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[美] Ian Goodfellow... 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：14567600305

                  

基本信息

商品名称：	深度学习	开本：	16
作者：	[美]Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛），[加]Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥），[加]Aaron Courville（亚伦·库维尔）	页数：
定价：	168	出版时间：	2017年8月
ISBN号：	9787115461476	印刷时间：	2017年8月
出版社：	人民邮电出版社	版次印次：

编辑推荐

AI**！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国***AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的bi读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多***！中文版由北京大学数学科学学院统计学教授张志华审校。

 

 

深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 

 

本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。*后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。 

 

 

封面特色：由艺术家Daniel Ambrosi提供的中央公园杜鹃花步道梦幻景观。在Ambrosi的亿级像素全景图上，应用Joseph Smarr（Google）和Chirs Lamb（NVIDIA）修改后的Google DeepDream开源程序，创造了Daniel Ambrosi的“幻景”。

内容推荐

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

 

《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

《人工智能的黎明：从符号主义到联结主义的演进》 内容简介 在人类智慧的星空中，人工智能（AI）无疑是最耀眼的新星之一。它如同一个不断涌现的奇迹，正在以前所未有的速度重塑我们的世界。然而，这个看似突如其来的技术浪潮，实则凝聚了数十年来，乃至近一个世纪的思想探索与技术突破。本书《人工智能的黎明》并非描绘AI的最新进展，而是回溯其思想的根源，追溯那些奠定其基石的关键理论、实验和思想家，为读者呈现一幅清晰而深刻的AI思想演进史。 本书将带领读者穿越人工智能发展的两个核心时代：早期以逻辑推理为核心的符号主义（Symbolism）时代，以及后来以模仿人脑神经网络为核心的联结主义（Connectionism）时代。我们将深入探讨这两个学派的核心思想、代表性成果，以及它们之间的争论与融合，最终理解为何联结主义，特别是深度学习，能够在近年来的AI浪潮中脱颖而出。 第一部分：符号主义的辉煌与局限 故事始于上世纪中叶，人工智能的早期探索者们雄心勃勃地认为，智能可以通过符号操作来模拟。在这一部分，我们将深入剖析符号主义的核心理念： 逻辑学与形式化推理： 我们将回顾逻辑学在AI早期发展中的重要作用。从亚里士多德的逻辑学，到布尔的逻辑代数，再到图灵的计算理论，逻辑提供了一种将知识表示为符号并进行精确操作的强大框架。我们会介绍“定理证明”等早期AI系统的原理，展示如何通过逻辑规则推导出新的结论。 知识表示与推理引擎： 符号主义的核心在于如何将人类的知识转化为计算机能够理解和操作的符号。本书将详细介绍专家系统（Expert Systems）的工作机制，例如MYCIN（用于医学诊断）和DENDRAL（用于化学结构分析）等里程碑式的项目。我们将探讨析取出人类专家的知识、构建知识库以及设计高效推理引擎的挑战与方法。 “思考”的模拟： 早期AI研究者们试图通过模拟人类解决问题的方式来构建智能。本书将介绍启发式搜索（Heuristic Search）等算法，例如A搜索算法，以及它们在路径规划、游戏AI等领域的应用。我们将深入探讨“问题求解器”（Problem Solvers）的设计思路，例如通用问题求解器（General Problem Solver, GPS），以及它们对“人类如何思考”的深刻洞察。 感知与行动的鸿沟： 尽管符号主义在某些特定领域取得了显著成就，但其在处理模糊、不确定和大规模现实世界数据时显得力不从心。本书将分析符号主义在感知（例如图像识别、语音理解）和运动控制方面的局限性。我们将会讨论“常识推理”的困难，以及为何将人类庞杂的常识知识完全符号化是一项极其艰巨的任务。 “思考的机器”的争论： 符号主义也引发了关于机器是否真正“思考”的哲学辩论。