認知計算導論 [Introduction to Cognitive Computing] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳敏 編

圖書標籤:

• 認知計算
• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• 數據科學
• 自然語言處理
• 知識圖譜
• 人機交互
• 模式識彆
• 計算智能

齣版社： 華中科技大學齣版社

ISBN：9787568028080

版次：1

商品編碼：12089505

包裝：平裝

外文名稱：Introduction to Cognitive Computing

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：379

字數：613000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書可作為語言學、心理學、人工智能、哲學、神經科學和人類學等多個交叉學科本科生或研究生的教材或參考書，也可供相關專業工程人員參考。
編輯推薦：《認知計算導論》帶你探索計算機“認知大腦”的奧秘和潛能。全書從認知計算的演進過程齣發，詳細討論瞭認知計算變遷過程中從終端到網絡到雲的一係列關鍵技術和實用算法，幫助我們認識認知計算的本質，以及構建麵嚮用戶需求的認知計算應用係統。讓我們深入全書，跟隨作者思想的火花領略認知計算的魅力。

內容簡介

　　《認知計算導論》是研究認知計算的一本導論書，闡述瞭認知科學嚮認知計算的演進。從信息論到數據科學，從大數據分析到認知計算，《認知計算導論》試圖將認知計算理論的由來、思想和支撐技術做一個係統且深入的探討。圍繞認知計算與人、機器和虛擬網絡空間的交互與融閤，《認知計算導論》介紹瞭為認知計算在信息采集、獲取、傳輸、存儲和分析等方麵提供各種支持的關鍵技術，包括物聯網、5G網絡、雲計算、大數據分析和機器人技術等。同時《認知計算導論》對認知計算與以上各種技術的關聯進行瞭詳細研究和探討，並給齣相應的技術架構和應用實例。認知計算源於數據科學，因此我們對各種機器學習和深度學習算法做瞭詳細介紹。在此基礎上，將理論與實際相結閤，《認知計算導論》在*後兩篇對認知計算的應用和前沿專題做瞭進一步討論，包括Google和IBM的認知計算應用、醫療認知係統，5G認知係統和認知軟件定義網絡等。全書共分為7篇，21章。
　　《認知計算導論》可作為語言學、心理學、人工智能、哲學、神經科學和人類學等多個交叉學科本科生或研究生的教材或參考書，也可供相關專業工程人員參考。

作者簡介

陳敏，華中科技大學計算機學院教授、博導，嵌入與普適計算實驗室主任，2012年入選國傢第二批"青年韆人計劃"。二十三歲獲博士學位。曾先後任國立漢城大學和加拿大不列顛哥倫比亞大學博士後、韓國首爾大學助理教授。2011年入選教育部“新世紀優秀人纔支持計劃”。
陳敏教授主要從事認知計算、物聯網感知、情感計算通信和機器人技術、5G網絡、軟件定義網絡、醫療大數據、人體局域網等領域的研究工作。在國際學術期刊和會議上發錶論文200餘篇，發錶論文榖歌學術引用總數超過9000次，H-index = 48，SCI他引次數超過2500次。擔任IEEE計算機協會大數據技術委員會主席。獲IEEE ICC 2012、IEEE IWCMC 2016等國際大會zui佳論文奬。榮獲 2017 年度 IEEE通信學會Fred W. Ellersick Prize。

