认知计算导论 [Introduction to Cognitive Computing] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈敏 编

图书标签:

• 认知计算
• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 数据科学
• 自然语言处理
• 知识图谱
• 人机交互
• 模式识别
• 计算智能

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787568028080

版次：1

商品编码：12089505

包装：平装

外文名称：Introduction to Cognitive Computing

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：379

字数：613000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书可作为语言学、心理学、人工智能、哲学、神经科学和人类学等多个交叉学科本科生或研究生的教材或参考书，也可供相关专业工程人员参考。
编辑推荐：《认知计算导论》带你探索计算机“认知大脑”的奥秘和潜能。全书从认知计算的演进过程出发，详细讨论了认知计算变迁过程中从终端到网络到云的一系列关键技术和实用算法，帮助我们认识认知计算的本质，以及构建面向用户需求的认知计算应用系统。让我们深入全书，跟随作者思想的火花领略认知计算的魅力。

内容简介

　　《认知计算导论》是研究认知计算的一本导论书，阐述了认知科学向认知计算的演进。从信息论到数据科学，从大数据分析到认知计算，《认知计算导论》试图将认知计算理论的由来、思想和支撑技术做一个系统且深入的探讨。围绕认知计算与人、机器和虚拟网络空间的交互与融合，《认知计算导论》介绍了为认知计算在信息采集、获取、传输、存储和分析等方面提供各种支持的关键技术，包括物联网、5G网络、云计算、大数据分析和机器人技术等。同时《认知计算导论》对认知计算与以上各种技术的关联进行了详细研究和探讨，并给出相应的技术架构和应用实例。认知计算源于数据科学，因此我们对各种机器学习和深度学习算法做了详细介绍。在此基础上，将理论与实际相结合，《认知计算导论》在*后两篇对认知计算的应用和前沿专题做了进一步讨论，包括Google和IBM的认知计算应用、医疗认知系统，5G认知系统和认知软件定义网络等。全书共分为7篇，21章。
　　《认知计算导论》可作为语言学、心理学、人工智能、哲学、神经科学和人类学等多个交叉学科本科生或研究生的教材或参考书，也可供相关专业工程人员参考。

作者简介

陈敏，华中科技大学计算机学院教授、博导，嵌入与普适计算实验室主任，2012年入选国家第二批"青年千人计划"。二十三岁获博士学位。曾先后任国立汉城大学和加拿大不列颠哥伦比亚大学博士后、韩国首尔大学助理教授。2011年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。
陈敏教授主要从事认知计算、物联网感知、情感计算通信和机器人技术、5G网络、软件定义网络、医疗大数据、人体局域网等领域的研究工作。在国际学术期刊和会议上发表论文200余篇，发表论文谷歌学术引用总数超过9000次，H-index = 48，SCI他引次数超过2500次。担任IEEE计算机协会大数据技术委员会主席。获IEEE ICC 2012、IEEE IWCMC 2016等国际大会zui佳论文奖。荣获 2017 年度 IEEE通信学会Fred W. Ellersick Prize。

