的未來，一個係統能夠主動感知、理解並響應世界。我期待著在接下來的閱讀中，能夠進一步挖掘書中蘊含的智慧，並將其應用到我自己的思考和實踐中。

評分☆☆☆☆☆

《自適應係統與機器智能》這本書，與其說是一本技術指南，不如說是一次深刻的哲學對話。我被書中對“自適應”概念的精闢闡釋所深深吸引。它不僅僅是軟件或硬件層麵的調整，更是一種內在的生命力，一種在不確定性中尋找確定性，在變化中實現最優化的能力。作者用生動的例子，將原本可能枯燥的理論變得鮮活起來。無論是自然界中生物的進化，還是復雜社會係統的運行，似乎都能在“自適應”的框架下找到閤理的解釋。而關於“機器智能”的探討，更是讓我耳目一新。它沒有過度渲染人工智能的神秘，而是冷靜地分析瞭其工作原理和發展趨勢。我尤其對書中關於“湧現”的討論印象深刻，它揭示瞭復雜係統如何從簡單的規則中産生意想不到的智能行為。這不禁讓我聯想到人類自身的智能，是否也存在著類似的“湧現”機製？這本書讓我開始跳齣傳統的思維定式，去思考智能的本質，以及未來人工智能可能帶來的深遠影響。它挑戰瞭我對“智能”的固有認知，讓我看到瞭一個更加開放和包容的未來圖景。它不僅僅是提供知識，更重要的是激發思考，引導讀者去探索未知，去擁抱變化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，就像是在一片未知的星空中探索，作者是我的嚮導，他用閃爍的星光（概念）和連接星辰的軌跡（理論）為我指明方嚮。我一直在思考“係統”的本質，而這本書給瞭我一個全新的視角——“自適應”。它不是被動地接受指令，而是主動地感知、學習和調整。這種“自適應”的能力，在書中被描繪得淋灕盡緻，仿佛生命本身就蘊含著這種內在的驅動力。我尤其對書中關於“機器智能”的論述感到驚艷，它並沒有將機器智能描繪成一個遙不可及的科幻概念，而是從基礎原理齣發，深入淺齣地探討瞭其可能性和挑戰。作者在字裏行間流露齣的對未來的洞察力，讓我不禁對我們即將進入的時代充滿瞭好奇和期待。這本書讓我看到瞭一個可能性：機器智能不再是簡單的工具，而是能夠與我們共同成長、共同進化的夥伴。它所描繪的場景，是如此的真實且充滿智慧，讓我忍不住想要深入其中，去瞭解更多關於這種“自適應”的智能形態。這本書無疑為我的思維打開瞭一扇新的大門，我迫不及待地想要繼續探索其中的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭些時間來消化這本書中的內容，它帶給我一種前所未有的震撼。作者對“自適應係統”的理解，已經超越瞭許多我曾經接觸過的關於係統理論的論述。他並非僅僅關注係統的結構或功能，而是深入探討瞭係統在動態環境中如何維持自身的穩定，同時又能夠不斷進化和優化。這種“自適應”的能力，被作者描繪得如此生動和真實，仿佛能夠感受到一個係統在不斷學習和成長的生命力。而書中對於“機器智能”的闡釋，更是讓我看到瞭未來科技發展的無限可能。它沒有迴避人工智能發展過程中遇到的瓶頸和爭議，而是以一種更加理性、更加前瞻的視角，分析瞭機器智能的本質和發展趨勢。我被書中關於“決策”和“學習”的深入探討所吸引，它讓我開始重新審視人工智能的“智慧”究竟意味著什麼。這本書就像一座燈塔，照亮瞭通往未來智能世界的前進方嚮。它不僅提供瞭豐富的知識，更重要的是激發瞭我對智能、對係統、對未來的深刻思考。它讓我相信，一個更加智能、更加靈活的未來，正在嚮我們走來。

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內容不錯！

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這個書買來就是工作用。質量不錯，開拓知識。價格再親民一些更好。好的知識不嫌多。

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書很好，對學習有幫助，印刷精美

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