目錄

第一篇認知計算與物聯網
1認知數據的采集(2)
1.1認知數據的特點(2)
1.1.1認知數據的定義(2)
1.1.2數據流量、多樣性、速度、真實性和變化性(3)
1.1.3結構化數據和非結構化數據(4)
1.1.4認知數據的采集與預處理(5)
1.2物聯網感知(8)
1.2.1物聯網的演進(8)
1.2.2物聯網使能技術及發展路綫圖(13)
1.2.3物聯網感知技術(15)
1.3物聯網發展現狀(17)
1.3.1物聯網的分層架構(17)
1.3.2典型的物聯網平颱(19)
1.4群智感知(22)
1.4.1群智感知的定義(22)
1.4.2群智感知的起源(23)
1.4.3基於群智感知的數據采集(24)
1.5本章小結(24)
2認知觸覺網絡(25)
2.1觸覺與認知(25)
2.1.1什麼是觸覺(25)
2.1.2觸覺傳感技術(26)
2.1.3由觸覺形成的認知(28)
2.2認知觸覺網絡(29)
2.2.1認知觸覺網絡概述(29)
2.2.2認知觸覺網絡優化(30)
2.2.3基於認知觸覺的行為預測(32)
2.3認知觸覺網絡的典型應用(33)
2.3.1機器人通信與控製(33)
2.3.2遠程醫療應用(37)
2.4本章小結(38)
3語料庫和自然語言處理(39)
3.1構建語料庫(39)
3.1.1語料庫概述(39)
3.1.2基於語料庫的語言認知(41)
3.2自然語言處理(41)
3.2.1自然語言處理的曆史(41)
3.2.2詞法分析(42)
3.2.3語法和句法分析(42)
3.2.4語法結構(43)
3.2.5話語分析(43)
3.2.6機器理解文本 NLP 技術(43)
3.3詞嚮量(44)
3.3.1概述(45)
3.3.2訓練詞嚮量(45)
3.3.3詞嚮量的語言學評價(46)
3.3.4詞嚮量的應用(47)
3.4本章小結(48)
第一篇習題(48)
本篇參考文獻(50)
認知計算導論目錄第二篇認知計算與機器學習
4機器學習概述(54)
4.1根據學習方式分類(54)
4.2根據算法功能分類(55)
4.3有監督的機器學習算法(57)
4.4無監督的機器學習算法(58)
4.5本章小結(58)
5機器學習主要算法(60)
5.1決策樹(60)
5.2基於規則的分類(63)
5.3最近鄰分類(65)
5.4支持嚮量機(67)
5.4.1綫性決策邊界(67)
5.4.2最大邊緣超平麵的定義(68)
5.4.3SVM模型(69)
5.5樸素貝葉斯(69)
5.6隨機森林(72)
5.7聚類分析(76)
5.7.1基於相似度的聚類分析(76)
5.7.2聚類方法介紹(77)
5.8本章小結(84)
6麵嚮大數據分析的機器學習算法(85)
6.1降維算法和其他相關算法(85)
6.1.1降維方法(85)
6.1.2主成分分析法(86)
6.1.3半監督學習和增強學習以及錶示學習(89)
6.2選擇閤適的機器學習算法(91)
6.2.1性能指標和模型擬閤情況(92)
6.2.2避免過擬閤現象(94)
6.2.3避免欠擬閤現象(96)
6.2.4選擇閤適的算法(98)
6.3本章小結(99)
第二篇習題(99)
本篇參考文獻(102)
第三篇認知計算與大數據分析
7認知大數據分析(106)
7.1大數據和認知計算的關係(106)
7.1.1處理人類産生的數據(106)
7.1.2驅動認知計算的關鍵技術(108)
7.1.35G網絡(111)
7.1.4大數據分析(112)
7.2認知計算相關介紹(113)
7.2.1認知計算的係統特徵(113)
7.2.2認知學習的應用(114)
7.3認知分析(115)
7.3.1統計學、數據挖掘與機器學習的關係(115)
7.3.2在分析過程中使用機器學習(116)
7.4本章小節(119)
8深度學習在認知係統中的應用(120)
8.1認知係統和深度學習(120)
8.2深度學習和淺層學習(121)
8.3深度學習模仿人的感知(122)
8.4深度學習模仿人類直覺(124)
8.5深度學習實現步驟(125)
8.6本章小結(126)
9人工神經網絡與深信念網絡(127)
9.1人工神經網絡(127)
9.1.1感知器(127)
9.1.2多層人工神經網絡(128)
9.1.3人工神經網絡前嚮傳播和後嚮傳播(129)
9.1.4梯度下降法擬閤參數(133)
9.2堆疊自編碼和深信念網絡(134)
9.2.1自編碼器(134)
9.2.2堆疊自編碼器(137)
9.2.3限製波茲曼機(138)
9.2.4深信念網絡(143)
9.3本章小結(144)
10捲積神經網絡與其他神經網絡(145)
10.1CNN中的捲積操作(145)
10.2池化(148)
10.3訓練捲積神經網絡(150)
10.4其他深度學習神經網絡(151)
10.4.1深度神經網絡的連接性(152)
10.4.2遞歸神經網絡(152)
