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== 书籍 ==
== 书籍 ==
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|[[File:走近20501.jpg|250px|center|thumb|《[[走近2050]]-注意力、互联网与人工智能》]]
|[[File:走近20501.jpg|250px|center|thumb|《[[走近2050]]-注意力、互联网与人工智能》]]
|style="background-color:#F4F6F9;text-align:left;"|简介：这本书主要讲述了机器世界最重要的能源：注意力流，因为我们生活中所有的产品和程序都是为了获取我们的注意力。这本书涵盖了人工智能、互联网、心理学和计算机游戏。
|style="background-color:#F4F6F9;text-align:left;padding:2em"|简介：这本书主要讲述了机器世界最重要的能源：注意力流，因为我们生活中所有的产品和程序都是为了获取我们的注意力。这本书涵盖了人工智能、互联网、心理学和计算机游戏。
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|[[File:深度思考.jpg|250px|center|thumb|《[[深度思考]]》]]
|[[File:深度思考.jpg|250px|center|thumb|《[[深度思考]]》]]
|style="background-color:#F4F6F9;text-align:left;"|在这本突破性的书中，卡斯帕罗夫第次揭示了他惊人的一面，描述了他在面对最为强大的对手时的谋划与布局，在全世界的注视下奋勇争先，并叙述了通过国际象棋程序的发展考察人工智能的发展历史。加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）在1997年对战IBM公司的超级计算机“深蓝”是科技史上的一个分水岭。这是人工智能时代的一个新纪元：在这场最激烈的比赛中，首次出现了能够击败国际象棋世界冠军的机器。在《深度思考——人工智能的终点与人类创造力的起点》这本突破性的书中，卡斯帕罗夫用他无与伦比的经验审视了智能机器的未来，并预见到它的可能性。许多批评家谴责人工智能是一个巨大的威胁，特别是对某些特定人群的工作岗位而言。卡斯帕罗夫在本书中强有力地论证了：人类不应害怕我们最为非凡的创造物，而应与之协作，达到新的高度。[[深度思考]]是集智俱乐部多位译友，以众包翻译的形式完成的作品。
|style="background-color:#F4F6F9;text-align:left;padding:2em"|在这本突破性的书中，卡斯帕罗夫第次揭示了他惊人的一面，描述了他在面对最为强大的对手时的谋划与布局，在全世界的注视下奋勇争先，并叙述了通过国际象棋程序的发展考察人工智能的发展历史。加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）在1997年对战IBM公司的超级计算机“深蓝”是科技史上的一个分水岭。这是人工智能时代的一个新纪元：在这场最激烈的比赛中，首次出现了能够击败国际象棋世界冠军的机器。在《深度思考——人工智能的终点与人类创造力的起点》这本突破性的书中，卡斯帕罗夫用他无与伦比的经验审视了智能机器的未来，并预见到它的可能性。许多批评家谴责人工智能是一个巨大的威胁，特别是对某些特定人群的工作岗位而言。卡斯帕罗夫在本书中强有力地论证了：人类不应害怕我们最为非凡的创造物，而应与之协作，达到新的高度。[[深度思考]]是集智俱乐部多位译友，以众包翻译的形式完成的作品。
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|[[File:深度学习原理.jpg|250px|center|thumb|《[[深度学习原理与 PyTorch 实战]]》]]
|[[File:深度学习原理.jpg|250px|center|thumb|《[[深度学习原理与 PyTorch 实战]]》]]
|style="background-color:#F4F6F9;text-align:left;"|作为集智俱乐部创作的第一本技术类书籍，本书系统介绍了深度学习技术及开源框架 PyTorch。全书注重实战，每章围绕一个有意思 的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了 PyTorch 的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环 神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗式学 习和深度强化学习等前沿技术。本书适用于人工智能行业的软件工程师、对人工智能感兴趣的学生，也非常适合作为深度学习培训教程。构造一个图像识别器、生成逼真的图画、让机器理解单词与文本、让机器作曲、教会机器玩游戏、实现机器翻译系统，这些都是本书的实战案例！
|style="background-color:#F4F6F9;text-align:left;padding:2em"|作为集智俱乐部创作的第一本技术类书籍，本书系统介绍了深度学习技术及开源框架 PyTorch。全书注重实战，每章围绕一个有意思 的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了 PyTorch 的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环 神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗式学 习和深度强化学习等前沿技术。本书适用于人工智能行业的软件工程师、对人工智能感兴趣的学生，也非常适合作为深度学习培训教程。构造一个图像识别器、生成逼真的图画、让机器理解单词与文本、让机器作曲、教会机器玩游戏、实现机器翻译系统，这些都是本书的实战案例！
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