作者簡介 董超,高級系統架構師,中科院管理科學院學術委員會特約研究員,深圳市安德互聯數據服務有限公司總裁及創始人、深圳市上市界科技有限公司副總裁及聯合創始人、安德投資副總裁。畢業於北京大學計算機系,獲計算機軟體與理論理學碩士學位,在校期間獲美國大學生全球數學建模競賽(MCM/ICM)一等獎、博創杯全國大學生嵌入式大賽一等獎等。具有多年分散式計算平台、搜索廣告、互聯網、大數據領域的研發及管理經驗,阿里雲高級軟體開發工程師、核心分散式系統(飛天平台)早期核心成員,微軟互聯網工程院資*深研發工程師、搜索廣告部門流計算平台組創始成員。
目錄 第一部分:科學之美
第1章 人工智能是什麼
1 1 人工智能是可以解決複雜問題的算法
1 2 人工智能可以實現複雜的目標
1 3 人工智能具備從數據中學習的能力
1 4 人工智能要與人類主觀意識互通
第2章 底層視覺是什麼
2 1 底層視覺與計算機視覺
2 2 底層視覺與人工智能
2 3 底層視覺與圖像處理
第3章 從0到1,從來都不簡單
3 1 圖像超解析度的發展歷程
3 2 SRCNN的誕生
3 3 解構SRCNN
第4章 從1到N的發展規律
4 1 傳統算法奮起直追
4 2 傳統算法與深度學習算法協同發展
4 3 深度學習算法持續進化
4 4 深度學習算法脫穎而出
4 5 越來越大的網絡
4 6 越來越小的網絡
4 7 深度學習算法快速發展的原因
第5章 從算法到產品:為落地而戰
5 1 尋找趁手的鎚子
5 2 小心棘手的釘子
5 3 千錘百鍊終得正果
第6章 無中生有的真相與假象:論生成式圖像複原
6 1 什麼是生成式複原
6 2 生成式複原是如何誕生的
6 3 生成式模型和判別式模型有什麼區別
6 4 生成對抗網絡的原理和局限是什麼
6 5 擴散模型的原理和局限是什麼
6 6 擴散模型真的比生成對抗網絡好嗎
6 7 生成式複原的經典模型
第7章 時空的交錯與融合:論視頻超解析度
7 1 多幀圖像超分與時空超分
7 2 基於深度學習的視頻超分
7 3 Transformer有何不同
7 4 生成模型帶來了哪些變化
第8章 深度學習中的科學之光:底層視覺可解釋性
8 1 模型的效果為什麼好
8 2 從相關關係到因果關係
8 3 模型內部究竟學到了什麼
8 4 網絡是如何學習多任務的
8 5 底層視覺的泛化性問題
8 6 做個泛化性指標吧
8 7 可解釋性還可以怎麼用
第9章 通往終極智能之路:論通用底層視覺
9 1 通用何以智能
9 2 通用底層視覺是什麼
9 3 通用的圖像超分算法
9 4 通用的圖像複原算法
9 5 通用的底層視覺算法
第二部分:人格之美
第10章 如何寫一篇自己喜歡的論文
第11章 XPixel的團隊文化:奉獻、專註、平衡
11 1 奉獻
11 2 專註
11 3 平衡
第12章 XPixel的科研地圖:XPixel Metaverse
第13章 不朽的科學家精神:讀愛因斯坦
13 1 探索未知
13 2 實事求是
13 3 永無止境
第14章 研究員的一天
第15章 中華智慧解讀「鈍感力」
15 1 技巧:太極圓轉
15 2 智慧:難得糊塗
15 3 愛:包容寬恕
第16章 打破束縛
第17章 放鬆點兒,我的朋友
參考文獻
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