目录

第一篇认知计算与物联网
1认知数据的采集(2)
1.1认知数据的特点(2)
1.1.1认知数据的定义(2)
1.1.2数据流量、多样性、速度、真实性和变化性(3)
1.1.3结构化数据和非结构化数据(4)
1.1.4认知数据的采集与预处理(5)
1.2物联网感知(8)
1.2.1物联网的演进(8)
1.2.2物联网使能技术及发展路线图(13)
1.2.3物联网感知技术(15)
1.3物联网发展现状(17)
1.3.1物联网的分层架构(17)
1.3.2典型的物联网平台(19)
1.4群智感知(22)
1.4.1群智感知的定义(22)
1.4.2群智感知的起源(23)
1.4.3基于群智感知的数据采集(24)
1.5本章小结(24)
2认知触觉网络(25)
2.1触觉与认知(25)
2.1.1什么是触觉(25)
2.1.2触觉传感技术(26)
2.1.3由触觉形成的认知(28)
2.2认知触觉网络(29)
2.2.1认知触觉网络概述(29)
2.2.2认知触觉网络优化(30)
2.2.3基于认知触觉的行为预测(32)
2.3认知触觉网络的典型应用(33)
2.3.1机器人通信与控制(33)
2.3.2远程医疗应用(37)
2.4本章小结(38)
3语料库和自然语言处理(39)
3.1构建语料库(39)
3.1.1语料库概述(39)
3.1.2基于语料库的语言认知(41)
3.2自然语言处理(41)
3.2.1自然语言处理的历史(41)
3.2.2词法分析(42)
3.2.3语法和句法分析(42)
3.2.4语法结构(43)
3.2.5话语分析(43)
3.2.6机器理解文本 NLP 技术(43)
3.3词向量(44)
3.3.1概述(45)
3.3.2训练词向量(45)
3.3.3词向量的语言学评价(46)
3.3.4词向量的应用(47)
3.4本章小结(48)
第一篇习题(48)
本篇参考文献(50)
认知计算导论目录第二篇认知计算与机器学习
4机器学习概述(54)
4.1根据学习方式分类(54)
4.2根据算法功能分类(55)
4.3有监督的机器学习算法(57)
4.4无监督的机器学习算法(58)
4.5本章小结(58)
5机器学习主要算法(60)
5.1决策树(60)
5.2基于规则的分类(63)
5.3最近邻分类(65)
5.4支持向量机(67)
5.4.1线性决策边界(67)
5.4.2最大边缘超平面的定义(68)
5.4.3SVM模型(69)
5.5朴素贝叶斯(69)
5.6随机森林(72)
5.7聚类分析(76)
5.7.1基于相似度的聚类分析(76)
5.7.2聚类方法介绍(77)
5.8本章小结(84)
6面向大数据分析的机器学习算法(85)
6.1降维算法和其他相关算法(85)
6.1.1降维方法(85)
6.1.2主成分分析法(86)
6.1.3半监督学习和增强学习以及表示学习(89)
6.2选择合适的机器学习算法(91)
6.2.1性能指标和模型拟合情况(92)
6.2.2避免过拟合现象(94)
6.2.3避免欠拟合现象(96)
6.2.4选择合适的算法(98)
6.3本章小结(99)
第二篇习题(99)
本篇参考文献(102)
第三篇认知计算与大数据分析
7认知大数据分析(106)
7.1大数据和认知计算的关系(106)
7.1.1处理人类产生的数据(106)
7.1.2驱动认知计算的关键技术(108)
7.1.35G网络(111)
7.1.4大数据分析(112)
7.2认知计算相关介绍(113)
7.2.1认知计算的系统特征(113)
7.2.2认知学习的应用(114)
7.3认知分析(115)
7.3.1统计学、数据挖掘与机器学习的关系(115)
7.3.2在分析过程中使用机器学习(116)
7.4本章小节(119)
8深度学习在认知系统中的应用(120)
8.1认知系统和深度学习(120)
8.2深度学习和浅层学习(121)
8.3深度学习模仿人的感知(122)
8.4深度学习模仿人类直觉(124)
8.5深度学习实现步骤(125)
8.6本章小结(126)
9人工神经网络与深信念网络(127)
9.1人工神经网络(127)
9.1.1感知器(127)
9.1.2多层人工神经网络(128)
9.1.3人工神经网络前向传播和后向传播(129)
9.1.4梯度下降法拟合参数(133)
9.2堆叠自编码和深信念网络(134)
9.2.1自编码器(134)
9.2.2堆叠自编码器(137)
9.2.3限制波兹曼机(138)
9.2.4深信念网络(143)
9.3本章小结(144)
10卷积神经网络与其他神经网络(145)
10.1CNN中的卷积操作(145)
10.2池化(148)
10.3训练卷积神经网络(150)
10.4其他深度学习神经网络(151)
10.4.1深度神经网络的连接性(152)
