3星|刘韩《人工智能简史》:从编程语言和算法的角度语言

一.什么是CSS:

语言 1

CSS是Cascading Style Sheets的缩写,经常为级联样式表。

人为智能简史(跟着图灵、冯?诺依曼、香农、西蒙(西蒙(Simon))等人为智能先驱重走人工智能之路,站在前任的肩头上“鉴以往、知未来”)语言 2

CSS已经是网络不可或缺的元素,为浏览者展现五彩缤纷的页面效果起到了首要职能。

全书从编程语言与算法的角度回想人工智能的野史,相比标准。

CSS是一种标志语言,不要求进行编译,直接就可以在浏览器中实践。

看内容有点像科研工小编、人工智能前沿从业者写的。电子书中绝非对作者的牵线,Amazon官网上有,不是做科研的。

二.使用CSS的优势:

说到底两章是几位紧要的物理学家的简史,我为主略过了。

(1).能够极大增强代码的简洁度:

全部评价3星,有一对参考价值。

在大型的页面中显现的愈来愈优良,通过引入外部样式表可以有效的缩减页面体积,不但可以节省一定的带宽资源,也能够升高紧要词和有效性代码的百分比,对寻找引擎优化有着巨大的效果。

以下是书中有些内容的摘要:

(2).便于网页的改版:

1:电路系统的“开”和“关”,对应二进制的“1”和“0”。这就是现实性世界与虚拟世界最重大的一个相应,可以说香农的天才考虑建立了切实可行与虚拟之间的一个大桥。#197

行使css可以使得的主宰网页的体现效果。那要比使用html元素自带的性能尤其便宜,相比较出色的一点就是便于网页的末尾改版,因为只要修改样式表中的css代码即可,而不是向来改动html元素的中的属性。

2:在小编看来,纽厄尔平生钻研的“人类思想的真面目”,正是人工智能最难和最本质的课题!#224

(3).使用css能够兑现精准控制:

3:西蒙(西蒙)和纽厄尔双剑合璧,创制了人工智能的最主要门户:符号派。符号派的军事学思路称为“物理符号系统假说”,简单明了就是:智能是对符号的操作,最原始的记号对应于物理客体。#232

html元素自带的习性即使能够在早晚水准上主宰外观,但常见相比粗糙,使用css则会愈加精准。

4:世界围棋季军常昊评论AlphaGo的围棋水平:“它现在的水准,可以说是大大地超过了俺们人类的想象。”#287

三.CSS的运用办法:

5:人类思想棋类问题的骨干智慧就是找到高招,而找到高招的重中之重就是推算出若干步之内无论对方怎么应对,本方都处于局面变好的姿态。转换来国际象棋程序编程,主题都必须有两有些:博弈搜索和层面评估。#306

(1).内联样式,直接在html元素内部选取。

6:纽厄尔、西蒙(西蒙)和约翰(John)·肖发展的Alpha-Beta算法可以从查找树中剔除格外大的有的而不影响最终结果。它的主干考虑是,如若略微着法将协调引入了很差的局面,这一个着法的兼具继续着法就都无须继续分析了。#315

(2).内部样式表,在头顶<head></head>标签内部定义。

7:汤普森(汤普森(Thompson))的另一大进献是他收拾的残局库,他在20世纪80年份就从头转移和储存棋盘上剩四至五子的持有符合规则的残局。一个杰出的五子残局,比如王双象对王单马,包罗总数121万个规模。电脑使用这个残局数据库,可以把各种残局走得相对完美,似乎上帝一样。#327

(3).引入外部样式表,将一个独自的CSS样式表文件引入当前页面。

8:最后达成制服人类国际象棋世界季军之梦、取得人机大克服利的是IBM的“深蓝”(DeepBlue)团队,大旨是缘于中国安徽地区的许峰雄、莫里·坎Bell(默里(Murray)Cambell)和乔·赫内(Joe Hoane)。#338