我们将回顾“图灵测试”（Turing Test）的提出背景，以及它如何成为衡量机器智能的标准。同时，我们也会探讨“中文房间”（Chinese Room Argument）等批判性观点，它们对符号主义的“理解”提出了质疑。 第二部分：联结主义的复兴与崛起 在符号主义遭遇瓶颈的同时，另一条探索智能的路径——联结主义——正在孕育和发展。联结主义的思想源远流长，其核心在于模仿人脑神经元的连接方式来构建计算模型。 神经科学的启示： 本部分将追溯联结主义的思想渊源，从早期对人脑结构的初步理解，到赫布（Hebb）的“赫布定律”（Hebb's Law）——“一起激发的神经元会连接在一起”——的提出。我们将介绍早期感知器（Perceptron）的研究，例如罗森布拉特（Rosenblatt）的感知器，以及它们在模式识别上的初步成功。 反向传播算法的突破： 联结主义在早期曾一度陷入低谷，主要原因在于无法有效训练多层神经网络。本书将详细阐述反向传播算法（Backpropagation Algorithm）的出现如何彻底改变了这一局面。我们将深入剖析反向传播算法的工作原理，解释它如何通过迭代调整连接权重，使得神经网络能够学习复杂的模式。 神经网络的多样性与发展： 反向传播算法的出现激发了对各种神经网络模型的探索。我们将介绍不同类型的神经网络架构，例如： 多层感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP）： 作为基础的联结主义模型，MLP在处理非线性问题上展现出强大能力。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）： 尤其适用于图像处理，我们将探讨其在图像识别、目标检测等领域的关键作用，以及感受野、权值共享等核心概念。 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）： 擅长处理序列数据，例如文本和语音，我们将介绍其在自然语言处理（NLP）领域的应用，以及长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进模型。 生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）： 演示了如何通过两个网络相互对抗来生成逼真的数据，例如图像和文本。 从“学习”到“认知”： 联结主义的崛起标志着AI研究的重点从“手工编码规则”转向“从数据中学习”。我们将探讨为什么这种“学习”能力对于处理现实世界的复杂性至关重要。本书将分析联结主义在语音识别、机器翻译、图像生成等领域的突破性进展，展示其在“类人”能力方面的巨大潜力。 符号主义与联结主义的融合与挑战： 联结主义的成功并非完全否定了符号主义的价值。本书将讨论两者之间的张力与融合的可能性。我们将会探讨符号化规则与神经网络模型结合的 hybrid models，以及它们如何试图克服各自的弱点。同时，我们也会审视联结主义当前面临的挑战，例如“黑箱问题”（Explainability），即神经网络的决策过程难以理解，以及对大量数据的依赖等。 第三部分：人工智能的未来展望（基于过往发展） 在回顾了符号主义和联结主义的发展脉络后，本书将从历史的视角，结合这两大学派的演进，对人工智能的未来发展进行审慎的展望。 从“窄AI”到“通用AI”的漫漫长路： 我们将分析当前AI在特定任务上表现出色（即“窄AI”）与实现真正意义上能够像人类一样进行泛化学习和解决未知问题的“通用人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI）之间的巨大差距。 数据、算法与算力的协同： AI的每一次飞跃都离不开这三者的共同推动。本书将从历史维度分析大数据、先进算法（如反向传播算法的不断演进）以及强大算力（GPU等硬件的发展）如何相互促进，共同驱动AI技术的进步。 伦理、安全与社会影响： 随着AI能力的增强，其潜在的伦理、安全和社会影响也日益凸显。本书将从历史的角度，审视过往AI发展过程中出现的担忧和讨论，例如对失业的担忧、隐私问题、以及AI的偏见等，并强调这些议题的重要性。 人机协作的未来： AI并非要取代人类，而是成为人类能力的增强器。本书将探讨人机协作的多种可能性，以及如何设计能够与人类更好地协同工作的AI系统。 《人工智能的黎明》并非一本技术手册，而是一次思想的探索之旅。它旨在为读者揭示人工智能背后的深层逻辑和演进轨迹，帮助理解我们今天所看到的AI技术是如何一步步走向成熟，并为思考AI的未来提供一个坚实的历史基础。通过深入理解AI的“过去”，我们才能更好地把握其“现在”和“未来”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对科技前沿充满好奇心的普通读者，虽然我不是专业的程序员或研究人员，但“深度学习”这个词汇总是能引起我的极大兴趣。它代表着未来，代表着智能的无限可能。我希望通过阅读这本书，能够对深度学习有一个初步的、但又足够深入的认识。我不想被太多的数学公式和技术术语淹没，而是希望能够理解它的基本思想、它的核心概念，以及它如何改变我们的生活。我希望书中能够用生动形象的语言，结合一些大家熟知的例子，来解释深度学习是如何工作的。