10.4.2递归神经网络(152)
10.4.3不同神经网络的输入和输出的关系(153)
10.4.4结构递归深度神经网络结构(154)
10.4.5其他深度学习神经网络(154)
10.5本章小结(155)
第三篇习题(155)
本篇参考文献(157)
第四篇认知云计算
11云端认知计算(162)
11.1云端认知计算(162)
11.1.1利用分布式计算共享资源(162)
11.1.2云计算是智能认知服务的基础(162)
11.1.3云计算的特点(163)
11.1.4云计算模型(163)
11.1.5云交付模型(167)
11.1.6工作负载管理(168)
11.1.7安全和治理(169)
11.1.8云数据集成和管理(169)
11.1.9云端认知学习工具包简介(170)
11.2本章小结(171)
12面向认知计算的云编程与编程工具(172)
12.1可拓展并行计算(172)
12.1.1可拓展计算的特点(172)
12.1.2从MapReduce到Hadoop和Spark(173)
12.1.3常用的大数据处理软件库(174)
12.2YARN、HDFS与Hadoop编程(175)
12.2.1MapReduce计算引擎(175)
12.2.2MapReduce在矩阵并行算法中的应用(179)
12.2.3Hadoop架构和扩展(181)
12.2.4Hadoop分布式文件系统(HDFS)(184)
12.2.5Hadoop YARN资源管理(186)
12.3Spark核心和分布式弹性数据集(188)
12.3.1Spark核心应用(188)
12.3.2弹性分布式数据集中的关键概念(189)
12.3.3Spark中RDD和DAG tasks编程(191)
12.4Spark SQL、流处理、机器学习和GraphX编程(193)
12.4.1结构化数据Spark SQL(194)
12.4.2使用实时数据流的Spark Streaming(195)
12.4.3用于机器学习的 Spark MLlib Library(196)
12.4.4图像处理框架Spark GraphX(197)
12.5本章小结(199)
13TensorFlow(200)
13.1TensorFlow的发展(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机器学习系统中数据流图(205)
13.3图像识别系统中TensorFlow的使用(206)
13.4本章小结(209)
第四篇习题(209)
本篇参考文献(210)
第五篇认知计算与机器人技术
14基于机器人技术的认知系统(212)
14.1机器人系统(212)
14.1.1机器人发展历程(212)
14.1.2机器人分类(213)
14.1.3机器人技术发展核心(217)
14.1.4机器人的未来(218)
14.2认知系统(218)
14.2.1认知计算(219)
14.2.2基于认知计算的认知系统(220)
14.2.3机器人与认知系统的融合(220)
14.2.4基于认知计算的多机器人协作的情感交互(221)
14.3典型应用(225)
14.3.1基于机器人认知能力的工业4.0(225)
14.3.2基于机器人的情感交互(226)
14.4本章小结(228)
15机器人的认知智能(229)
15.1机器人认知智能支撑技术(229)
15.1.1传感器等感知技术的发展(229)
15.1.2大数据、机器学习和深度学习等数据处理技术的发展(230)
15.1.3云机器人(231)
15.1.4机器人通信技术(232)
15.2具有认知智能的机器人的体系架构(232)
15.2.1机器人系统架构(232)
15.2.2机器人硬件架构(234)
15.2.3软件开发平台(236)
15.2.4机器人底层控制软件实现(236)
15.2.5机器人应用软件实现(238)
15.2.6总结(241)
15.3认知智能机器人的重要意义及发展趋势(242)
15.3.1发展智能机器人的重要性(242)
15.3.2智能机器人的发展方向(242)
15.3.3总结(244)
15.4当前认知智能机器人的应用与发展(244)
15.4.1情感交互机器人(244)
15.4.2智能家居(245)
15.4.3其他智能机器人(246)
15.5本章小结(248)
第五篇习题(249)
本篇参考文献(251)
第六篇认知计算应用
16Google认知计算应用(254)
16.1DeepMind的AI程序(254)
16.2深度增强学习算法(255)
16.3机器人玩Flappybird(257)
16.4使用深度增强学习的AlphaGo(263)
16.5本章小结(267)
17IBM认知计算应用(268)
