书籍介绍
在信息爆炸的时代，我们正见证着人工智能的崛起，它正在逐步改变我们的生活方式和思维方式。《机器学习vs复杂系统》邀请你踏上一场探索之旅，揭示隐藏在数据背后的模式与规律，理解机器如何模仿人类的学习过程，并在复杂世界中寻找秩序。在这本书中，你会发现，人工智能并非简单的技术应用，而是对人类认知、行为和社会结构的深刻反思。
作者简介
《机器学习vs复杂系统》一书深入探讨了人工智能与复杂系统之间的紧密联系，不仅阐述了机器学习算法的应用，还揭示了复杂系统和数据在理解世界中的核心作用。通过跨学科的视角，作者引导读者探索技术与人类探索世界的交汇点，激发对AI和复杂系统领域更深层次的理解。这本书适合那些希望理解人工智能本质、复杂系统理论以及其对未来社会影响的读者。
推荐理由
对人工智能和复杂系统感兴趣的科技爱好者
希望了解大数据与算法如何影响世界的科学探索者
关注AI对未来决策制定影响的社会学者
以及所有希望通过理解技术进步来洞察世界本质的读者。
书籍目录
第一部分 复杂性
1 复杂系统 .. 2
2 用复杂网络看世界经济（阅读难度）. 7
3 风险管理策略之复杂科学视角 11
4 从物理角度看复杂 24
第二部分 机器学习
5 白话机器学习（阅读难度） 46
6 浅谈贝叶斯分析 53
7 简单贝叶斯分类器（阅读难度） . 57
8 决策树方法（阅读难度） . 60
9 感知机：神经网络的基础（阅读难度） 64
10 降维：应对复杂的通用武器（阅读难度） .. 67
第三部分 神经网络
11 神经网络不神秘 . 74
12 CNN 的几个关键词（阅读难度） 80
13 时间序列与RNN .. 91
14 会遗忘的神经网络（阅读难度） . 96
15 跟着AlphaGo 理解深度强化学习框架（阅读难度） 100
16 从阿尔法元看强化学习的更广阔潜力 .. 107
第四部分 宇宙间最复杂的就是我们的大脑
17 深层视觉信息的编码机制（阅读难度） . 114
18 大脑的自由能假说——兼论认知科学与机器学习（阅读难度） 121
19 大脑中的支持向量机（阅读难度） . 126
20 机器学习是如何巧妙理解我们大脑的工作原理的
（阅读难度） . 133
21 大脑经济学（阅读难度） 140
22 人工智能vs 人类智能（阅读难度） 149
第五部分 人工智能应用谈
23 人工智能会取代艺术家的工作吗 . 156
24 机器学习预测心理疾病 .. 159
25 人机协作决策的两种方式 . 164
26 小数据机器学习 .. 166
27 用深度学习玩图像的七重关卡 .. 170
28 深度学习助力基因科技 .. 174
29 机器学习对战复杂系统 .. 176
用户评论
不喜欢这种风格的科普读物，还有当年万门的人工智能培训视频做得真的很差劲。
半夜还在读，作者功底比较深，都是自己的亲身感受，能感觉出来，很难得的打了满分。看这本书还是需要有功底的，至少得先看完贝叶斯方面的，感觉原作者想尽量深入浅出，又要限于篇幅，真是良心了。
动力系统
这种欠斟酌的博客文章合辑就不要出书了，寒颤又可笑。
复杂系统部分算是低配版《复杂》，而机器学习部分则大概属于破产版西瓜书了….
通俗且有趣
没啥意思，粗略介绍几种复杂系统，粗略介绍机器学习，粗略对比
关于复杂性的部分还不错
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