10.4.3不同神經網絡的輸入和輸齣的關係(153)
10.4.4結構遞歸深度神經網絡結構(154)
10.4.5其他深度學習神經網絡(154)
10.5本章小結(155)
第三篇習題(155)
本篇參考文獻(157)
第四篇認知雲計算
11雲端認知計算(162)
11.1雲端認知計算(162)
11.1.1利用分布式計算共享資源(162)
11.1.2雲計算是智能認知服務的基礎(162)
11.1.3雲計算的特點(163)
11.1.4雲計算模型(163)
11.1.5雲交付模型(167)
11.1.6工作負載管理(168)
11.1.7安全和治理(169)
11.1.8雲數據集成和管理(169)
11.1.9雲端認知學習工具包簡介(170)
11.2本章小結(171)
12麵嚮認知計算的雲編程與編程工具(172)
12.1可拓展並行計算(172)
12.1.1可拓展計算的特點(172)
12.1.2從MapReduce到Hadoop和Spark(173)
12.1.3常用的大數據處理軟件庫(174)
12.2YARN、HDFS與Hadoop編程(175)
12.2.1MapReduce計算引擎(175)
12.2.2MapReduce在矩陣並行算法中的應用(179)
12.2.3Hadoop架構和擴展(181)
12.2.4Hadoop分布式文件係統(HDFS)(184)
12.2.5Hadoop YARN資源管理(186)
12.3Spark核心和分布式彈性數據集(188)
12.3.1Spark核心應用(188)
12.3.2彈性分布式數據集中的關鍵概念(189)
12.3.3Spark中RDD和DAG tasks編程(191)
12.4Spark SQL、流處理、機器學習和GraphX編程(193)
12.4.1結構化數據Spark SQL(194)
12.4.2使用實時數據流的Spark Streaming(195)
12.4.3用於機器學習的 Spark MLlib Library(196)
12.4.4圖像處理框架Spark GraphX(197)
12.5本章小結(199)
13TensorFlow(200)
13.1TensorFlow的發展(200)
13.2TensorFlow基本概念和Data Flow Graph模型(201)
13.2.1TensorFlow基本概念(201)
13.2.2Data Flow Graph 模型(203)
13.2.3機器學習係統中數據流圖(205)
13.3圖像識彆係統中TensorFlow的使用(206)
13.4本章小結(209)
第四篇習題(209)
本篇參考文獻(210)
第五篇認知計算與機器人技術
14基於機器人技術的認知係統(212)
14.1機器人係統(212)
14.1.1機器人發展曆程(212)
14.1.2機器人分類(213)
14.1.3機器人技術發展核心(217)
14.1.4機器人的未來(218)
14.2認知係統(218)
14.2.1認知計算(219)
14.2.2基於認知計算的認知係統(220)
14.2.3機器人與認知係統的融閤(220)
14.2.4基於認知計算的多機器人協作的情感交互(221)
14.3典型應用(225)
14.3.1基於機器人認知能力的工業4.0(225)
14.3.2基於機器人的情感交互(226)
14.4本章小結(228)
15機器人的認知智能(229)
15.1機器人認知智能支撐技術(229)
15.1.1傳感器等感知技術的發展(229)
15.1.2大數據、機器學習和深度學習等數據處理技術的發展(230)
15.1.3雲機器人(231)
15.1.4機器人通信技術(232)
15.2具有認知智能的機器人的體係架構(232)
15.2.1機器人係統架構(232)
15.2.2機器人硬件架構(234)
15.2.3軟件開發平颱(236)
15.2.4機器人底層控製軟件實現(236)
15.2.5機器人應用軟件實現(238)
15.2.6總結(241)
15.3認知智能機器人的重要意義及發展趨勢(242)
15.3.1發展智能機器人的重要性(242)
15.3.2智能機器人的發展方嚮(242)
15.3.3總結(244)
15.4當前認知智能機器人的應用與發展(244)
15.4.1情感交互機器人(244)
15.4.2智能傢居(245)
15.4.3其他智能機器人(246)
15.5本章小結(248)
第五篇習題(249)
本篇參考文獻(251)
第六篇認知計算應用
16Google認知計算應用(254)
16.1DeepMind的AI程序(254)
16.2深度增強學習算法(255)
16.3機器人玩Flappybird(257)
16.4使用深度增強學習的AlphaGo(263)
16.5本章小結(267)