17.1IBM的语言认知系统(268)
17.1.1Watson的语言天赋(268)
17.1.2具有语言认知智能的搜索引擎(269)
17.2IBM认知系统在“极限挑战”中的语言天赋(270)
17.2.1Watson养成记(270)
17.2.2“危险挑战”对语言能力的要求(270)
17.2.3面向商业智能应用的IBM认知系统(271)
17.3IBM医疗认知系统(272)
17.3.1Watson语言认知在医疗领域的应用(272)
17.3.2医疗认知系统发展历史(273)
17.4IBM Watson核心组件——“深度问答”(DeepQA)(274)
17.4.1Watson软件架构(274)
17.4.2DeepQA组件语言分析架构(275)
17.4.3IBM认知系统搜索引擎特点——对问题的语言分析(276)
17.5本章小结(282)
18医疗认知系统(283)
18.1医疗认知系统(283)
18.1.1概述(283)
18.1.2医疗数据的模式学习(284)
18.2基于大数据分析和认知计算的认知医疗系统(285)
18.2.1基于云计算的医疗服务系统架构(285)
18.2.2基于大数据和认知计算的高危病人智能分析系统(286)
18.3医疗认知系统中结构化数据分析(287)
18.3.1慢性疾病检测问题(287)
18.3.2疾病检测的预测分析模型(289)
18.3.3 5种疾病检测机器学习方法的性能分析(293)
18.4医疗认知系统中文本数据分析(296)
18.4.1疾病风险评估模型(297)
18.4.2深度学习中的词向量(297)
18.4.3卷积神经网络结构(299)
18.4.4卷积神经网络进行医疗文本疾病风险评估实现(299)
18.5医疗认知系统中图像分析(302)
18.5.1医疗图像分析(302)
18.5.2卷积神经网络医疗图像分析(303)
18.5.3自编码医疗图像分析(308)
18.5.4卷积自编码医疗图像分析(310)
18.6本章小结(315)
第六篇习题(316)
本篇参考文献(318)
第七篇认知计算前沿专题
195G认知系统(322)
19.15G的演进(322)
19.1.1移动蜂窝核心网络(322)
19.1.2移动设备和边缘网络(323)
19.1.35G驱动力(325)
19.25G关键性技术(326)
19.2.1网络架构设计(326)
19.2.25G网络代表性服务(328)
19.2.3认知计算在5G中的应用(331)
19.35G认知系统(332)
19.3.15G认知系统的网络架构(332)
19.3.25G认知系统的通信方式(333)
19.3.35G认知系统的核心组件(333)
19.45G认知系统的关键技术(334)
19.4.1无线接入网的关键技术(334)
19.4.2核心网的关键技术(335)
19.4.3认知引擎的关键技术(335)
19.55G认知系统的应用(335)
19.5.15G认知系统的应用(335)
19.5.2认知系统的应用的分析(337)
19.6本章小结(337)
20情感认知系统(338)
20.1情感认知系统介绍(338)
20.1.1传统人机交互系统介绍(338)
20.1.2NLOS人机交互系统介绍(339)
20.2情感通信关键技术(340)
20.3情感通信系统结构(341)
20.4情感通信协议(343)
20.4.1对象(343)
20.4.2参数(344)
20.4.3通信指令集(344)
20.4.4通信过程(345)
20.4.5马尔可夫状态转移(346)
20.5抱枕机器人语音情感通信系统(347)
20.5.1语音数据库(347)
20.5.2移动云平台介绍(348)
20.5.3场景测试(348)
20.5.4实时性分析(349)
20.6情感认知应用实例介绍(351)
20.6.1情感数据的采集与分析(351)
20.6.2基于抑郁检测的情感认知(355)
20.6.3基于焦虑检测的情感认知(356)
20.7本章小结(358)
21软件定义网络(359)
21.1认知软件定义网络的由来(359)
21.1.1软件定义网络(359)
21.1.2由软件定义网络到认知软件定义网络(361)
21.2认知软件定义网络的架构(363)
21.3广义数据层(365)
21.3.1数据收集(365)
21.3.2转发规则(365)
21.4认知控制层(366)
21.5广义应用层(368)
21.6认知软件定义网络特点(369)
21.6.1特点(370)
21.6.2关键组成(370)
21.7认知软件定义网络的安全问题(371)
21.7.1安全需求与挑战(372)
21.7.2安全问题概述(372)
21.8本章小结(375)
第七篇习题(375)
本篇参考文献(377)

