书籍介绍
任何足够先进的技术初看都与魔法无异。
自动驾驶汽车已经在很多国家上路，网飞的算法能主动预测你喜欢的电影，DeepMind的计算机程序通关了雅达利游戏，AlphaGo在古老的围棋领域攻克了人类智能的防线。
这一切是如何发生的？智能机器究竟如何思考？
在这本书中，作者用人人 都能读懂的语言展示了人工智能领域的前沿成果，深入解读了感知算法、强化学习、智能体、卷积神经网络、深度语音识别、图片识别等科技巨头纷纷拥抱的概念，正是它们让当今的机器如此智能。
DARPA和ImageNet的挑战赛给未来播撒了怎样的种子？
网飞的电影推荐为什么如此准确？
人工智能怎么打DOTA？
AlphaGo除了下围棋还会做别的吗？
神经网络如何做到能听、能说、能记忆？
我们为什么要不断制造能复制人类智力和行为的机器？
这本书将为你打开机器学习与神经网络的黑匣子，让你看懂“魔法”背后的机制。关于自动驾驶汽车、网飞算法、会玩游戏的人工智能以及AlphaGo，这本书囊括了你想知道的一切。
肖恩·格里什（Sean Gerrish）
谷歌前工程专家、普林斯顿大学的机器学习博士、机器学习极客。
他曾在高频交易机构泰莎科技担任工程师，并在谷歌担任机器学习和数据科学团队的工程专家。
目录
用户评论
很显然作者对本书的定位不清楚，到底是写给技术人员还是普罗大众。
科普，很差的科普。
读了一半多了，确实让我对机器学习有了更多的理解，明白了很多工作原理，是很适合科普的书籍。
读完以后觉得是很好的书，作者是那种会讲白话的技术专家，一章一章循序渐进，最后读者真的会对智能机器有一个完整的理解。PS：有被作者研究机器人的决心吓到
以简明易懂的方式介绍了当代人工智能的发展经历和基本原理。
原著应该很好，翻译0分，无法无障碍读完任何一页。中信这么大一个出版社能找个好翻译，不糟蹋书吗？
工程师写的“软文”，无公式无代码，以故事化的笔法呈现。最大的收获是各种架构图、结构图，例如58、169、349页等。翻译比较差，显然不是专业人士。
我还是觉得“智能机器”是不会向人一样思考的，连接主义发展起来的神经网络智能机器是在处理事情上接近人类，不代表它有“思考”，意识问题才可以决定机器人能不能思考
85%讲技术的书，看到一半后面的大概扫了一下，讲了机器学习，神经网络，自然语言处理等等，最有意思的是几个比赛，这里顶尖科学团队都全力以赴、快速学习成长、在互相分享中强大，特别棒！
不错的科普书籍。作为理科辣鸡，书里讲到具体程序设计的时候还是会看不懂。