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
##中间画风突变讲机器学习原理真是有点受不了……
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##作为科普有点深 作为专业书过浅 作为传记又太散 不过毕竟是行业大牛 捋顺了整个领域的发展进程 最后对未来发展的探讨也值得看一下
评分##读书分享会，主要收获：1、目前人工智能方向在数据+公示+算力+深度学习；2、医疗、自动驾驶方向大有可为；3、作者对于人工智能的意识似乎较为乐观，并不认同；
评分##好像流水账
评分##作为科普有点深 作为专业书过浅 作为传记又太散 不过毕竟是行业大牛 捋顺了整个领域的发展进程 最后对未来发展的探讨也值得看一下
评分##对深度学习相关的理论和实践发展有较为细致的脉络介绍，可以作为了解这块进展的一些学习。LeCun是个很偏执的人，感觉不太遵循科学精神，却写了这本科学之路的书... 工程师精神的一种诠释-工程师只有在构建完一个系统时才能深刻理解它-选择去探索最后一个问题。
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。
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
© 2026 book.qciss.net All Rights Reserved. 图书大百科 版权所有