会员
奇点临近
更新时间:2019-01-01 01:16:50 最新章节:附录 重新审视加速回归定律
书籍简介
比尔·盖茨、比尔·乔伊等鼎力推荐!一部预测人工智能和科技未来的奇书!在《奇点临近》中,库兹韦尔通过将进化划分为六大纪元,探讨和分析了科学发展趋势。演绎并预测了科技发展的未来。他大胆预测:21世纪30年代:人类大脑信息上传成为可能。21世纪40年代:人体3.0升级版出现:通过基因、纳米、机器人技术使人体进化成非肉体的、可以随意变形的形态。人们大多数时间沉浸在虚拟现实里(像电影《黑客帝国》所描述的那样)。2045年:奇点来临,人工智能完全超越人类智能,人类历史将彻底改变。2045年之后:宇宙觉醒,为了超越计算机的局限性。人机智能将物质转化为超级计算机,最终整个宇宙变成一个超级智能,这种智能可以改变目前已知的物理定律。实现不同维度空间的穿越,并实现人类真正的永生。让我们捧读这《奇点临近》,领略作者的大胆推测和严谨论证,共同期待奇点临近。
品牌:机械工业出版社
译者:李庆诚 董振华 田源
上架时间:2011-10-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
(美)雷·库兹韦尔
同类热门书
最新上架
- 会员本书是一部系统介绍AI数字人技术的专业著作,涵盖了数字人的定义、发展历程、关键技术及应用实践等内容,全书共分3部分。在技术基础部分,首先介绍了数字人的定义、发展历程、分类和应用场景,接着详细解析了数字人系统的架构设计、视觉算法和语音合成技术的原理,以及语义理解和知识表示技术如何提升数字人的智能和表现力。在应用实践部分,带领读者深入探索数字人的创作流程,从内容策划、角色建模到交互设计,每一步都进行了计算机26.2万字
- 会员在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次计算机8.7万字
- 会员AI(ArtificialIntelligence,人工智能)是如何拥有创造力的?图像和文本生成如何做到以假乱真?什么是ChatGPT?人工智能的未来会怎样?这些问题都会在这个有趣的故事中被一一解答。本书讲述了AI公子为了在心爱的千金小姐的招亲大会中获胜而努力学习的幽默故事。本书讨论了AI与人类学习的相似性,结合AI公子的学习过程讲述ChatGPT核心技术的发展脉络。本书适合对ChatGPT感兴计算机2.9万字
- 会员《机器学习实战:视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用,用于读者快速入门机器学习。《机器学习实战:视频教学版》共分12章,内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用,最后通过3个综合实战项目(包括新闻内容分类实战、泰坦尼克号获救预测实战、计算机10.1万字
- 会员本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就,以“图像风格迁移”应用为例,全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新,第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程,第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识,第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法,第5章介绍编程框架的工作原理,第6章回顾深度学习所用的处理器结构从计算机34.9万字
- 会员《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化计算机13万字
- 会员随着ChatGPT等大语言模型的迅速发展,大语言模型已经成为人工智能领域发展的快车道,不同领域涌现出各种强大的新模型。开发者想要独立构建、部署符合自身需求的大语言模型,需要理解大语言模型的实现框架和基本原理。本书梳理大语言模型的发展,首先介绍Transformer模型的基本原理、结构和模块及在NLP任务中的应用;然后介绍由只编码(Encoder-Only)到只解码(Decoder-Only)的技术计算机6.6万字
- 会员本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构;对于强化学习,不仅介绍了经计算机20.6万字