The Deep Learning Revolution de Sejnowski, Terrence J. Format Relié

The Deep Learning Revolution - Sejnowski, Terrence J.

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Livre Beaux arts - Sejnowski, Terrence J. - 30/09/2018 - Relié - Langue : Anglais

Auteur(s) : Sejnowski, Terrence J.

Editeur : Mit Press Ltd

Langue : Anglais

Parution : 30/09/2018

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 352.0

Nombre de livres : 1

Expédition : 765

Dimensions : 23.7 x 16.1 x 2.7

ISBN : 9780262038034

Résumé :
The deep learning revolution has brought us driverless cars, the greatly improved Google Translate, fluent conversations with Siri and Alexa, and enormous profits from automated trading on the New York Stock Exchange. Deep learning networks can play poker better than professional poker players and defeat a world champion at Go. In this book, Terry Sejnowski explains how deep learning went from being an arcane academic field to a disruptive technology in the information economy. Sejnowski played an important role in the founding of deep learning as one of a small group of researchers in the 1980s who challenged the prevailing logic-and-symbol-based version of Al. The new version of Al Sejnowski and others developed, which became deep learning, is fueled instead by data. Deep networks learn from data in the same way that babies experience the world, starting with fresh eyes and gradually acquiring the skills needed to navigate novel environments. Learning algorithms extract information from raw data . information can be used to create knowledge . knowledge underlies understanding . understanding leads to wisdom. Someday a driverless car will know the road better than you do and drive with more skill . a deep learning network will diagnose your illness . a personal cognitive assistant will augment your puny human brain. It took nature many millions of years to evolve human intelligence . Al is on a trajectory measured in decades. Sejnowski prepares us for a deep learning future.

Biographie:
Terrence J. Sejnowski holds the Francis Crick Chair at the Salk Institute for Biological Studies and is Distinguished Professor at the University of California, San Diego. He was a member of the advisory committee for the Obama administration's Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN) initiative and is President of the Neural Information Processing Systems (NIPS) Foundation. He has published twelve books, including (with Patricia Churchland) The Computational Brain (25th anniversary edition, MIT Press).

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