如上三种艺术会在转手的章节介绍。

9:依据DeepMind集团在《自然》杂志上刊登的小说,AlphaGo那个系统第一由以下多少个部分组成。(1)策略网络(Policy
Network),给定当前规模,预测下一步的走棋。(2)火速走子(法斯特(Fast)rollout)。(3)估值网络Value
Network),给定当前规模,估摸是白胜仍旧黑胜,给出输赢的几率。(4)蒙特卡罗树寻找(Monte
卡尔(Carl)o Tree Search,MCTS),把以上3个部分连起来,形成一个完完全全的系统。#381

粗略实例:

10:据臆度,单机上行使“急忙走子”的对弈程序,已经拥有了围棋三段左右的程度。而“估值网络”对胜负的判断力已经远超所有人类棋手。#395

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<title>蚂蚁部落</title>
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<div>蚂蚁部落欢迎您</div>
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11:二零一四年,谷歌(Google)花4亿欧元购回DeepMind公司时,DeepMind公司也就是刚刚在《自然》杂志登载了一篇利用强化学习算法玩总括机游戏随想的小店铺,很四人都不领会为啥这家商店值这么多钱。后来DeepMind研发了震惊世界的AlphaGo之后,人们才起来相信佩奇和布林的高见。#513

地点的代码控制文件在一个虚线框中垂直水平居中体现。

12:在列国通用的MNIST手写体数字识别数据集上,LeNet-5足以直达近似99.2%的正确率。这一系统后来被美利坚协作国的银行周边用于支票上数字的辨识。#527

 http://www.softwhy.com/article-416-1.html

13:事实注解,12个NVIDIA集团的GPU可以提供一对一于2000个CPU的深度学习性能。此后,纽约大学、法兰克福高校以及瑞士联邦人工智能实验室的钻研人员纷纭在GPU上加紧其深度神经网络。#547

http://www.softwhy.com/qiduan/css\_source/

14:二零零六年,ImageNet项目落地了——这是一个分包1500万张照片的数据库,涵盖了22000种物品。那个物料是按照平时拉脱维亚语单词进行归类协会的,对应于大型波兰语知识图库WordNet的22000个同义词集。#556

15:Lisp语言推出之后,因为比起Fortran那类专注于科学计算的言语具备更强的标记处理能力,很快变成人工智能领域的第一语言。同时,Lisp中的递归、垃圾回收等革新体制,对再三再四的Java、Python等语言有很大的影响。#668

16:汤普森(汤普森)用汇编语言形成了UNIX的率先个版本,那说不定是全人类历史上拿汇编语言完毕的最光辉的创作。#690

17:有人问:“你什么察觉有原始的程序员?”汤普森(汤普森)回答:“只看他们的豪情。你问她们做过的最有意思的程序是怎样,然后让他们讲述程序和它的算法,等等。#705

18:TensorFlow是谷歌(谷歌(Google))在二〇一五年6月公布的深度学习开源工具,Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着数据流图的运算,由杰夫·迪恩(Jeff
Dean,)率领的谷歌(谷歌)大脑协会开发。#728

19:因为杰夫·迪恩实在太厉害了,谷歌(Google)集团内部流传着诸多有关她有多厉害的笑话,比如:“杰夫·迪恩的密码是圆周率的最终4位数字。”“当杰夫·迪恩性障碍时,他用MapReduce数羊群。”#734

20:TensorFlow的优势是永葆异构设备的分布式计算,它可以在不一样平台上电动运行模型,那一个平台包蕴手机、单CPU的PC和无数个CPU/GPU组成的超大型分布式系统。#741

21:DENDRAL系统是率先个成功投入使用的专家系统,1965年由内华达香槟分校大学早先研发,1968年研制成功,它的职能是分析质谱仪的光谱,辅助数学家判定物质的成员结构。#775

22:利用知识图谱技术,谷歌(Google)大大优化了客户的检索体验,同时,知识图谱的特大知识库也得以和另外人工智能技术整合,比如达成规范的话音识别和机械翻译等。#850

23:假如您对人工智能有趣味,也能够研商一下投机的师承,从你的数学老师或微机老师早先追溯,很有可能您的开拓者也是老莱布尼茨。#1707

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