前言/序言

一、 从认知科学到认知计算20世纪中后期，行为主义思潮逐渐衰落，伴随着语言学、信息论和数据科学的兴起，以及计算机技术的飞速发展与普及，引发了一场声势浩大且令人深思的认知革命，随之产生了认知科学（Cognitive Science）。认知科学是一门研究信息如何在大脑中流转及处理的跨领域学科。从事认知科学研究的科学家们通过对包括语言、感知、记忆、注意力、推理和情感等方面的观察，来探寻人的心智能力。人类的认知过程主要体现在以下两个阶段。首先，人们通过五官、皮肤等人体自身的感知器官来觉察周围物理环境，获得外部信息作为输入。其次，输入信息经神经传输至大脑进行存储、分析、学习等复杂处理，并将处理结果通过神经系统反馈给身体的各个部位，由各部位做出适当的行为反应，由此形成一个完整的涵盖决策和执行过程的闭环。因此，新生儿在认知世界的过程中需要不断同外部世界进行交流沟通，以获取外部环境的各种信息，同时利用所获取的信息以及动作反馈逐步建立自身的认知系统。由于认知系统具有极高的复杂性，所以认知科学需要运用包含多门学科的工具和方法来对认知系统进行多维度和全方位的深入研究。因而，认知科学横跨了语言学、心理学、人工智能、哲学、神经科学和人类学等多个交叉学科和研究领域。可以说，迄今为止人们在认知科学领域所取得的成就，与其跨学科的研究方法是密切相关的。近年来,随着计算机软硬件技术的高速发展、大数据时代的来临以及人工智能研究的兴起，认知计算逐渐成为人们关注的焦点

