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| 編輯推薦： |
★概率统计的非常好的入门书
抽丝剥茧，让初学者更容易理解概率论，从青少年到数学爱好者都宜读
★数学通识读物，从生活中的案例，解读概率统计思想
介绍概念的来龙去脉，结合生活中的现实，讲述数学思想和数学方法
★学习概率论的“前置”读物
严谨的白话，把复杂问题简单化，缓解深入学习的焦虑
★简洁的理论，接地气的实例，通俗的语言
培养建立概率论的框架思维，看清周围世界
★可浅读：赌博点数分配、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题
★可深究：随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习、人工智能
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| 內容簡介： |
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《从掷骰子到人工智能：趣谈概率》一书极具启发性，学习概率统计的入门书，书中介绍的著名趣味概率问题包括赌博点数分配问题、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题、博士相亲、中国餐馆过程等。通过讨论这些简单有趣的例子，让读者了解概率统计中的重要概念，诸如随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习等等。概念的引入思路清晰，重要知识有拓展，许多重要概念和理论都有直观的解释和应用场景。让年轻人从游戏和趣题中学到知识，吸引他们踏进基础科学、人工智能、信息技术的大门。
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| 關於作者： |
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张天蓉，女，四川成都人。科普作家，美国得州奥斯汀大学理论物理博士。研究方向黑洞辐射、费曼路径积分、毫微微秒激光、高频及微波通讯的EDA集成电路软件等。发表专业论文三十余篇。所著科普著作《永恒的诱惑：宇宙之谜》入围2016中国好书奖，并获得科技部2017年全国优秀科普作品奖。
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| 目錄：
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第1章趣谈概率/
1. 帕斯卡和法国数学: 概率论的诞生/
2. 似是而非的答案: 概率论悖论/
3. 几何概型和贝特朗悖论/
4. 别相信直觉——概率论帮助侦破“财务造假”/
5. 赌徒谬误: 赌博与大数定律/
6. 随处可见的钟形曲线: 中心极限定理/
第2章趣谈贝叶斯学派/
1. 三门问题/
2. 三门问题引发的思考: 概率究竟是什么？/
3. 频率学派和贝叶斯学派/
4. 主观和客观/
5. 拿什么拯救你，量子力学/
6. 贝叶斯台球问题/
7. 德国坦克问题/
第3章趣谈随机过程/
1. 马尔可夫链/
2. 酒鬼漫步的数学/
3. 赌徒破产及鸟儿回家/
4. 微粒的“酒鬼漫步”——布朗运动/
5. 麦穗问题和博士相亲/
第4章趣谈“熵”/
1. 从卡诺谈起——天妒英才/
2. “熵”——热力学中闪亮登场/
3. “熵”——名字古怪、性情乖张/
4. 时间之矢贯穿宇宙/
5. 伊辛(或易辛)模型及应用/
6. 麦克斯韦妖/
第5章趣谈信息熵/
1. “熵”——信息世界大显身手/
2. “熵”——品类繁多、个个逞强/
3. 老鼠和毒药问题/
4. 称球问题/
5. 不要把鸡蛋放在一个篮子里/
第6章趣谈互联网中的概率/
1. 大网络中的小世界/
2. 网络和图论/
3. 网络的大小/
4. 有趣的随机大网络/
第7章趣谈人工智能的统计/
1. 阿尔法狗世纪大战/
2. 人工智能之三起三落/
3. 隐马尔可夫模型（HMM）/
4. 支持向量机（SVM）/
5. 朴素贝叶斯分类器/
6. 分布之分布/
7. 中国餐馆过程/
8. 机器深度学习的奥秘/
9. 判别式和生成式/
10. ChatGPT/
参考文献/
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| 內容試閱：
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这是一本写给对概率统计及应用有兴趣的非专业读者的书，目的是帮助他们理解高科技发展中概率统计等概念的意义。本书写作中以悖论、谬误，以及一些饶有趣味的数学案例作先导，引起读者的兴趣和思考，在解答问题的过程中讲述概率论中的基本知识和原理及其在物理学、信息论、网络、人工智能等技术中的应用。书中介绍的著名趣味概率问题包括赌博点数分配问题、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题、博士相亲、中国餐馆过程等。通过讨论这些简单有趣的例子，让读者了解概率统计中的重要概念，诸如随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习、判别型和生成型，等等。
针对概率论，有法国牛顿之称的拉普拉斯（1749—1827）曾说：
“这门源自赌博机运之科学，必将成为人类知识中最重要的一部分，生活中大多数问题，都将只是概率的问题。”
两百多年之后的当今文明社会，证实了拉普拉斯的预言。这个世界充满了不确定性，作为数学领域的一个重要分支，概率的基本概念早已渗透到人们的工作和生活中，小到人人都可以买到的彩票，大到如今热度不减的各种大数据，还有近年来突飞猛进的人工智能技术，包括打败人类顶级围棋手的“阿尔法狗”、自动车辆使用的“深度机器学习”算法、代表人工智能突破里程碑的ChatGPT等，都与概率论密切相关。
因此，人人都有必要学点概率论，了解概率与统计有哪些基本理论。世界是随机的吗？它们是如何被应用到现代科学及人工智能中的？然而，因涉及复杂的数学计算等问题，这个领域使公众望而生畏。本书旨在尽可能地跳出数学公式，用平铺直叙的方式将概率与统计中一些艰深的概念转为公众更容易理解的实际案例。
历史启迪思考，阅读使人受益。概率论本来就是从多种赌博游戏中诞生的，因此，本书第1章从概率论的诞生历史开始，继而通过介绍经典概率论中几个著名悖论，让公众了解大数定律、中心极限定理、贝叶斯定理等概率论中的基本概念及应用。
第2章主要介绍在现代概率论及应用中极其重要的贝叶斯学派。有趣的三门问题是一个经典问题，但由此启发我们思考概率之本质，从而有利于介绍概率论中“频率学派和贝叶斯学派”的两派之争。多数概率论书籍均仅仅基于频率学派之观点而写成，而本书只在第1章中涉及古典概率论（即频率学派）的基本概念，之后便将贝叶斯学派颇为不同的思考方法，贯穿于本书的叙述中，这也是本书的特色之一。
概率描述的随机变量如何随时间而演化？这类由一系列随机变量而构成的“随机过程”，是在第3章中介绍的内容。随机过程这个听起来生涩的数学专业词汇，也被作者用“酒鬼漫步”的通俗例子解读得一目了然。
第4、5、6章分别简要地介绍概率论在统计物理、信息论、网络理论中的应用。同样地，作者努力避开说教式的言辞，把知识融入故事中，在讲解知识的同时，带给读者阅读故事、解读难题的乐趣。在最后一章中，首先提纲挈领地介绍人工智能中热门的深度卷积神经网络，尽管只能管窥蠡测，但几个关键算法也让读者对机器学习之奥秘能略知一二。然后，对机器学习中的判别型和生成型之区别作了一个简单比较，以解释2022年年底由美国人工智能公司OpenAI推出的ChatGPT的基本工作原理。
本书既可浅读，也能深究，尽量做到满足各个教育水平大众的阅读趣味。本书涉猎的知识范围广泛，将数学、物理、通信、信息、计算机、人工智能等多个领域，通过“概率”而串联到了一起。希望本书可以帮助读者更快速、深刻地理解概率统计，将其应用于生活和社会，也可以让年轻人从游戏和趣题中学到知识，吸引他们迈入基础科学、人工智能、信息技术的大门。
当今社会，处处是概率，万物皆随机，悖论知多少，趣题相与析。大家都来读书解惑，玩玩有趣的概率游戏吧！
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