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機器能取代法官嗎?:人工智能、數據科學與法律 版權信息
- ISBN：9787301355190
- 條形碼：9787301355190 ; 978-7-301-35519-0
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
機器能取代法官嗎?:人工智能、數據科學與法律 本書特色
國內系統性力作，深度探索人工智能與數據科學在法律實踐與法學研究中的璀璨應用。本書匯聚國內外**業界實踐與學術研究精華，精心提煉*新研究成果，書中滿載生動案例，從大數據驅動的判決預測到精準的法律系分類，從大語言模型賦能的法律問答到智能文書生成，每一個場景都深刻揭示了法律人工智能的無限可能。這些案例不僅是對技術應用的直觀展示，更是激發您創造性思考AI時代下法律行業未來挑戰的寶貴資源。我們深知技術的深奧，但更懂得讀者的需求。本書巧妙地將復雜技術知識轉化為通俗易懂的語言，摒棄晦澀難懂的數學公式與技術術語，讓每一位讀者都能輕松踏入法律科技的殿堂。
機器能取代法官嗎?:人工智能、數據科學與法律 內容簡介
本書是國內首部系統介紹人工智能和數據科學在法律實踐和法學研究中應用的書籍。本書整合了國內外前沿的業界實踐和學術研究，是對該領域知識進行系統整理和提煉的*新研究成果，為讀者呈現了一幅人工智能與數據科學在法律領域應用的全面圖景。 本書特別注意將復雜的技術知識轉化為易于閱讀和理解的內容，避免了復雜的數學公式和技術術語。書中介紹了大量具體案例，如基于大數據的判決預測、法系分類，基于大語言模型的法律問答、文書生成等。這些案例形象地展示了法律人工智能的豐富應用場景，幫助讀者創造性地思考AI時代下法律行業的挑戰與機遇。
機器能取代法官嗎?:人工智能、數據科學與法律 目錄
目錄前言一、一個例子：基于已有案件信息預測新案件審理時長二、數據的基本知識三、人工智能四、幾組基礎概念五、本書的結構一、樹模型和決策樹二、決策樹的形成三、決策樹的過擬合問題四、決策樹的剪枝五、集成學習與隨機森林六、應用實例：預測美國*高法院判決目錄
前言
**章導論一、一個例子：基于已有案件信息預測新案件審理時長二、數據的基本知識三、人工智能四、幾組基礎概念五、本書的結構
第二章樹模型一、樹模型和決策樹二、決策樹的形成三、決策樹的過擬合問題四、決策樹的剪枝五、集成學習與隨機森林六、應用實例：預測美國*高法院判決
第三章相關關系與回歸模型一、相關性分析與回歸模型概述二、線性回歸模型三、邏輯回歸模型四、應用實例：預測我國盜竊案件判決結果
第四章模型評價準則一、類別變量預測模型的評價二、連續變量預測模型的評價三、兩種公正標準的悖論：關于COMPAS的爭議
第五章聚類一、聚類算法概述二、相似性度量三、K-means聚類方法四、應用實例：法系的再分類
第六章神經網絡模型一、神經網絡模型概述二、神經網絡模型的結構三、神經網絡模型的訓練和優化四、應用實例：預測行政征收案件判決結果
第七章自然語言處理和大語言模型一、自然語言處理概述二、自然語言處理的步驟和技術三、大語言模型四、應用實例：法律大語言模型
第八章從預測到推斷：相關關系和因果關系一、相關關系不等于因果關系二、相關性分析在因果推斷中的具體難題三、為什么探尋因果關系四、因果推斷的基本方法五、實驗方法在法學研究中的定位
第九章隨機對照實驗一、法律的實施效果二、法官決策三、多組間實驗設計四、現場實驗
第十章自然實驗一、匹配二、雙重差分三、斷點回歸四、工具變量
第十一章決策邊界一、決策邊界與預測二、決策邊界與因果推斷三、*優決策邊界
結語：機器能取代法官嗎
后記
展開全部
機器能取代法官嗎?:人工智能、數據科學與法律 作者簡介
劉莊，香港大學法律學院副教授、博士生導師。北京大學學士、碩士、博士，芝加哥大學法律科學博士。主要從事經濟法、司法制度、法律與數據科學等領域的研究。研究成果發表于相關領域國內外優秀期刊（包括Journal of Legal Studies, Journal of Legal Analysis等）；論文被《人大復印報刊資料》《中國社會科學文摘》《高等學校文科學術文摘》等轉載。主持承擔多個國家科技研發項目，包括科技部國家重點研發計劃項目、國家自然科學基金項目。在香港大學、芝加哥大學教授“人工智能、數據科學與法律”課程。 盧圣華，浙江大學公共管理學院“百人計劃”研究員、博士生導師。浙江大學管理學博士，國家公派耶魯大學聯合培養博士生。曾作為博士后任職于香港大學法律學院。研究興趣包括政治經濟學與土地政策，同時關注大數據與前沿方法在社會科學中的應用。研究成果發表于Governance、China Quarterly、China Economic Review、Urban Studies、Food Policy、《經濟學(季刊)》《經濟管理》《農業經濟問題》等國內外一流學術期刊上。在浙江大學教授“人工智能基礎”“大語言模型與應用”課程。
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