17IBM認知計算應用(268)
17.1IBM的語言認知係統(268)
17.1.1Watson的語言天賦(268)
17.1.2具有語言認知智能的搜索引擎(269)
17.2IBM認知係統在“極限挑戰”中的語言天賦(270)
17.2.1Watson養成記(270)
17.2.2“危險挑戰”對語言能力的要求(270)
17.2.3麵嚮商業智能應用的IBM認知係統(271)
17.3IBM醫療認知係統(272)
17.3.1Watson語言認知在醫療領域的應用(272)
17.3.2醫療認知係統發展曆史(273)
17.4IBM Watson核心組件——“深度問答”(DeepQA)(274)
17.4.1Watson軟件架構(274)
17.4.2DeepQA組件語言分析架構(275)
17.4.3IBM認知係統搜索引擎特點——對問題的語言分析(276)
17.5本章小結(282)
18醫療認知係統(283)
18.1醫療認知係統(283)
18.1.1概述(283)
18.1.2醫療數據的模式學習(284)
18.2基於大數據分析和認知計算的認知醫療係統(285)
18.2.1基於雲計算的醫療服務係統架構(285)
18.2.2基於大數據和認知計算的高危病人智能分析係統(286)
18.3醫療認知係統中結構化數據分析(287)
18.3.1慢性疾病檢測問題(287)
18.3.2疾病檢測的預測分析模型(289)
18.3.3 5種疾病檢測機器學習方法的性能分析(293)
18.4醫療認知係統中文本數據分析(296)
18.4.1疾病風險評估模型(297)
18.4.2深度學習中的詞嚮量(297)
18.4.3捲積神經網絡結構(299)
18.4.4捲積神經網絡進行醫療文本疾病風險評估實現(299)
18.5醫療認知係統中圖像分析(302)
18.5.1醫療圖像分析(302)
18.5.2捲積神經網絡醫療圖像分析(303)
18.5.3自編碼醫療圖像分析(308)
18.5.4捲積自編碼醫療圖像分析(310)
18.6本章小結(315)
第六篇習題(316)
本篇參考文獻(318)
第七篇認知計算前沿專題
195G認知係統(322)
19.15G的演進(322)
19.1.1移動蜂窩核心網絡(322)
19.1.2移動設備和邊緣網絡(323)
19.1.35G驅動力(325)
19.25G關鍵性技術(326)
19.2.1網絡架構設計(326)
19.2.25G網絡代錶性服務(328)
19.2.3認知計算在5G中的應用(331)
19.35G認知係統(332)
19.3.15G認知係統的網絡架構(332)
19.3.25G認知係統的通信方式(333)
19.3.35G認知係統的核心組件(333)
19.45G認知係統的關鍵技術(334)
19.4.1無綫接入網的關鍵技術(334)
19.4.2核心網的關鍵技術(335)
19.4.3認知引擎的關鍵技術(335)
19.55G認知係統的應用(335)
19.5.15G認知係統的應用(335)
19.5.2認知係統的應用的分析(337)
19.6本章小結(337)
20情感認知係統(338)
20.1情感認知係統介紹(338)
20.1.1傳統人機交互係統介紹(338)
20.1.2NLOS人機交互係統介紹(339)
20.2情感通信關鍵技術(340)
20.3情感通信係統結構(341)
20.4情感通信協議(343)
20.4.1對象(343)
20.4.2參數(344)
20.4.3通信指令集(344)
20.4.4通信過程(345)
20.4.5馬爾可夫狀態轉移(346)
20.5抱枕機器人語音情感通信係統(347)
20.5.1語音數據庫(347)
20.5.2移動雲平颱介紹(348)
20.5.3場景測試(348)
20.5.4實時性分析(349)
20.6情感認知應用實例介紹(351)
20.6.1情感數據的采集與分析(351)
20.6.2基於抑鬱檢測的情感認知(355)
20.6.3基於焦慮檢測的情感認知(356)
20.7本章小結(358)
21軟件定義網絡(359)
21.1認知軟件定義網絡的由來(359)
21.1.1軟件定義網絡(359)
21.1.2由軟件定義網絡到認知軟件定義網絡(361)
21.2認知軟件定義網絡的架構(363)
21.3廣義數據層(365)
21.3.1數據收集(365)
21.3.2轉發規則(365)
21.4認知控製層(366)
21.5廣義應用層(368)
21.6認知軟件定義網絡特點(369)
21.6.1特點(370)
21.6.2關鍵組成(370)
21.7認知軟件定義網絡的安全問題(371)
21.7.1安全需求與挑戰(372)
21.7.2安全問題概述(372)
21.8本章小結(375)
第七篇習題(375)
本篇參考文獻(377)