认知计算导论 [Introduction to Cognitive Computing] 一、 导言：开启智能新纪元 我们正身处一个信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度增长，复杂的模式隐藏在海量信息之中，等待着被发掘和理解。传统的计算模式，尽管在过去几十年里取得了辉煌的成就，但面对日益复杂和动态变化的世界，其局限性逐渐显现。我们需要一种新的计算范式，一种能够模拟人类认知过程，理解、推理、学习并与环境进行交互的计算方式。这便是“认知计算”所要探索的领域。《认知计算导论》正是这样一本力图为读者打开这扇通往智能新纪元大门的著作。 本书并非仅仅罗列枯燥的技术术语，而是旨在通过系统性的梳理和深入的剖析，引领读者领略认知计算的精髓。它将从概念的源头出发，层层递进，逐步揭示认知计算的核心思想、关键技术及其在各行各业的广泛应用潜力。对于那些渴望理解未来计算趋势，希望掌握前沿智能技术，或者对如何构建更智能、更具洞察力的系统感到好奇的读者而言，本书将是一份不可或缺的指南。 二、 认知计算的基石：模拟人类智慧 认知计算的核心在于其模仿和扩展人类的认知能力。它并非简单的“人工智能”，而是更加侧重于模拟人类的思考、学习、感知、推理以及与环境互动的方式。本书将深入探讨支撑认知计算的几个关键要素： 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP): 人类交流的基石便是语言。NLP技术使得机器能够理解、解析、生成和翻译人类语言。从情感分析到文本摘要，从机器翻译到问答系统，NLP是实现机器与人类顺畅沟通的桥梁。本书将详细介绍NLP的最新进展，包括深度学习在句子结构分析、语义理解、上下文推理等方面的突破，以及如何克服语言的歧义性、俚语和文化差异带来的挑战。我们将探讨词嵌入、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 以及 Transformer 等模型如何赋能机器理解文本的微妙之处。 机器学习 (Machine Learning, ML): 学习是认知能力的核心。机器学习使计算机能够从数据中学习规律，而无需明确编程。本书将涵盖监督学习、无监督学习和强化学习等多种学习范式，并重点介绍深度学习的最新进展，如卷积神经网络 (CNN) 在图像识别和感知领域的应用，以及生成对抗网络 (GAN) 在数据生成和内容创造方面的潜力。我们将深入理解模型训练、特征工程、超参数调优等关键概念，以及如何评估模型的性能和泛化能力。 推理与知识表示 (Reasoning and Knowledge Representation): 理解世界需要逻辑推理和对知识的有效表示。认知计算系统需要能够基于已有的知识进行演绎、归纳和溯因推理，从而做出更明智的决策。本书将探讨符号推理、概率推理以及知识图谱等技术，理解它们如何帮助机器构建和组织世界的知识，并从中提取有用的信息。我们将分析逻辑规则、本体论以及语义网络等知识表示方法，以及它们在复杂问题解决中的作用。 人机交互 (Human-Computer Interaction, HCI): 认知计算的最终目标是更好地服务于人类。因此，自然、直观、高效的人机交互至关重要。本书将探讨如何设计能够理解用户意图、提供个性化反馈并适应用户行为的交互界面。我们将审视语音交互、视觉交互以及触觉反馈等多种形式的交互方式，并分析如何通过情感计算等技术来提升用户体验的智能化和人性化。 三、 认知计算的架构与实现 理解了认知计算的核心要素后，本书将进一步深入探讨其系统架构和实现方法。我们将解析一个典型的认知计算系统是如何由多个模块协同工作，以实现端到端的智能处理： 数据获取与预处理: 任何智能系统的基础都是数据。本书将讨论如何从各种来源（文本、图像、音频、视频、传感器数据等）高效地获取数据，并介绍数据清洗、特征提取、数据增强等预处理技术，以确保数据的质量和可用性。 感知与理解模块: 这个模块负责将原始数据转化为机器可以理解的语义信息。例如，通过图像识别技术理解图像内容，通过语音识别技术将语音转化为文本，通过自然语言理解技术解析文本的含义。 推理与决策模块: 这是认知计算的“大脑”。它利用获取的知识和理解的语义信息，进行逻辑推理、预测和规划，并最终做出决策。本书将探讨不同类型的推理引擎和决策算法。 学习与适应模块: 认知计算系统需要能够从经验中学习，并不断优化自身的性能。这个模块负责模型的训练、更新和适应，使其能够随着时间的推移变得更加智能。 交互与反馈模块: 这个模块负责将系统的输出转化为人类可以理解的反馈，并接收人类的指令和输入，实现双向的交互。 此外，本书还将介绍构建认知计算系统所需的关键技术栈，包括大数据处理平台、分布式计算框架、高性能计算硬件（如GPU）以及各种人工智能开发库和框架（如TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn等）。 四、 认知计算的广泛应用 认知计算的颠覆性力量体现在其几乎可以渗透到所有行业和应用场景。本书将通过一系列详实的案例研究，展示认知计算如何正在重塑我们的世界： 医疗健康: 认知计算在辅助诊断、药物研发、个性化治疗方案制定、医疗影像分析等方面展现出巨大潜力。例如，通过分析大量的医学文献和患者数据，辅助医生做出更准确的诊断；通过模拟分子相互作用，加速新药的发现过程。 金融服务: 风险评估、欺诈检测、量化交易、客户服务自动化、个性化投资建议等领域，认知计算正在提升效率和准确性，降低运营成本。 客户服务与零售: 智能客服机器人能够全天候为客户提供解答，理解客户情感并提供个性化推荐，提升客户满意度和销售转化率。 教育: 个性化学习平台能够根据学生的学习进度和风格，提供定制化的学习内容和反馈，有效提升学习效果。 制造业: 预测性维护、质量控制、自动化生产线优化，认知计算正助力制造业实现更高效、更智能的运营。 科学研究: 协助科学家分析海量实验数据，发现隐藏的模式和关联，加速科学发现的进程。 本书将深入剖析这些应用背后的技术原理，并探讨认知计算在解决现实世界复杂问题时的机遇与挑战。 五、 认知计算的未来展望与伦理考量 认知计算的发展并未止步，其未来充满了无限的可能性。本书将展望认知计算的未来趋势，例如更加强大的通用人工智能、情感计算的深入发展、具身智能的崛起，以及人机协同的全新形态。 然而，随着认知计算能力的不断增强，其带来的伦理和社会问题也日益凸显。本书不会回避这些重要议题，而是将深入探讨： 数据隐私与安全: 认知计算系统需要海量数据进行训练，如何保护用户隐私和数据安全是亟待解决的问题。 算法偏见与公平性: 训练数据的偏见可能导致算法产生不公平的结果，如何确保算法的公正性和避免歧视是关键。 就业结构变化: 自动化和智能化可能导致部分传统岗位的消失，如何应对由此带来的社会影响，进行劳动力转型和再培训是重要议题。 决策责任与透明度: 当认知计算系统做出重要决策时，其责任归属以及决策过程的透明度问题需要被审慎对待。 人工智能的自主性与控制: 随着人工智能能力的增强，如何确保其行为符合人类的价值观和利益，避免潜在的失控风险是长期关注的焦点。 本书将呼吁读者以批判性的视角审视认知计算的发展，并在技术创新与社会责任之间寻求平衡，共同塑造一个更加智能、公平和可持续的未来。 六、 结语：拥抱智能，创造未来 《认知计算导论》旨在为读者提供一个全面、深入且易于理解的认知计算知识体系。通过对基本概念的阐述、核心技术的剖析、广泛应用的展示以及对未来趋势和伦理挑战的探讨，本书希望能激发读者对认知计算的浓厚兴趣，并为他们在这个快速发展的领域中学习、研究和创新提供坚实的基础。 理解和掌握认知计算，不仅是把握未来科技发展的脉搏，更是赋能个人和社会，应对挑战、创造无限可能的重要途径。本书期待成为您探索智能世界的引路人，与您一同开启这段激动人心的旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大的惊喜，在于它不仅仅局限于理论的探讨，更注重实际的应用落地。我之前阅读过一些AI相关的书籍，很多都停留在模型介绍的层面，让人感觉遥不可及。《认知计算导论》则不同，它在讲解了基础理论之后，会立刻引出大量的行业应用案例。比如，在医疗领域，书中详细介绍了AI如何辅助医生进行疾病诊断，分析医学影像，甚至辅助新药研发，这让我切实感受到了科技改变生活的力量。还有在金融领域，如何利用AI进行风险评估、欺诈检测等等，这些都让我觉得这本书的价值远超我最初的预期。它让我看到，认知计算并非是科幻电影里的情节，而是已经深刻地融入到我们生活的方方面面，并且还在不断地拓展边界。

