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简介

AI·未来: 李开复博士深度解析人工智能未来十年大趋势

AI·未来: 李开复博士深度解析人工智能未来十年大趋势 7.2分

资源最后更新于 2020-03-29 01:34:06

作者:李开复

出版社:出版社浙江人民出版社

出版日期:2018-09

ISBN:9787213088858

文件格式: pdf

标签: 创新 计算机 商业 人工智能 李开复 限时特价 智能 AI

简介· · · · · ·

迎来“深度学习”这项重大技术突破后,人工智能已经从发明的年代步入了实干的年代。现在已是未来,我们所处的时代,已经与过去完全不同。面对已经来临的、机遇与挑战并存的人工智能时代,我们必须了解人工智能,跟上人工智能发展的脚步,这样才能不被时代淘汰。全球目前人工智能发展的情况是怎样的?全球的人工智能巨头企业有哪几家,现在它们有什么贡献?未来它们又将如何改变世界?人工智能已经改变了世界前进的脚步,那么人工智能的发展阶段如何区分?人工智能对社会的最大冲击是什么?我们应该如何应对未来可能出现的大规模冲击?在未来,个人、企业、政府究竟该如何协作,才能打造出繁荣的社会图景?李开复博士长期从事人工智能的研究和观察工作,拥有大量的人工智能行业从业经验,曾在苹果、微软、谷歌等顶尖科技公司中担任重要职务,之后创办了中国一流的创投机构——创新工场。在本书中,李开复博士凭借对全球科技业与人工智能行业的深入了解,为读者描绘了人工智能新世界的样貌、未来人工智能对社会的冲击以及在人工智能时代我们的应对策略。李开复,创新工场创始人及首席执行官,创新工场人工智能工程院院长。李开复博士于2009年创立创新工场,担任首席执行官、创新工场人工智能工程院院长。创新工场现管理总额110亿元人民币的双币基金,主要关注人工智能、教育、消费升级、B2B企业服务、文化娱乐等领域,专注投资早中期的高成长型科技企业。在此之前,李开复博士曾是谷歌全球副总裁兼大中华区总裁,曾在微软、苹果、硅谷图形公司担任要职。李开复获得了美国哥伦比亚大学计算机科学学士学位、卡内基·梅隆大学计算机系博士学位,同时还是香港城市大学的荣誉博士、卡内基·梅隆大学荣誉商业管理博士。在人工智能领域,李开复创建的微软中国研究院被《麻省理工科技评论》誉为最热门的计算机科学实验室。此后,微软中国研究院更名为微软亚洲研究院,为中国培养了大批人工智能领军人物,包括百度、腾讯、阿里巴巴、联想、华为和海尔的首席技术官、人工智能领军人物等。在苹果公司任职期间,李开复负责的人工智能项目的语音以及语言处理,曾被美国广播公司的《早安美国》节目精选,并成为《华尔街日报》的头条。李开复博士先后获得过10项美国专利,发表逾百篇专业期刊或会议论文,并出版过7本中文畅销书,当选为美国电气和电子工程师协会(IEEE)的院士,被《时代》杂志评选为影响全球100位年度人物之一。
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目录