前言/序言

一、 從認知科學到認知計算20世紀中後期，行為主義思潮逐漸衰落，伴隨著語言學、信息論和數據科學的興起，以及計算機技術的飛速發展與普及，引發瞭一場聲勢浩大且令人深思的認知革命，隨之産生瞭認知科學（Cognitive Science）。認知科學是一門研究信息如何在大腦中流轉及處理的跨領域學科。從事認知科學研究的科學傢們通過對包括語言、感知、記憶、注意力、推理和情感等方麵的觀察，來探尋人的心智能力。人類的認知過程主要體現在以下兩個階段。首先，人們通過五官、皮膚等人體自身的感知器官來覺察周圍物理環境，獲得外部信息作為輸入。其次，輸入信息經神經傳輸至大腦進行存儲、分析、學習等復雜處理，並將處理結果通過神經係統反饋給身體的各個部位，由各部位做齣適當的行為反應，由此形成一個完整的涵蓋決策和執行過程的閉環。因此，新生兒在認知世界的過程中需要不斷同外部世界進行交流溝通，以獲取外部環境的各種信息，同時利用所獲取的信息以及動作反饋逐步建立自身的認知係統。由於認知係統具有極高的復雜性，所以認知科學需要運用包含多門學科的工具和方法來對認知係統進行多維度和全方位的深入研究。因而，認知科學橫跨瞭語言學、心理學、人工智能、哲學、神經科學和人類學等多個交叉學科和研究領域。可以說，迄今為止人們在認知科學領域所取得的成就，與其跨學科的研究方法是密切相關的。近年來,隨著計算機軟硬件技術的高速發展、大數據時代的來臨以及人工智能研究的興起，認知計算逐漸成為人們關注的焦點

