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1 自动机的秘密3

长笛演奏者3

今天的自动机5

钟摆的摆动7

并不难懂的自动机8

2 自动驾驶汽车：挑战不可能15

沙漠中的百万美元竞赛15

如何打造自动驾驶汽车17

规划路径21

路径搜索22

导航25

无人车挑战赛的获胜者28

一场失败的比赛31

3 保持在车道内行驶：自动驾驶汽车的感知35

第二次无人车挑战赛35

自动驾驶汽车中的机器学习37

斯坦利的架构38

避开障碍物40

寻找道路的边缘43

开眼看路45

路径规划47

斯坦利大脑的各个部分如何相互交流49

4 在十字路口避让：自动驾驶汽车的大脑55

城市挑战赛55

感知抽象57

比赛59

BOSS的高层次推理层61

攻克交通堵塞68

三层架构71

自动驾驶汽车看到的物体76

自动驾驶汽车：复杂的系统77

自动驾驶汽车的轨迹78

5 网飞和推荐引擎的挑战83

百万美元大奖83

竞争者84

如何训练分类器85

比赛的目标89

庞大的评分矩阵91

矩阵分解96

第一年结束102

6 团队融合：网飞奖的赢家107

缩小竞争者之间的差距107

第一年末108

随时间变化的预测111

过度拟合114

模型混合115

第二年119

最后一年120

赛后124

7 用奖励教导计算机129

DeepMind玩雅达利游戏129

强化学习132

教导智能体134

为智能体编写程序136

智能体如何观察环境140

经验金块141

用强化学习玩雅达利游戏148

8 如何用神经网络攻克雅达利游戏153

神经信息处理系统153

近似，而非完美153

用作数学函数的神经网络155

雅达利游戏神经网络的结构161

深入研究神经网络170

9 人工神经网络的世界观175

人工智能的奥秘175

国际象棋自动机“土耳其人”177

神经网络中的误导179

识别图像中的物体180

过度拟合183

ImageNet185

卷积神经网络188

为什么是深度神经网络？194

数据瓶颈197

10 深入了解深度神经网络的内部秘密203

计算机生成图片203

压缩函数204

ReLU激活函数207

机器人之梦211

11 能听、能说、能记忆的神经网络221

对机器而言，“理解”意味着什么？221

深度语音识别系统222

循环神经网络223

为图像生成字幕230

长短时记忆网络233

对抗数据235

12 理解自然语言239

是宣传噱头，还是人工智能研究的福音？239

IBM的“沃森”240

攻克《危险边缘》所遇到的挑战241

浩如烟海的知识242

《危险边缘》挑战赛的诞生245

DeepQA247

问题分析249

“沃森”如何解读句子？252

13 挖掘《危险边缘》的最佳答案261

地下室基准261

生成候选答案263

查找答案266

轻量级过滤器269

证据检索270

评分274

汇总和排名277

调整“沃森”281

重新审视DeepQA282

“沃森”有智能吗？283

14 用蛮力搜索找到好策略289

通过搜索玩游戏289

数独290

树的大小294

分支因子297

游戏中的不确定性297

克劳德·香农与信息论302

评价函数303

“深蓝”308

加入IBM310

搜索与神经网络311

西洋双陆棋程序313

搜索的局限315

15 职业水平的围棋319

计算机围棋319

围棋321

通过抽样走子来建立直觉324

神之一手330

蒙特卡洛树搜索333

单臂老虎机337

AlphaGo是否需要如此复杂339

AlphaGo的局限341

16 实时人工智能与《星际争霸》345

构建更好的游戏机器人345

《星际争霸》与人工智能346

简化游戏348

实用《星际争霸》机器人351

OpenAI与《DOTA 2》354

《星际争霸》机器人的未来357

17 50年后或更遥远的未来363

人工智能起起伏伏的发展过程363

如何复制这本书中的成功364

数据的普遍使用368

下一步去向何方369

致谢373

注释375