内容简介
本书由全球人工智能领域顶尖科学家、深度学习先驱特伦斯·谢诺夫斯基撰写，以通俗易懂的语言系统讲述了深度学习从萌芽到爆发的发展历程。作者从神经科学和计算机科学的交叉视角，生动揭示了深度学习的底层逻辑——如何通过模拟人脑神经网络，让机器从海量数据中自主学习和进化。
书中不仅涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等核心技术原理，还深入探讨了深度学习在图像识别、自然语言处理、自动驾驶、医疗诊断等领域的革命性应用。作者用大量现实案例（如AlphaGo战胜围棋冠军、AI生成艺术创作等）向读者证明，深度学习已成为推动第四次工业革命的核心引擎。
作为一位兼具科学家严谨性与教育者亲和力的作者，谢诺夫斯基特意为文科背景读者设计了零门槛的讲解路径——避免复杂数学公式，转而用类比和可视化图表解释抽象概念。书中更包含他对人工智能伦理、失业冲击、超级智能等社会议题的冷思考，提醒人类在拥抱技术红利时需谨慎平衡创新与风险。
目录
推荐序 面对科技拐点，我们的判断与选择
中文版序 人工智能会放大认知能力
第一部分 智能的新构想
01 机器学习的崛起
02 人工智能的重生
03 神经网络的黎明
04 大脑式的计算
05 洞察视觉系统
第二部分 深度学习的演进
06 语音识别的突破
07 霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机
08 反向传播算法
09 卷积学习
10 奖励学习
11 火爆的NIPS
第三部分 人类，智能与未来
12 智能时代
13 算法驱动
14 芯片崛起
15 信息科学
中文版序 人工智能会放大认知能力
第一部分 智能的新构想
01 机器学习的崛起
02 人工智能的重生
03 神经网络的黎明
04 大脑式的计算
05 洞察视觉系统
第二部分 深度学习的演进
06 语音识别的突破
07 霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机
08 反向传播算法
09 卷积学习
10 奖励学习
11 火爆的NIPS
第三部分 人类，智能与未来
12 智能时代
13 算法驱动
14 芯片崛起
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