創造力3B法則:善用大腦的運作機制,提升創新思考的核心能力!
為了解決汽車音響安裝推薦的問題,作者DavidEagleman,AnthonyBrandt 這樣論述:
人類經由創造力不斷創新、重塑新世界。
作者結合大腦科學與藝術的獨創性研究,
揭開人類大腦創造力軟體如何創新的奧祕 ......
而創造力就像鑽石,
形塑了人類文明,也點亮了這世界。
作者探索人腦的運作機制,揭開創造力的源頭 。
達文西、巴哈、蕭邦、愛因斯坦、愛迪生、畢卡索、賈伯斯等這些創造力很高的人是如何醞釀出他們的點子並加以執行?這本書的特別之處在於 : 書中揭露了兩百多位藝術家、科學家、作曲家、工程師的創新靈感小故事,都是你從未聽過,也說明他們如何透過「修改、打破、混合」,從舊點子發想出新點子,藉由創新重塑了人類新
世界。
全書文字流暢,再加上兩百張插圖,造就一場有趣、豐盛的閱讀體驗。
本書特色
本書簡單易懂,並提供了大量真實的示例,以說明人類如何運用 3B法則 :「修改、打破、融合」,產生源源不斷的好創意。書中最後一部分提供了有關如何在企業和學校中培養創造性思維的實用建議,以及更多現實生活中的例子-很多也可以應用於個人實踐。
共感推薦
朱宗慶 朱宗慶打擊樂團創辦人暨藝術總監
塗至道 亞洲時尚插畫藝術家 / TONER GALLERY 主理人
洪雪珍 斜槓教練
黃健敏 建築師
專文推薦
吳靜吉 政大創造力講座主持人/名譽教授
白明奇 成大老年學研究所所長、神經學教授
蔡振家 台大音樂學研究所專任教師
推薦書評
創造力永不止息,不管藝術創作或是組織經營,皆是從「變」與「不變」間激起創意與變革,進而有所突破!本書提供大量真實示例,以淺顯易懂的的方式說明「創造力」的養成與實踐,理性、感性兼具,值得一讀,推薦給大家!——朱宗慶打擊樂團創辦人暨藝術總監 ◎朱宗慶
本書作者同時從藝術和科學著手檢視,探討創新——從畢卡索第一幅甘冒大不諱的畫作到賈伯斯震驚四座的iPhone——如何從原有基礎發展出來、如何仰賴大腦的三種運作
:修改、打破、融合。這本書說明了藝術和科學如何打造出創造力。―—《華爾街日報》(The Wall Street Journal)
揭開藝術、神經科學、演化之間的交互作用,同時慶幸人類有創新的本事。——《創業家》Entrepreneur
生動探索人腦的運作,揭開創造力的源頭⋯⋯ The Runaway Species是一本精美著作,文字和圖片都是,本書透過工程、科學、產品設計、音樂和視覺藝術的例子,帶領讀者追溯創意思考的源頭:大腦的修改、打破、融合。
―《自然》Nature
哪些創新最具影響力?為什麼?如何從中學會判
斷哪些創新將會顛覆傳統?科學和科技又會如何改變我們接下來的生活?The Runaway Species 對這些問題提出了解釋⋯⋯同時佐以討喜的圖片說明。——《哈佛商業評論》Harvard Business Review
The Runaway Species從科學角度探討創造力,但又不失感性,觸到了根源但不拔起。——《經濟學人》The Economist
強者用PyTorch:實作史上最經典AI範例
為了解決汽車音響安裝推薦的問題,作者集智俱樂部 這樣論述:
還在用難用的Tensorflow嗎?還在用太簡單的Keras嗎?
2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代,如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST,快點投入PyTorch的懷抱吧!
本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例,並且放入最新真實世界中的應用範例,如果有心要學習人工智慧,這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例,讓你功力大增之外,更一舉成為人工智慧的強者!
全書重點包括:
► 深度學習一路走來的歷史
► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹
► 預
測共享單車投放數量
► 中文文章情緒分析器
► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識
► 大型遷移學習對動物分類進行預測
► MNIST的進一步,幫你把數字加起來
► 自己動手做PRISMA:20種藝術家風格轉到你的照片
► 假新聞有什麼稀奇,假以亂真的照片才叫厲害:GAN實作
► NLP的大神Word2Vec的實作
► 人工智慧音樂家:利用LSTM製作自動作曲機
► Google的祕密武器:神經網路翻譯系統實作
► 外掛有什麼了不起?用AI打電動,強化學習實作
本書特色
►深度學習、PyTorch的入門書
►透過實際經典案例循序講解
專
家推薦
「這本書緊接業界潮流,將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代:遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明,讓你打好理論基礎,又有詳細的程式展示,一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈!」-袁行遠,彩雲科技CEO、創始人
「本書寓教於樂,精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發,然後引用理論說明,最後深入剖析工作原理,環環相扣,引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」-高文超,微軟研究院軟體開發工程
「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點,
深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域,但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合,讀者可以在瞭解深度學習原理之後,立刻跟隨書中的程式動手實作,加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮,這本書是一個不錯的開始。」-鮑捷,文因互連CEO、聯合創始人