第二章 人工智能和我的学术生涯
第三章 机器的初级训练
第四章 机器学习的方法
第五章 完成更复杂的任务
第六章 人工智能的支柱
第七章 深度学习的应用
第八章 我在脸书的岁月
第九章 前景与挑战
第十章 隐忧与未来
· · · · · · (收起)
具体描述
“图灵奖”得主、“深度学习三巨头”之一、“卷积神经网络之父”……由于在人工智能领域的突出贡献，杨立昆被中国计算机科学界和企业界所熟知。
杨立昆的科学之路，谱写了一段关于勇气的宣言。他为了知识本身求学，而不是文凭，他用自己的经历，证明了通过激烈的考试竞争进入名校不是科学成功的窄门。他广泛阅读，为他科学思维的形成奠定了坚实的理论基础。他特立独行，做自己感兴趣的事情，即便那件事在短时间里不被人看好。在人工神经网络研究的低谷期，他寂寞地坚持，终于取得了举世瞩目的成就。
人工智能正在颠覆人类社会，未来机器能思考吗？杨立昆的这部著作，讲述正是人工智能在我们面前崛起——这个历史上仅有的时刻发生的故事。
用户评价
##Lecun从他的个人经历、时代发展讲述了对人工智能的认识，书中不但有些关于他自己的故事还有很多硬核的知识。如何让机器像人类一样有效的学习，未来是不是真的如他所说通过自监督模型来学习世界模型，积累世界知识产生某种常识，让我们在创造未来的同时也在未来拭目以待。
评分##内容可以分成四部分：Neural Network's Bio, LeCun's Bio, Deep Learning's theory and application, concers for AI。我个人不喜欢（也许是本来就不喜欢LeCun）：技术的部分很浅显，故事的部分很寡淡，恐怕只有最后一章有点可读性。已经拿了图领奖的人了，为什么要出这么一本（夹带了不少私货的）书？#21书35
评分##说实在这本书写得一般，不是说内容本身不好，而是结构和内容的安排上。如果没有一点基础的人应该是看不懂这本书中间部分的，了解DL模型的人其实不太需要看这部分（因为有点简略）。作为了解这个算法发展史的一个侧面看，那么算还行吧。最让我吃不消的就是那么多写序的，都啥玩意啊
评分全球图书界哪里来那么多坏习惯，一个是书腰，一个是一堆人的推荐语
评分##洞见不多，中间的科普对上过机器学习专业课的人没太大意思，最后的思考也比较浅，大概是随手写的博客文章的水平。相比之下，作者的经历与众不同且催人奋进：在一个不被看好的领域深耕二十多年最后一鸣惊人，对自己研究的东西没有信念和热爱是做不到的；此外，这条非主流之路最终能开花结果，良好的学术科研环境是不可或缺的基础。
评分##高观点下的深度学习介绍，给出了机器学习从基础到发展的绘景和概念，结合作者的职业经历，串联起了人工智能领域的起伏辗转。作者对人工智能有着人类本能的美好愿景，相信机器智能可以抵达并超越人类。这可能需要物理学与神经科学，深入整合计算机科学之中，并突破工程的技术屏障。 但不可避免，机器智能终将替代人类，走向硅基生命的王座，开启全新的演化征程，就像神经网络结构，超越双螺旋结构一样。
评分##高观点下的深度学习介绍，给出了机器学习从基础到发展的绘景和概念，结合作者的职业经历，串联起了人工智能领域的起伏辗转。作者对人工智能有着人类本能的美好愿景，相信机器智能可以抵达并超越人类。这可能需要物理学与神经科学，深入整合计算机科学之中，并突破工程的技术屏障。 但不可避免，机器智能终将替代人类，走向硅基生命的王座，开启全新的演化征程，就像神经网络结构，超越双螺旋结构一样。
评分##翻译有点怪，大多数信息都知道
评分##定位很奇怪，既有自传又有科普。看完有几点感触：1.原来大佬都是年轻时就展露头角了，不管是Lecun还是Bengio，博士没毕业就小有名气，已经和Hinton走到了一起；2.大佬们都有自己的坚持，坚持自己的流派并且发自内心地捍卫它；3.科研和工程不是割裂的，我经常不舍得在工程上花费时间，Lecun将自己科研成果应用于工程的热情令人敬佩；4.和读完《Linux传奇》的感受一样，好的管理是科研产出的基础，糟糕的制度下即使有人才也没有成绩。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等，本站所有链接都为正版商品购买链接。
© 2026 windowsfront.com All Rights Reserved. 静流书站 版权所有