中文简介
《弥合人类智能与人工智能》由 Mark V. Albert、Lin Lin、Michael J. Spector 和 Lemoyne S. Dunn 编辑。在人工智能与人类智能相互交融的时代背景下应运而生，旨在深入探讨两者的联系与协同发展，为相关领域的研究者、从业者和学生提供重要参考。
本书开篇回顾了人工智能的发展轨迹，详细阐述了机器学习从统计学和传统方法向深度学习的演变过程，包括不同学习方法（如监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习）的原理、应用场景及模型构建要点，同时深入分析了深度学习中神经网络的架构（如卷积神经网络、循环神经网络等）及其优势。
在教育应用方面，全面探讨了人工智能如何重塑教育生态。学习分析通过收集和分析学生数据，为教育决策提供支持；机器学习助力教育管理、教学和学习过程的优化，如智能辅导系统、个性化学习推荐等。同时也关注到数据隐私、算法偏见等问题，并提出应对策略。
此外，还涉及人工智能在医疗、娱乐、制造业、交通等领域的应用，如医疗中的疾病诊断辅助、娱乐中的内容推荐、制造业中的生产优化以及交通中的智能驾驶辅助等，展示了其在不同行业的巨大潜力和面临的挑战，如伦理困境、可靠性问题等。
本书综合呈现了人工智能与人类智能融合的前沿研究成果和实践应用，对推动相关领域的发展具有重要意义，启发读者思考如何在利用人工智能技术的同时，充分发挥人类智能的优势，实现两者的协同共进。