大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯

前言
第1章　世界充滿不確定性　/　1
11　解題最重要的是思路　/　2
111　加百子的答案　/　2
112　人工智能的破題思路　/　2
113　統(tǒng)計思維的誕生　/　3
12　隨機世界　/　6
121　猜測上帝的游戲　/　6
122　科學研究與模型　/　7
123　隨機性與隨機過程　/　8
124　正態(tài)分布是什么　/　9
125　隨機不是均勻　/　10
13　概率的威力　/　11
131　試驗能得出什么規(guī)律　/　12
132　如何合理分配賭金　/　12
133　概率與異常值　/　13
134　用概率擊敗莊家　/　14
14　直覺和錯覺　/　15
141　猜拳是不是碰運氣　/　15
142　同一天生日的概率是多少　/　16
143　蒙提霍爾的三門問題　/　17
15　生活中的大數(shù)定律　/　19
151　大數(shù)定律的概念和意義　/　19
152　蒙特卡洛方法　/　20
16　如何驗證假設　/　20
161　女士品茶　/　21
162　停時理論　/　24
17　經(jīng)驗和實踐如何共存　/　25
171　什么是貝葉斯定理　/　26
172　樸素貝葉斯有多“樸素”　/　29
173　每個人都懂貝葉斯　/　31
18　結(jié)語　/　32
第2章　數(shù)據(jù)代表真相嗎　/　34
21　小心數(shù)據(jù)的陷阱　/　34
22　數(shù)據(jù)收集的偏差　/　35
221　幸存者偏差　/　35
222　選擇性偏差　/　36
23　數(shù)據(jù)處理的悖論　/　38
231　被平均的工資　/　38
232　辛普森悖論　/　40
24　數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的誤導　/　42
241　未披露的數(shù)據(jù)　/　42
242　會欺騙的視覺設計　/　43
25　如何正確解讀數(shù)據(jù)　/　47
251　相關(guān)性不等于因果性　/　47
252　被選數(shù)據(jù)的騙局　/　50
253　數(shù)據(jù)表達的局限　/　51
254　精準預測的挑戰(zhàn)　/　52
26　結(jié)語　/　54
第3章　如何獲得有用信息　/　55
31　數(shù)據(jù)、信息、知識　/　55
311　數(shù)據(jù)是一組有意義的符號　/　56
312　信息是用來消除不確定性的　/　56
313　知識是對信息的總結(jié)和提煉　/　57
32　用信息丈量世界　/　60
321　香農(nóng)與信息論　/　60
322　一條信息的價值　/　62
323　重復的信息沒有價值　/　64
324　信息的熵　/　65
33　信息是如何交換的　/　66
331　互聯(lián)網(wǎng)與信息交換　/　67
332　哈夫曼和有效編碼　/　68
333　信息不對稱與囚徒困境　/　71
34　信息的加密與解密　/　74
341　語言是一套密碼系統(tǒng)　/　74
342　墻邊盛開的花朵　/　75
343　可以被公開的密鑰　/　76
35　信息里的噪聲　/　79
351　信息越多結(jié)果就越準確嗎　/　79
352　人工智能如何處理噪聲　/　80
353　模型的泛化能力　/　82
354　欠擬合和過擬合　/　82
36　結(jié)語　/　84
第4章　大數(shù)據(jù)處理與挖掘　/　85
41　大數(shù)據(jù)概述　/　86
411　數(shù)據(jù)是描繪世界的新方式　/　86
412　大數(shù)據(jù)到底有多大　/　87
42　數(shù)據(jù)處理的流程和方法　/　88
421　數(shù)據(jù)收集　/　89
422　數(shù)據(jù)加工　/　90
423　數(shù)據(jù)分析　/　94
424　數(shù)據(jù)可視化　/　100
43　大數(shù)據(jù)改變了什么　/　103
431　經(jīng)驗與數(shù)據(jù)　/　103
432　時間與空間　/　105
433　記憶與理解　/　106
44　結(jié)語　/　107
第5章　機器是如何學習的　/　108
51　機器學習是什么　/　108
511　歸納與推演　/　109
512　定規(guī)則和學規(guī)則　/　110
513　算法的含義　/　112
52　機器學習算法　/　113
521　常見的學習方法　/　114
522　回歸　/　116
523　分類　/　118
524　聚類　/　126
525　降維　/　130
526　時間序列　/　132
53　沒有完美的算法　/　134
54　結(jié)語　/　135
第6章　模擬大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡　/　137
61　不斷演進的人工智能　/　138
611　從淺層學習到深度學習　/　139
612　萌芽、復蘇、增長和爆發(fā)　/　141
62　機器會不會思考　/　144
63　深度學習算法　/　146
631　人工神經(jīng)網(wǎng)絡：模擬人腦的思考　/　146
632　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：讓計算機“看”到世界　/　152
633　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡：如何模擬記憶功能　/　157
634　強化學習：黑森林蛋糕的秘密　/　161
64　場景是算法的綜合應用　/　166
641　計算機如何下圍棋　/　166
642　計算機如何打游戲　/　168
643　計算機如何與人對話　/　170
65　結(jié)語　/　177
第7章　海量運算背后的技術(shù)　/　178
71　不斷提升的計算能力　/　178
711　計算的演進　/　179
712　今非昔比的算力　/　183
713　計算機芯片　/　184
72　如何完成協(xié)作計算　/　187
721　舉足輕重的三篇論文　/　187
722　不可兼得的CAP定理　/　189
723　故障是不可避