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人工智能商(人工智能时代的7种思考方式) 工业时代靠IQ,信息时代靠EQ,人工智能时代靠AIQ 人工智能时代的7种思考方式

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商品详情

著   者:[美] 尼克‧波尔森(Nick Polson)詹姆斯‧斯科特(James Scott)著

译   者:刘清山                                    

字  数:130

书   号:978-7-5139-3117-5                       

页  数:320       

出   版:民主与建设出版社有限责任公司  后浪出版公司            

印  张:10

尺   寸:143毫米×210毫米                         

开  本:1/32

版   次:2020年10月第1版                       

装  帧:平装

印   次:2020年10月第1次印刷                   

定  价:58.00元

正文用纸:纯质纸  

编辑推荐

◎7个故事让你读懂人工智能时代的底层逻辑

Netflix称霸影音产业的创新商业模式“个性化推荐”,源自“二战”流亡数学家为拯救无数飞行员而发明的“生存推荐系统”;“宇宙有多大?”这一流传数千年的大哉问,与“机器学习”大有关联;实时监控系统诞生自牛顿最严重的一次“数学错误”……7个故事带你认知人工智能时代的底层逻辑。

◎工业时代靠IQ,信息时代靠EQ,人工智能时代靠AIQ

这本书所讲述的绝不仅仅是人工智能的含义、来源、原理,更重要的是它们在日常生活中的重要价值和意义。这些都是构成你“AIQ”的基本要素,也是人工智能时代的使用说明书。

◎《魔鬼经济学》合著者史蒂芬莱维特、世界著名经济学家泰勒科文  推荐阅读                      

著者简介

尼克·波尔森(Nick Polson),芝加哥大学布斯商学院计量经济学和统计学教授,钻研领域包括人工智能、贝氏统计学和深度学习,经常在国际会议上发表演讲。 

詹姆斯斯科特(James Scott),得州大学奥斯汀分校统计学副教授。取得马歇尔奖学金之后在剑桥大学主修数学,2009年于杜克大学取得统计学博士学位。目前发表超过45篇同侪审查的学术文章,同时进行许多跨领域的研究合作,帮助合作者了解各自领域数据的力量。 

内容简介

工业时代靠IQ,信息时代靠EQ,人工智能时代靠AIQ!

Netflix称霸影音产业的创新商业模式“个性化推荐”,源自“二战”流亡数学家为拯救无数飞行员而发明的“生存推荐系统”;“宇宙有多大?”这一流传数千年的大哉问,与“机器学习”大有关联;实时监控系统诞生自牛顿最严重的一次“数学错误”,提醒我们在海量数据中“侦错”有多重要。

在人工智能时代,若想驾驭全世界的机器为你做事,在各大领域自由切换,唯一的致胜方程式就是:AIQ=AI×IQ。理解AI的底层原理,发扬人类特有的智慧,便是人工智能时代的通关秘诀。

人工智能只说一种语言——数学语言。这种语言看起来神秘,其原理却非常简单,本书作者保证:即便是数学白痴,也能轻松读懂。

目  录

序   001

人工智能到底是什么意思?  004

我们是如何走到今天的?  005

人工智能焦虑  008

关于数学  013

第一章 难 民   001

二战英雄亚伯拉罕·瓦尔德  007

瓦尔德的早期岁月  009

瓦尔德在美国  011

瓦尔德与失踪的飞机  014

缺失的数据:你不知道的事情会欺骗你  018

缺失的轰炸机,缺失的评分  023

隐藏的特征最有信息量  029

推荐引擎的混合遗产  031

尾 声  038

第二章 烛台制作者   041

输入/输出:机器如何识别模式  045

恒星发现  049

北方天空的雾状斑点  050

如何测量恒星?  053

莱维特的伟大发现  056

用预测规则拟合数据  061

超越直线  066

潜在利益  078

隐私威胁  079

尾 声  081

第三章 教士和潜水艇   083

机器人革命  087

寻找潜水艇与寻找你在路上的位置有什么相同之处  091

寻找天蝎号  092

贝叶斯搜索大师约翰·克雷文  093

克雷文受阻  096

继续寻找天蝎号  097

贝叶斯规则,从牧师到机器人  101

贝叶斯更新和机器人汽车  102

贝叶斯规则如何让你变得更聪明  107

贝叶斯规则与调查  113

尾 声  119

第四章 奇异恩典   123

两场革命的故事  129

软件女王格蕾丝·霍普  133

战争中的霍普:哈佛马克一号  134

如何在 1944 年与计算机交谈?  136

霍普发明编译器  139

从格蕾丝到亚历克莎:自然语言革命  143

1980—2010:统计自然语言处理的发展  149

2010 年之后:自然语言革命  152

词语如何变成数字  155

20 问的数学  156

人工智能怎样玩 20 问  158

应用词语向量  163

人机交谈  166

尾 声  168

第五章 皇家铸币局的天才   171

波动的重要性  176

历史上最古老的异常探测系统:关于禁忌的教训  177

艾萨克·牛顿的第二事业  178

硬币剪裁者喜爱波动性  180

皮克斯检验  182

为什么皮克斯检验如此无效?  184

牛顿在铸币厂  190

人工智能时代的异常检测  194

智能城市:大 N,大 D  195

检测伽马射线和燃气泄漏  198

今天的欺诈检测  201

数字时代的魔球  204

一级方程式  205

超越赛道  206

尾 声  209

第六章 提灯女士   211

克里米亚天使  216

“污浊的空气和可以避免的错误”  219

南丁格尔的数据科学遗产  222

人工智能时代可以避免的错误  228

为什么医院需要人工智能  229

阈值思维  233

人工智能来解围?  238

智能医疗设备  239

医疗成像人工智能  240

远程医疗  243

接下来会发生什么?  245

尾 声  250

第七章 扬基快艇   253

关于假设的研究  258

乔·狄马乔与匆忙下结论  260

类 比  269

模型生锈  278

用大数据预测流感爆发  279

模型是怎样老化的  281

偏差输入,偏差输出  284

尾 声  289

致 谢  291

出版后记  294

正文赏读 


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