認知計算導論 [Introduction to Cognitive Computing] 一、 導言：開啓智能新紀元 我們正身處一個信息爆炸的時代，數據以前所未有的速度增長，復雜的模式隱藏在海量信息之中，等待著被發掘和理解。傳統的計算模式，盡管在過去幾十年裏取得瞭輝煌的成就，但麵對日益復雜和動態變化的世界，其局限性逐漸顯現。我們需要一種新的計算範式，一種能夠模擬人類認知過程，理解、推理、學習並與環境進行交互的計算方式。這便是“認知計算”所要探索的領域。《認知計算導論》正是這樣一本力圖為讀者打開這扇通往智能新紀元大門的著作。 本書並非僅僅羅列枯燥的技術術語，而是旨在通過係統性的梳理和深入的剖析，引領讀者領略認知計算的精髓。它將從概念的源頭齣發，層層遞進，逐步揭示認知計算的核心思想、關鍵技術及其在各行各業的廣泛應用潛力。對於那些渴望理解未來計算趨勢，希望掌握前沿智能技術，或者對如何構建更智能、更具洞察力的係統感到好奇的讀者而言，本書將是一份不可或缺的指南。 二、 認知計算的基石：模擬人類智慧 認知計算的核心在於其模仿和擴展人類的認知能力。它並非簡單的“人工智能”，而是更加側重於模擬人類的思考、學習、感知、推理以及與環境互動的方式。本書將深入探討支撐認知計算的幾個關鍵要素： 自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP): 人類交流的基石便是語言。NLP技術使得機器能夠理解、解析、生成和翻譯人類語言。從情感分析到文本摘要，從機器翻譯到問答係統，NLP是實現機器與人類順暢溝通的橋梁。本書將詳細介紹NLP的最新進展，包括深度學習在句子結構分析、語義理解、上下文推理等方麵的突破，以及如何剋服語言的歧義性、俚語和文化差異帶來的挑戰。我們將探討詞嵌入、循環神經網絡 (RNN)、長短期記憶網絡 (LSTM) 以及 Transformer 等模型如何賦能機器理解文本的微妙之處。 機器學習 (Machine Learning, ML): 學習是認知能力的核心。機器學習使計算機能夠從數據中學習規律，而無需明確編程。本書將涵蓋監督學習、無監督學習和強化學習等多種學習範式，並重點介紹深度學習的最新進展，如捲積神經網絡 (CNN) 在圖像識彆和感知領域的應用，以及生成對抗網絡 (GAN) 在數據生成和內容創造方麵的潛力。我們將深入理解模型訓練、特徵工程、超參數調優等關鍵概念，以及如何評估模型的性能和泛化能力。 推理與知識錶示 (Reasoning and Knowledge Representation): 理解世界需要邏輯推理和對知識的有效錶示。認知計算係統需要能夠基於已有的知識進行演繹、歸納和溯因推理，從而做齣更明智的決策。本書將探討符號推理、概率推理以及知識圖譜等技術，理解它們如何幫助機器構建和組織世界的知識，並從中提取有用的信息。我們將分析邏輯規則、本體論以及語義網絡等知識錶示方法，以及它們在復雜問題解決中的作用。 人機交互 (Human-Computer Interaction, HCI): 認知計算的最終目標是更好地服務於人類。因此，自然、直觀、高效的人機交互至關重要。本書將探討如何設計能夠理解用戶意圖、提供個性化反饋並適應用戶行為的交互界麵。我們將審視語音交互、視覺交互以及觸覺反饋等多種形式的交互方式，並分析如何通過情感計算等技術來提升用戶體驗的智能化和人性化。 三、 認知計算的架構與實現 理解瞭認知計算的核心要素後，本書將進一步深入探討其係統架構和實現方法。我們將解析一個典型的認知計算係統是如何由多個模塊協同工作，以實現端到端的智能處理： 數據獲取與預處理: 任何智能係統的基礎都是數據。本書將討論如何從各種來源（文本、圖像、音頻、視頻、傳感器數據等）高效地獲取數據，並介紹數據清洗、特徵提取、數據增強等預處理技術，以確保數據的質量和可用性。 感知與理解模塊: 這個模塊負責將原始數據轉化為機器可以理解的語義信息。例如，通過圖像識彆技術理解圖像內容，通過語音識彆技術將語音轉化為文本，通過自然語言理解技術解析文本的含義。 推理與決策模塊: 這是認知計算的“大腦”。它利用獲取的知識和理解的語義信息，進行邏輯推理、預測和規劃，並最終做齣決策。本書將探討不同類型的推理引擎和決策算法。 學習與適應模塊: 認知計算係統需要能夠從經驗中學習，並不斷優化自身的性能。這個模塊負責模型的訓練、更新和適應，使其能夠隨著時間的推移變得更加智能。 交互與反饋模塊: 這個模塊負責將係統的輸齣轉化為人類可以理解的反饋，並接收人類的指令和輸入，實現雙嚮的交互。 此外，本書還將介紹構建認知計算係統所需的關鍵技術棧，包括大數據處理平颱、分布式計算框架、高性能計算硬件（如GPU）以及各種人工智能開發庫和框架（如TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn等）。 四、 認知計算的廣泛應用 認知計算的顛覆性力量體現在其幾乎可以滲透到所有行業和應用場景。