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给大家带来的一篇关于人工智能相关的电子书资源,介绍了关于为什么、人工智能方面的内容,本书是由中信出版社出版,格式根据源资源分为PDF、epub、mobi、azw3其中一种或多种格式,资源大小10 MB,朱迪亚·珀尔,达纳&mid编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.4,更多相关的学习资源可以参阅 人工智能电子书、等栏目。

创设因果关系科学管理体系,在全部科学界刮起一场“因果关系改革”
从对“相关关系并不等于因果关系”这一科学系统软件經典断论的叛逆刚开始,刮起一场盛况空前的“因果关系改革”,为科学界出示了一套全新升级的科学方法论——因果关系实体模型,运用覆盖面积从生物学、社会、政治经济学到临床流行病学、社会心理学、基因学,再到生物学、地质学、气象学,或许也有电脑科学和人工智能科学。作者从因果关系的角度再次论述了人们认知能力和科学文明行为的发展历程。
推动人工智能的发展方向,让强人工智能的保持变成将会
依靠因果关系基础理论颠复人工智能与深度学习的基础理论范式,从发觉关系、分析互联网大数据的神经元网络和深度神经网络,上升至表明关系与统计数据身后的深层次逻辑性的因果关系实体模型,授予人工智能以真实的人们智慧型乃至社会道德观念,让人工智能与人们能在相互协作的基本上打造出一个更强的未来。
即是AI行业**、最前沿的基础理论创设著作,都是结合历史时间叙事结构与人性化服务的大家科普读物
从“**次认知革命”人类的进化出想像力谈起,对因果关系逻辑思维的发展史娓娓而谈,以从入门到精通的语句论述了坚定不移人工智能乃至整个科学界的科学方法论基石的新发展理念,引起了学术界內外的普遍探讨,获得了《观念,快和慢》作者、诺贝尔政治经济学奖者丹尼尔·卡内曼,“互联网之父”文特·瑟夫,《**优化算法》作者佩德罗·多明戈斯、中科大机器人实验室责任人陈小平、《自变量》作者何帆等诸多世界各国**观念高手的强烈推荐。
在这书中,人工智能行业的专家教授朱迪亚·珀尔以及朋友领导干部的因果关系改革提升很多年的谜雾,理清了专业知识的实质,建立了因果关系科学研究在科学探寻中的关键影响力。
而因果关系科学真实关键的运用则反映在人工智能行业。作者在这书中回应的关键难题是:怎么让智能化设备像人一样思索?换句话说,“强人工智能”能够保持吗?依靠因果关系之梯的三个等级逐渐深层次地表明因果关系推论的实质,并上述搭建出相对的自动化技术解决专用工具和数学分析范式,作者得出了一个毫无疑问的参考答案。作者觉得,今日为人们所熟识的绝大多数深度学习技术性,都建根据相关关系,并非因果关系。要保持强人工智能,甚至将智能化设备变化为具备社会道德观念的同化作用,人们就务必让设备懂得问“为何”,也就是说要让设备懂得因果关系推论,了解因果关系。也许,这更是人们能对提前准备移交人们未来的生活的智能化设备所做的*具有意义的工作中

目录

  • 推荐序
  • 前言
  • 导  言:思维胜于数据
  • 第一章:因果关系之梯
  • 第二章:从海盗到豚鼠:因果推断的起源
  • 第三章:从证据到因:当贝叶斯牧师遇见福尔摩斯先生
  • 第四章:混杂和去混杂:或者,消灭潜伏变量
  • 第五章:烟雾缭绕的争论:消除迷雾,澄清事实
  • 第六章:大量的悖论!
  • 第七章:超越调整:征服干预之峰
  • 第八章:反事实:挖掘关于假如的世界
  • 第九章:中介:寻找隐藏的作用机制
  • 第十章:大数据,人工智能和大问题
  • 致谢
  • 参考文献

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人工智能 学习笔记
网友NO.406126

浅析为什么a="abc" 不等于 a=new String("abc")

