模型思維：簡化世界的人工智能模型

　　對從事算法研究與算法開發(fā)的人來說，模型的學習與使用必不可少。尤其是在目前備受關注的人工智能領域里，人人談模型，新模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。 模型讓人又愛又恨：可愛的地方在于它確實能夠解決實際問題，而且其有效性一般都經(jīng)過了檢驗；可恨的地方在于學習它是一件非常痛苦的事情，尤其是對人工智能的初學者來說?！赌Ｐ退季S》將人工智能在現(xiàn)實生活場景中解決的問題分類，并根據(jù)這個分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權重問題、狀態(tài)問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類，方便讀者了解各個模型之間的關系，也方便讀者理解各個模型的適用場景?！赌Ｐ退季S》盡量更多地結合模型的使用場景，更多地介紹實際業(yè)務需求之間的關系，更多地采用生活中淺顯易懂的例子，方便人工智能的初學者學習模型?！赌Ｐ退季S》不僅適合希望學習和運用人工智能模型到具體應用場景的企業(yè)工程師、科研院所的學生和科研人員，也適合對人工智能模型感興趣的讀者，幫助其將模型思維應用到生活中。

　　龔才春 畢業(yè)于中國科學院計算技術研究所，工學博士學位；教授，博士生導師；長期從事人工智能與人力資源等領域的研究。 中關村科金技術人工智能研究院院長，職品匯創(chuàng)始人，大街網(wǎng)原首席科學家，阿里巴巴原搜索研發(fā)專家。 在大數(shù)據(jù)挖掘方面有許多成功經(jīng)驗，創(chuàng)辦了大數(shù)據(jù)虛假簡歷識別平臺職品匯；在自然語言處理，尤其是語義理解、知識圖譜等方面有深刻理解，中文幽默識別是其一個有特色的研究工作；曾負責淘寶評論的情感分析等工作。