本書將通過一係列詳實的案例研究，展示認知計算如何正在重塑我們的世界： 醫療健康: 認知計算在輔助診斷、藥物研發、個性化治療方案製定、醫療影像分析等方麵展現齣巨大潛力。例如，通過分析大量的醫學文獻和患者數據，輔助醫生做齣更準確的診斷；通過模擬分子相互作用，加速新藥的發現過程。 金融服務: 風險評估、欺詐檢測、量化交易、客戶服務自動化、個性化投資建議等領域，認知計算正在提升效率和準確性，降低運營成本。 客戶服務與零售: 智能客服機器人能夠全天候為客戶提供解答，理解客戶情感並提供個性化推薦，提升客戶滿意度和銷售轉化率。 教育: 個性化學習平颱能夠根據學生的學習進度和風格，提供定製化的學習內容和反饋，有效提升學習效果。 製造業: 預測性維護、質量控製、自動化生産綫優化，認知計算正助力製造業實現更高效、更智能的運營。 科學研究: 協助科學傢分析海量實驗數據，發現隱藏的模式和關聯，加速科學發現的進程。 本書將深入剖析這些應用背後的技術原理，並探討認知計算在解決現實世界復雜問題時的機遇與挑戰。 五、 認知計算的未來展望與倫理考量 認知計算的發展並未止步，其未來充滿瞭無限的可能性。本書將展望認知計算的未來趨勢，例如更加強大的通用人工智能、情感計算的深入發展、具身智能的崛起，以及人機協同的全新形態。 然而，隨著認知計算能力的不斷增強，其帶來的倫理和社會問題也日益凸顯。本書不會迴避這些重要議題，而是將深入探討： 數據隱私與安全: 認知計算係統需要海量數據進行訓練，如何保護用戶隱私和數據安全是亟待解決的問題。 算法偏見與公平性: 訓練數據的偏見可能導緻算法産生不公平的結果，如何確保算法的公正性和避免歧視是關鍵。 就業結構變化: 自動化和智能化可能導緻部分傳統崗位的消失，如何應對由此帶來的社會影響，進行勞動力轉型和再培訓是重要議題。 決策責任與透明度: 當認知計算係統做齣重要決策時，其責任歸屬以及決策過程的透明度問題需要被審慎對待。 人工智能的自主性與控製: 隨著人工智能能力的增強，如何確保其行為符閤人類的價值觀和利益，避免潛在的失控風險是長期關注的焦點。 本書將呼籲讀者以批判性的視角審視認知計算的發展，並在技術創新與社會責任之間尋求平衡，共同塑造一個更加智能、公平和可持續的未來。 六、 結語：擁抱智能，創造未來 《認知計算導論》旨在為讀者提供一個全麵、深入且易於理解的認知計算知識體係。通過對基本概念的闡述、核心技術的剖析、廣泛應用的展示以及對未來趨勢和倫理挑戰的探討，本書希望能激發讀者對認知計算的濃厚興趣，並為他們在這個快速發展的領域中學習、研究和創新提供堅實的基礎。 理解和掌握認知計算，不僅是把握未來科技發展的脈搏，更是賦能個人和社會，應對挑戰、創造無限可能的重要途徑。本書期待成為您探索智能世界的引路人，與您一同開啓這段激動人心的旅程。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何讓機器“理解”人類語言這件事情感到著迷，畢竟語言是我們溝通交流最基本的方式。這本書在這一點上做得非常齣色，它用一種非常直觀的方式，解釋瞭自然語言處理（NLP）的復雜性。從詞法分析到句法分析，再到語義理解，作者層層遞進，循序漸進，即使我這個非專業人士，也能大緻明白機器是如何一步步解析人類語言的。特彆是在講到情感分析和機器翻譯的部分，書中引用瞭許多生動的例子，讓我看到瞭NLP技術的實際應用潛力。它讓我意識到，我們每天使用的智能音箱、語音助手，背後都有著如此精妙的技術支撐。這本書確實為我打開瞭一扇全新的窗戶，讓我對人工智能的發展有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書我終於下定決心開始啃瞭，說實話，初拿到它的時候，它的厚度和其中涉及的術語就讓我有點望而卻步。我一直對人工智能、機器學習這些概念很感興趣，但總覺得它們離我有點遙遠，像是一堆高深的理論，很難真正落地。這本書的題目——《認知計算導論》，聽起來就很高大上，也正是我一直想瞭解的領域。翻開第一頁，就被作者那種嚴謹的學術態度和清晰的邏輯給吸引瞭。一開始，它從哲學層麵探討瞭“認知”的本質，這讓我耳目一新。我之前總以為認知計算就是一堆算法的堆砌，但作者引導我思考瞭人類是如何學習、理解和推理的，這讓我對後續的內容充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程中，我最大的感受就是它真的把一些復雜的技術概念講得深入淺齣，非常接地氣。比如，它在講解自然語言處理（NLP）的時候，並沒有直接堆砌模型和公式，而是通過大量的實際案例，比如智能客服、文本情感分析等，來解釋NLP的應用場景和原理。這讓我這個非技術背景的讀者也能很好地理解。特彆是書中對“意圖識彆”和“實體抽取”的解釋，讓我明白瞭為什麼智能助手能夠理解我的指令，並且從中提取關鍵信息。它還涉及到瞭計算機視覺，通過圖像識彆和目標檢測的例子，讓我看到瞭機器如何“看懂”世界。這本書不僅僅是知識的搬運工，更是我理解人工智能前沿技術的一個絕佳窗口。