显而易见 a="abc"typeof a //stringb=new String("abc")typeof b // objecta==b //truea===b //false 但是为什么呢?看了很多书,问了好几个大神,其实自己还是稀里糊涂的。这里记录一下,备查。 在js中,区分原始资料类型和包装类型。数字、字符串、布尔、null、undefined 属于原始资料类型,而Number、String、Boolean属于包装类型,通过new Number 创建的是包装类型的派生对象。所以两者是不等的。 直接赋值为基本类型之后的使用过程如下: 1、创建String类型的一个实例 2、在实例上调用指定的方法 3、销毁实例 举例: var a="123"a.toFixed===Number.prototype.toFixed; 这里还有一种说法:装箱,拆箱 装箱,就是用这个值类构造一个相应的包装对象 var a=10 ,b="javascript" , c=true; var o_a=new Number(a); var o_b=new String(b); var o_c=new Boolean(c); 装箱的最大作用是将值作为对象来处理。 拆箱,是包装对象转换成值类型 var a=10; var o_a=new Number(a); var b=o_a.valueOf();//这就是拆箱的过程。 总结 以上所述是小编给大家介绍的为什么a="abc" 不等于 a=new String("abc"),希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对码农之家网站的支持! ……

网友NO.927187

为什么人工智能用python

相对于其他语言,python对人工智能最大的优势是他的可扩展性、可嵌入性。这也是他被程序员称为“胶水语言”的原因。 python对人工智能应用的优点: (推荐学习:Python视频教程) 1:人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB等也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。 2: Python虽然慢但是它只是调用AI接口,真正的计算全是C/C++写好的数据底层,用Python只是写相应的逻辑,几行代码就出来了。换成C++的话,不仅代码量太大,而且开发效率太低,不是说用C++写不了上层逻辑,,而是换来总体速度提升1%,得不偿失。 3:Python在拥有简洁的语法和丰富的生态环境从而提高开发速度的同时,对C的支持也很好,python结合了语言的优点,又通过对C的高度兼容弥补了速度慢的缺点,自然受到数据科学研究者与机器学习程序员的青睐。 python扩展语言的优势: 用于通用AI: 1.AIMA —— Python 实现 Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’库。 2.pyDatalog —— Python 中的逻辑编程引擎SimpleAI —— Python 实现……

网友NO.827975

python为什么有tcl

为增强ATOP程序与tcl/tk 的互动性, 探讨使用python编写ATOP程序后,能够有效运行现有的TCL脚本功能,增强ATOP程序的功能。 TCL (最早称为“工具命令语言”Tool Command Language,但是现在已经不是这个含义,不过我们仍然称呼它为TCL)是一种 脚本语言。 由John Ousterhout创建。 TCL很好学,功能很强大。TCL经常被用于快速原型开发,脚本编程, GUI和测试等方面。TCL念作“踢叩” tickle。 Tcl的特性包括: (推荐学习:Python视频教程) * 任何东西都是一条命令,包括语法结构(for, if等)。 * 任何事物都可以重新定义和重载。 * 所有的数据类型都可以看作字符串。 * 语法规则相当简单 * 提供事件驱动给Socket和文件。基于时间或者用户定义的事件也可以。 * 动态的域定义。 * 很容易用C, C++,或者Java扩展。 * 解释语言,代码能够动态的改变。 * 完全的Unicode支持。 * 平台无关。Win32, UNIX, Mac上都可以跑。 * 和Windows的GUI紧密集成。 Tk * 代码紧凑,易于维护。 TCL本身不提供面向对象的支持。但是语言本身很容易扩展到支持面向对象。许多C语言扩展都提供面向对象能力,包括XOTcl, Incr Tcl等。另外SNIT扩展本身就是用TCL写的。 Python 执行TCL功能有两种: 1. 进程内执行(内含TCL解析器)使用eval 命令实现 2. 进程外执行 调用tclsh/wish.exe 执行,该方式与目前ATOP 方式……

网友NO.205582

mysql5.6.19下子查询为什么无法使用索引

表结构很简单 CREATE TABLE `oplogs` (`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`kind` varchar(45) NOT NULL DEFAULT '',`op` varchar(100) NOT NULL,`user` varchar(25) NOT NULL DEFAULT '',`ip` varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',`updatetime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=34896 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=FIXED 结果有34895条 sql查询语句为: SELECT a.id,a.kind,a.op,a.user,a.ip,a.updatetime FROM oplogs as a inner join(select id from oplogs where 1 order by id desc limit 0,20) as b using(id) 在5.6.19情况下 用php读取内容并显示 首次显示结果需要3.5秒 但是同样的配置 在linux 下 5.5.38下 只需要0.7秒左右 很奇怪的情况 然后在5.6下执行了explain 结果如下: 而同样的数据 explain 结构如下: 比较结果很明显 主要在于对oplogs进行排序时,rows行变化太大了,一个进行了完整的遍历,第一个使用了索引,造成差距过大,不过原因尚未找到,有哪位知道呢? ……

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