  1. 前言
  2. 01 中国的“斯普特尼克时刻”
  3. 北京视角
  4. 一场赛局和赛局的改变者
  5. 围棋机器里的幽灵
  6. 深度学习发展简史
  7. 揭开深度学习的面纱
  8. 人工智能新时代,谁能保持领先
  9. 实干的年代
  10. 数据的年代
  11. 中国的优势
  12. 天平一端的重要推手
  13. 人工智能时代真正的危机
  14. 人工智能时代的新世界秩序
  15. 02 从竞技场杀出的世界级创业者
  16. “成二代”和“穷二代”
  17. 皇帝的模仿钟
  18. 什么都可以模仿
  19. 模仿到底是一种阻力,还是助力?
  20. eBay和阿里巴巴:谁说免费不是商业模式
  21. 谷歌与百度:黄页与购物商场
  22. 硅谷大腕为何在中国变成“纸老虎”
  23. 击败对手,或者被对手击败
  24. 天生“精益”的创业斗士
  25. 王兴的蜕变
  26. 创业者、电力与燃料
  27. 03 中国的另类互联网世界
  28. 互联网的未知海域
  29. 人工智能时代的数据王国
  30. 移动互联网的纵身一跃
  31. 微信:低调的雄心
  32. 移动支付的珍珠港
  33. 盖好了,他们就会来
  34. 万众创新
  35. 深入文化的革新
  36. 到处都是O2O
  37. 轻量与重磅
  38. 扫描或被扫描
  39. 联网的“自行车赛”
  40. 模糊的界限与美丽新世界
  41. 04 两国演义和七巨头
  42. 人工智能超级大国的那些事
  43. 诺奖得主与无名工匠
  44. 人工智能知识的开放与速率
  45. 避开中国新年的国际会议
  46. 七巨头和下一个深度学习
  47. 谷歌战群雄
  48. 人工智能的电网、电池之战
  49. 中国芯片的机会与挑战
  50. 太平洋两岸的两个计划
  51. 押宝人工智能
  52. 自动驾驶的困境
  53. 05 人工智能发展的四波浪潮
  54. 第一波浪潮:互联网智能化
  55. 算法与编辑
  56. 机器人报道与假新闻
  57. 第二波浪潮:商业智能化
  58. 商用人工智能事业
  59. 炒掉银行客户经理
  60. 请到算法诊所就诊
  61. 看不见的法庭助手
  62. 谁能取得领先地位?
  63. 第三波浪潮:实体世界智能化
  64. 界限模糊的OMO世界
  65. 每辆购物车都知道你的姓名
  66. OMO驱动的教育
  67. 如何收集数据?如何应用于改进教育流程?
  68. 公共数据与个人隐私
  69. 深圳制造
  70. 小米先行
  71. 第四波浪潮:自主智能化
  72. 草莓园与机器甲虫
  73. 蜂群智慧
  74. 谷歌模式与特斯拉模式
  75. 中国的特斯拉模式
  76. 围绕自主人工智能技术的较量
  77. 征服当地市场&武装当地公司
  78. 从中国市场打到国际市场的共享出行
  79. 展望未来
  80. 06 乌托邦、反乌托邦和真正的人工智能危机
  81. 人工智能发展现状
  82. 《北京折叠》:科幻小说和人工智能经济学
  83. 真正的人工智能危机
  84. 技术乐观主义者和“勒德谬误”
  85. 盲目乐观的终结
  86. 人工智能:让技术变得通用
  87. 硬件:更好,更快,更强
  88. 人工智能的“可以”与“不可以”
  89. 经济学家的研究结果
  90. 这些研究忽略了什么
  91. 两类失业:“一对一取代”和“彻底清除”
  92. 中美失业问题对比与莫拉维克悖论
  93. 担心算法还是担心机器人?
  94. 人工智能导致的不平等
  95. 随之而来的个人危机
  96. 07 一个癌症患者的思考
  97. 1991年12月16日
  98. 铁人
  99. 你想在墓碑上写什么?
  100. 诊断
  101. 遗嘱
  102. 向死而生
  103. 山顶上的法师
  104. 第二意见和第二次机会
  105. 解脱与重生
  106. 08 人类与人工智能共存的蓝图
  107. 危机考验与新的社会契约
  108. 3R:再培训、减时间、重分配
  109. 全民基本收入
  110. 硅谷的“魔杖”心态
  111. 人机共存:优化与人情
  112. 芬克的信与影响力投资
  113. 政府的角色
  114. 当司机的CEO
  115. “社会贡献津贴”:护理、服务和接受培训
  116. 尚未解决的问题
  117. 环顾周遭,展望未来
  118. 结束语 现在已是未来
  119. 没有军备竞赛,这是我们共同的未来
  120. 做好准备,迎接未来
  121. 人人都是撰写者
  122. 忘记优化,珍爱彼此
  123. 致谢