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我国本土计算机学者向世界“科教输出”:周志华《西瓜书》上线英文版!(赠书)

本文作者:我在思考中 2021-08-30 10:44
导语:作为人工智能领域(AI)中文教材扛鼎之作,南京大学周志华教授所著的《机器学习》帮助无数AI从业者理清了机器学习的基本原理。

作为人工智能领域(AI)中文教材扛鼎之作,南京大学周志华教授所著的《机器学习》帮助无数AI从业者理清了机器学习的基本原理。

在书中,周志华解释机器学习基本术语和问题时,贯穿全书用西瓜进行比喻讲解,因此该书也被读者们昵称为“西瓜书”。

我国本土计算机学者向世界“科教输出”:周志华《西瓜书》上线英文版!(赠书)

图注:英文版封面(左)和中文版封面(右)

“西瓜书”被网友夸赞为“最好的中文机器学习教科书”、“神作”,自2016年问世后,已重印35次,长期位居各大畅销书榜,已被海内外500多个高校院系用作教材,是中文世界最著名、使用最多的教科书。

近日,“西瓜书”英文版正式上线了,由曾出版过机器学习领域《PRML》等世界名著的全球最大学术图书出版社Springer出版。译者是原悉尼科技大学数据科学研究员刘劭伍博士。刘博士现任澳大利亚联邦银行-康联首域集团首席数据科学家,参与主持由澳新银行、苏黎世银行、联邦银行以及澳大利亚政府资助的九项重大科研项目,发表论文40余篇,是机器学习在国际投资与金融领域的知名专家。由于周教授自己只计划写中文教科书, 刘博士欣然接受Springer出版社的邀请担任译者。

我国本土计算机学者向世界“科教输出”:周志华《西瓜书》上线英文版!(赠书)

地址:https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-981-15-1967-3

和中文版相同,英文版“西瓜书”共16 章,大致分为3个部分:

  • 第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;
  • 第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);
  • 第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。

此外,每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

目录


我国本土计算机学者向世界“科教输出”:周志华《西瓜书》上线英文版!(赠书)

我国本土计算机学者向世界“科教输出”:周志华《西瓜书》上线英文版!(赠书)

我国本土计算机学者向世界“科教输出”:周志华《西瓜书》上线英文版!(赠书)

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我国本土计算机学者向世界“科教输出”:周志华《西瓜书》上线英文版!(赠书)


作为南京大学“完全本土培养”的世界级学者,周志华在南大完成了从本科、硕士到博士的学习,并于2001年留校任教。“西瓜书”倾注了周教授浸淫机器学习领域二十多年的科研和教学心得。

如周志华在西瓜书中文版“如何使用本书——写在第十次印刷之际”所说:

“入门阶段最需要的是理清基本概念、了解领域概貌。好比人们到了一个陌生的地方, 首先要去找张地图, 大致弄清哪里是山、哪里有水、自己身在何处, 然后才好到具体区域去探索。读者当然都希望所学‘既广且深’, 但在有限时间内必先有个折中。在入门阶段,‘顾及细微’应该让位于‘观其大略’ …… 本书的主要目的就是为读者提供一张‘初级地形图’ 。

“西瓜书”给出的这张“地形图”让许多读者第一次感受到机器学习原来有如此广阔的疆域,而不仅仅是十来个常见算法。不少初学者通过“西瓜书”第一次接触到“强化学习”“计算学习理论”,更不用说其他书籍很少介绍的“符号规则学习”等内容。很少有书籍覆盖如此全面,为初学者搭建机器学习知识大厦的架构提供了不可多得的知识源。

同时,“这是一本面向理工科高年级本科生和研究生的教科书 …… 需有基础知识作为先导”,读者需要先具备微积分、线性代数、概率统计、优化、数理逻辑等方面的基本知识。(有数学基础偏弱的读者“看到公式就头疼”,现在也有福音了,有热心网友推出了“南瓜书”,专门对“西瓜书”中的公式进行推导解释)

我国计算机学者出版英文专著有多例,但向英文世界输出教材还是空白。“西瓜书”是Springer出版社首次将中文原著引进翻译为英文出版的计算机类教材。此前“西瓜书”已经被翻译为韩文,是韩国首次翻译引进的中文计算机类书籍,已经被韩国两所高校用作教材并受到好评。日本也引进了日文版,正在由早稻田大学教授翻译。“西瓜书”走向世界,意味着我国本土计算机学者开始向世界“科教输出”,从侧面反映了我国AI的发展。

赠书福利 

AI科技评论本次联合Springer为大家带来5本周志华教授亲笔签名《Machine Learning》正版新书。

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