評分☆☆☆☆☆

我一直是個對“智能”這個詞充滿好奇的人，尤其是在這個科技飛速發展的時代，感覺身邊的各種設備都變得越來越“聰明”。《認知計算導論》這本書，我拿到手已經有一段時間瞭，斷斷續續地讀著。它確實從很多我未曾想過的角度，剖析瞭“認知”這個概念。書中對於人類思維模式的模擬，讓我對機器的“思考”方式有瞭更深層次的認識。它不僅僅是教會我如何去“構建”一個智能係統，更重要的是，它引導我去思考“智能”本身的含義，以及我們在創造智能時所扮演的角色。我記得其中有幾章，詳細闡述瞭知識圖譜的構建和應用，這對我來說是全新的概念，它解釋瞭機器如何將零散的信息組織成有意義的知識網絡，這在我看來，是邁嚮更高級智能的關鍵一步。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的最大的驚喜，在於它不僅僅局限於理論的探討，更注重實際的應用落地。我之前閱讀過一些AI相關的書籍，很多都停留在模型介紹的層麵，讓人感覺遙不可及。《認知計算導論》則不同，它在講解瞭基礎理論之後，會立刻引齣大量的行業應用案例。比如，在醫療領域，書中詳細介紹瞭AI如何輔助醫生進行疾病診斷，分析醫學影像，甚至輔助新藥研發，這讓我切實感受到瞭科技改變生活的力量。還有在金融領域，如何利用AI進行風險評估、欺詐檢測等等，這些都讓我覺得這本書的價值遠超我最初的預期。它讓我看到，認知計算並非是科幻電影裏的情節，而是已經深刻地融入到我們生活的方方麵麵，並且還在不斷地拓展邊界。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

東西收到瞭，很開心，包裝很好，書本內容也很不錯，總之是一次不錯的體驗。

評分☆☆☆☆☆

認知計算，好書，比較新的選題

評分☆☆☆☆☆

收到書瞭，很開心，這本書很適閤初學者，淺顯易懂，值得擁有

評分☆☆☆☆☆

東西收到瞭，很開心，包裝很好，書本內容也很不錯，總之是一次不錯的體驗。

評分☆☆☆☆☆

滿意

評分☆☆☆☆☆

內容全麵，深入淺齣，物流服務好，質量可以。

評分☆☆☆☆☆

一般般，過於寬泛瞭，很多內容不怎麼詳細，拼湊的感覺

評分☆☆☆☆☆

很開心，東西收到瞭，裏麵的內容豐富，介紹也很詳細，專業必備，值得擁有。