邏輯學通識講義 吳軍 9787513360128 【台灣高等教育出版社】

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書名：邏輯學通識講義
ISBN：9787513360128
出版社：新星
著編譯者：吳軍
頁數：438
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1723981
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內容簡介

日常溝通容易被帶偏？網上信息分不清真假？做決定時總靠「拍腦袋」？其實，這些都是因為缺乏邏輯思維！ 著名投資人、計算機科學家吳軍帶你手把手拆解邏輯思維的三大模塊，從底層概念、演繹推理到數據洞察，帶你系統掌握。 讀完本書，你將收穫四大核心能力的升級： 溝通談判更高效：溝通時能直擊核心，一眼識破對方的邏輯漏洞，如偷換概念、邏輯滑坡等常見套路，不被情緒牽著走，句句都能說得清。 信息鑒別更敏銳：在海量信息面前，能快速分辨造假和以偏概全的數據陷阱，從此不再迷茫，事事都能看得透。 分析決策更理性：遇到複雜問題時，能將零散的信息梳理成一條條清晰的邏輯鏈條，讓決策更加理性和科學，次次都能選得准。 跨學科思維更順暢：邏輯學是哲學、數學、計算機科學等領域的「共同語言」。掌握邏輯思維，理解不同學科的思維方式，學習新領域時就能更快抓住本質，事半功倍。

作者簡介

吳軍，學者，投資人，人工智能、語音識別和互聯網搜索專家。畢業於清華大學和美國約翰·霍普金斯大學，現任豐元資本創始合伙人、上海交通大學客座教授、約翰·霍普金斯大學工學院董事等職。 吳軍博士曾作為資深研究員和副總裁分別任職于Google公司和騰訊公司。在Google公司，他和同事一同開創了搜索反作弊研究領域，成立了中、日、韓文產品部門，設計了Google中、日、韓文搜索算法，領導了Google自然語言處理和自動問答等研究型項目，擁有近20項美國發明專利。在騰訊公司，他負責了搜索、搜索廣告和街景地圖等項目。作為風險投資人，他成功地投資了150家硅谷和中國的高科技企業。吳軍博士對科技產業有深入的研究，是當今硅谷地區解讀IT產業最權威的專家。 吳軍博士著有《數學之美》《大學之路》《文明之光》《智能時代》《見識》《態度》和《全球科技通史》等多部暢銷書，並多次獲得包括文津獎、中國好書獎、中華優秀出版物在內的圖書大獎。

目錄

序言 我們為什麼要學習邏輯學
第一編 邏輯的基本概念
第一章 語言和思維
1 1 定義：什麼是邏輯
1 2 語言：如何避免溝通中的歧義
1 3 命題：如何用清晰的概念表達想法
第二章 邏輯關係與邏輯鏈條
2 1 複合命題：有哪些基本的邏輯關係
2 2 真值表：如何判斷兩個命題邏輯是否一致
2 3 三段論：如何構建邏輯推理的鏈條
2 4 論證有效性：為何不能直接從結論倒推原因
2 5 原則：如何把自然語言翻譯成邏輯語言
2 6 應用：為什麼自認為講理的人也會吵架
第二編 演繹
第三章 命題邏輯
3 1 有效推理：基本的邏輯定律有哪幾種
3 2 簡單推理：如何簡化複雜的邏輯關係
3 3 關係鏈：如何驗證推理的有效性
3 4 可能性：如何理解「必然」「可能」和「不可能」
3 5 不可能性：如何發現對方的自相矛盾
3 6 簡易真值表法：如何用逆向思維進行論證
第四章 複雜邏輯工具
4 1 真值樹法：如何基於反證法分析問題
4 2 公理系統：如何從公理出發構建邏輯學體系
4 3 自然演繹法：如何用簡單的推理規則得出結論
第五章 謂詞邏輯
5 1 量詞：如何用謂詞邏輯表達命題
5 2 公式：如何使用謂詞邏輯進行基本運算
5 3 三段論：有哪些有效的三段論
5 4 文氏圖：三段論和集合之間有何關係
5 5 簡易工具：如何驗證三段論的有效性
5 6 進階：如何使用二元謂詞邏輯
5 7 適用：如何使用謂詞邏輯的自然演繹法
5 8 代表性：大學生退學創業靠譜嗎？
5 9 驗證：如何用邏輯解釋看似矛盾的現象
5 10 補充：謂詞邏輯中有何常見關係
第六章 演繹在生活中的應用
6 1 常見的形式謬誤：上了補習班，就一定能考好嗎
6 2 傳統的非形式謬誤：如何避免感情用事
6 3 互聯網時代的非形式謬誤：如何辨別爆炸的信息
6 4 辨析：如何區分生活和邏輯上的不可能性
6 5 真理：為什麼科學需要證偽
第三編 歸納
第七章 數據和規律
7 1 流程和適應性：歸納和演繹有何不同
7 2 參照系：如何正確使用歸納的方法
7 3 數據：統計學中的數據是什麼
7 4 變數：如何通過分析數據得到信息
7 5 圖形：如何對數據產生直觀感受
7 6 逆向思維：如何用數據指導生活
第八章 調查與實驗
8 1 概念：調查和實驗有何差別
8 2 倖存者偏差：如何通過調查收集數據
8 3 抽樣：如何抽取有代表性的樣本
8 4 缺陷：調查有何局限性
8 5 實驗：通過實驗收集數據有何優勢
8 6 關鍵詞：如何正確設計實驗
8 7 雙盲：如何排除主觀因素的影響
第九章 處理和分析數據
9 1 分佈：如何確定某個數據在全體數據中的位置
9 2 數據集合：如何比較不同地區的收入水平
9 3 相關性：如何理解數據之間的關係
9 4 線性回歸：如何通過已知預測未知
9 5 方差和殘差：線性回歸模型有何局限性
第十章 數據統計和歸納的應用
10 1 歸納：如何通過局部了解整體
10 2 鴻溝：實驗環境和真實世界有何差異
10 3 變異性：為何規律會在真實世界的運用中失靈
10 4 量化：如何驗證一個結論是否成立
10 5 相似性：如何對兩個全集進行比較
10 6 可信度：冬季出生的人更容易成為職業冰球運動員嗎
後記 邏輯學有何局限性

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