评分☆☆☆☆☆

我一直是个对“智能”这个词充满好奇的人，尤其是在这个科技飞速发展的时代，感觉身边的各种设备都变得越来越“聪明”。《认知计算导论》这本书，我拿到手已经有一段时间了，断断续续地读着。它确实从很多我未曾想过的角度，剖析了“认知”这个概念。书中对于人类思维模式的模拟，让我对机器的“思考”方式有了更深层次的认识。它不仅仅是教会我如何去“构建”一个智能系统，更重要的是，它引导我去思考“智能”本身的含义，以及我们在创造智能时所扮演的角色。我记得其中有几章，详细阐述了知识图谱的构建和应用，这对我来说是全新的概念，它解释了机器如何将零散的信息组织成有意义的知识网络，这在我看来，是迈向更高级智能的关键一步。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何让机器“理解”人类语言这件事情感到着迷，毕竟语言是我们沟通交流最基本的方式。这本书在这一点上做得非常出色，它用一种非常直观的方式，解释了自然语言处理（NLP）的复杂性。从词法分析到句法分析，再到语义理解，作者层层递进，循序渐进，即使我这个非专业人士，也能大致明白机器是如何一步步解析人类语言的。特别是在讲到情感分析和机器翻译的部分，书中引用了许多生动的例子，让我看到了NLP技术的实际应用潜力。它让我意识到，我们每天使用的智能音箱、语音助手，背后都有着如此精妙的技术支撑。这本书确实为我打开了一扇全新的窗户，让我对人工智能的发展有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书我终于下定决心开始啃了，说实话，初拿到它的时候，它的厚度和其中涉及的术语就让我有点望而却步。我一直对人工智能、机器学习这些概念很感兴趣，但总觉得它们离我有点遥远，像是一堆高深的理论，很难真正落地。这本书的题目——《认知计算导论》，听起来就很高大上，也正是我一直想了解的领域。翻开第一页，就被作者那种严谨的学术态度和清晰的逻辑给吸引了。一开始，它从哲学层面探讨了“认知”的本质，这让我耳目一新。我之前总以为认知计算就是一堆算法的堆砌，但作者引导我思考了人类是如何学习、理解和推理的，这让我对后续的内容充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最大的感受就是它真的把一些复杂的技术概念讲得深入浅出，非常接地气。比如，它在讲解自然语言处理（NLP）的时候，并没有直接堆砌模型和公式，而是通过大量的实际案例，比如智能客服、文本情感分析等，来解释NLP的应用场景和原理。这让我这个非技术背景的读者也能很好地理解。特别是书中对“意图识别”和“实体抽取”的解释，让我明白了为什么智能助手能够理解我的指令，并且从中提取关键信息。它还涉及到了计算机视觉，通过图像识别和目标检测的例子，让我看到了机器如何“看懂”世界。这本书不仅仅是知识的搬运工，更是我理解人工智能前沿技术的一个绝佳窗口。

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不错

评分☆☆☆☆☆

这本书真的超级棒，内容概括的很全并且也很创新，值得购买。

评分☆☆☆☆☆

认知计算，好书，比较新的选题

评分☆☆☆☆☆

好书，强力推荐！脉络清晰，广度和宽度都很深入，读起来很有收获。

评分☆☆☆☆☆

非常好，感觉是一本心血之作，值得一读

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内容全面，深入浅出，物流服务好，质量可以。

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收到书了，很开心，这本书很适合初学者，浅显易懂，值得拥有

评分☆☆☆☆☆

一般般，过于宽泛了，很多内容不怎么详细，拼凑的感觉

评分☆☆☆☆☆

很开心，东西收到了，里面的内容丰富，介绍也很详细，专业必备，值得拥有。