比如，它如何让手机识别人脸，如何让语音助手听懂我们的指令，如何让推荐算法猜到我们喜欢的电影。我希望这本书能够让我不再对深度学习感到陌生和畏惧，而是能够带着一种理解和欣赏的态度去认识它。这本书对我来说，是一扇探索未知世界的窗口，我希望能从中获得启发，并且能够和身边的朋友们分享这些新奇的知识。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书的封面设计太吸引人了！那种深邃的蓝色，点缀着抽象的神经网络线条，给人一种既神秘又充满智慧的感觉。我第一眼就被它深深地吸引住了，迫不及待地想知道里面到底讲述了什么。书名“深度学习”本身就带着一种科技前沿的冲击力，让人联想到人工智能的无限可能。我脑海中立刻浮现出那些科幻电影中的场景，机器人拥有感知和思考的能力，而这本书似乎就是解开这背后奥秘的一把钥匙。我一直对机器学习和人工智能领域非常感兴趣，但又苦于没有一个系统性的入门途径。听说这本书的评价很高，很多同行都推荐，所以这次终于下定决心要入手一本。拿到手后，它的纸质也相当不错，拿在手里很有分量，翻开来，字迹清晰，排版也很舒服，这对于长时间阅读来说是至关重要的。我猜这本书一定涵盖了从基础概念到前沿应用的方方面面，希望能帮助我建立起一个扎实的理论基础，并且对当前深度学习的最新进展有一个全面的了解。我特别期待书中能够有丰富的图示和案例分析，这样学习起来会更加直观和有趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年从事软件开发工作的技术人员，我一直密切关注着人工智能的发展。近年来，深度学习的飞速进步，让许多曾经看似不可能的任务变得触手可及。我接触过一些关于深度学习的科普文章，但总觉得隔靴搔痒，无法深入了解其背后的原理和实现细节。我需要一本能够系统地、深入地讲解深度学习理论和实践的书籍。这本书的标题“深度学习”本身就非常直接，点出了核心内容。我比较在意的是书中是否能详细解释各种神经网络结构的原理，以及它们是如何通过反向传播等机制进行学习的。另外，我希望书中能够包含一些关于模型优化、调参以及部署方面的实践经验和技巧。我猜测这本书的作者一定对深度学习有着深刻的理解，并且能够用清晰易懂的语言将复杂的概念解释清楚。我特别期待书中能够提供一些真实的工业界应用案例，让我了解深度学习在实际项目中是如何发挥作用的。这本书对我来说，可能意味着一次技术上的飞跃，让我能够更好地理解和应用这项强大的技术。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前尝试过一些关于深度学习的在线课程和教程，但总感觉它们缺乏系统性，有些地方讲得不够深入，有些地方又跳跃得太快，让我很难跟上。每次学完都好像是零散的知识点，无法串联起来形成一个完整的知识体系。我一直在寻找一本能够全面、系统地介绍深度学习的经典著作。当我在书店里看到这本书时，它的厚度和分量就让我觉得非常靠谱。封面虽然不是那种花里花哨的设计，但却透露着一种沉稳和专业。我翻看了目录，发现它涵盖了从神经网络的基础知识、各种经典的深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer等），到实际的应用领域（如计算机视觉、自然语言处理等），甚至还提到了最新的研究动态。这让我非常兴奋，因为它正是我所需要的。我希望这本书能够提供清晰的理论讲解，详细的算法分析，并且配有易于理解的图表和代码示例。我希望它能帮助我彻底理解深度学习的原理，并且能够独立地设计和实现更复杂的模型。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚开始接触数据科学领域的学生，听老师和师兄师姐们经常提到“深度学习”这个词，但总感觉它像是一个高不可攀的山峰。直到我看到这本书，封面那种简洁而有力的设计，让我觉得它可能是一个很好的切入点。我一直担心自己基础不够扎实，看不懂那些高深的数学公式和算法推导。但这本书的序言里提到，它会从最基本的概念讲起，循序渐进，即使是初学者也能轻松理解。这让我感到非常安心。我希望书中能包含一些实际操作的指导，比如如何使用Python或者TensorFlow等工具来实现一个简单的深度学习模型。这样，我就可以在理论学习的同时，动手实践，巩固所学知识。我听说这本书的作者在学术界和工业界都有很高的声誉，他们的经验和见解一定非常宝贵。我特别期待能够学到一些实用的技巧和方法，能够应用到我的课程项目或者未来的研究中。这本书对我来说，不仅仅是一本书，更像是我通往深度学习世界的一张船票，充满了希望和期待。

评分☆☆☆☆☆

看起来正版图书，内容相当丰富

评分☆☆☆☆☆

很实用

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

果然是圣经呀，挺好的一本书。还在看这本书，写的非常不错。

评分☆☆☆☆☆

超级实用的入门理论资料！

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

知识量很大，慢慢学习！

评分☆☆☆☆☆

书不错，印刷也还可以，AI圣经不是盖的。