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出版者:湖南科学技术出版社

作者:冯正中

出品人:

页数:279

译者:

出版时间:2003-5

价格:21.0

装帧:平装

isbn号码:9787535736987

丛书系列:

图书标签:

• 医疗
• 临床研究
• 科研入门
• 循证医学
• 研究方法
• 医学统计
• 论文写作
• 科研伦理
• 实验设计
• 数据分析
• 医学科研

探索人工智能的奥秘与应用：从基础理论到前沿实践 图书名称：《智启未来：人工智能深度解析与应用前沿》 --- 图书简介 在二十一世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）无疑是驱动社会变革的核心引擎。本书《智启未来：人工智能深度解析与应用前沿》并非聚焦于医学或科研方法论，而是致力于为读者构建一个全面、深入且富有洞察力的人工智能知识体系。我们旨在打破技术壁垒，将复杂的AI概念转化为清晰、可理解的知识脉络，帮助读者把握这一颠覆性技术的核心原理、发展趋势及其在不同行业中的实际部署。 本书的结构设计旨在提供一个从“为什么”到“如何做”的完整学习路径。我们不会涉及临床试验设计、生物统计学模型或任何具体学科的研究方法，而是专注于人工智能的数学基础、算法演进和工程实现。 第一部分：人工智能的基石——理论与数学框架的重塑 本部分是理解现代AI的必要起点。我们首先追溯人工智能的历史脉络，从早期的逻辑推理系统过渡到以数据驱动的现代范式。 1. 数学基础的再审视： 我们深入探讨了支撑深度学习的数学原理，但重点在于其在AI模型构建中的作用。这包括： 线性代数在数据表示中的应用： 矩阵运算、特征值分解（如PCA用于降维）在处理高维数据时的核心地位。我们详细解析了张量（Tensor）的概念及其在多层网络中的数据流转机制。 概率论与统计推断： 贝叶斯定理在分类问题中的应用，最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在模型参数优化中的作用。我们将探讨信息熵和交叉熵作为损失函数背后的统计学意义，而非仅仅是公式的堆砌。 微积分与优化理论： 重点解析梯度下降法（SGD及其变体如Adam、RMSProp）如何通过链式法则反向传播（Backpropagation）来调整数以亿计的模型参数。我们关注的是优化过程的效率和收敛性分析。 2. 机器学习的核心范式： 本书清晰区分了监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。对于每种范式，我们都详细剖析了代表性算法的内在工作机制： 经典算法回顾： 逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树（包括随机森林和梯度提升树XGBoost/LightGBM）的原理、优缺点及适用场景。 模型评估与泛化能力： 详细阐述偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off），以及交叉验证、ROC曲线、AUC值等性能度量指标的严谨解释。 第二部分：深度学习的架构与突破 深度学习是当前AI浪潮的中心。本部分将全面拆解主流的神经网络架构及其创新点。 1. 基础网络结构解析： 全连接网络（FCN）： 激活函数的选择（ReLU, Sigmoid, Tanh）对模型非线性和梯度流的影响。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层的空间特征提取机制、池化层的降维作用、感受野的构建，以及在图像识别、目标检测（如YOLO、R-CNN系列）中的具体实现。 循环神经网络（RNN）及其演进： 长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决传统RNN的长期依赖问题，及其在序列数据处理中的应用。 2. 现代高级架构： Transformer 模型与注意力机制： 深度剖析“自注意力”（Self-Attention）的计算流程，它是如何彻底改变自然语言处理（NLP）领域的，以及其在机器翻译、文本生成中的强大能力。 生成对抗网络（GANs）： 深入探讨生成器与判别器的博弈过程、纳什均衡的概念，以及DCGAN、WGAN等变体在图像生成、数据增强中的应用。 自监督学习与对比学习： 介绍模型如何在无标签数据上预先学习有意义的特征表示，为下游任务打下坚实基础。 第三部分：人工智能的工程化与前沿应用场景 理论的实现依赖于强大的工程能力。本部分关注AI系统如何被构建、部署和应用于实际业务环境。 1. AI 系统的工程化挑战： 数据管道与特征工程： 探讨大规模数据集的清洗、标注、特征的提取与编码流程，强调数据质量对模型性能的决定性影响。 模型训练与调优： 讨论超参数的系统性搜索方法（如网格搜索、贝叶斯优化），以及分布式训练（如数据并行、模型并行）的策略。 模型部署与推理加速： 介绍模型量化、剪枝技术，以及TensorRT、ONNX等框架在提升模型推理速度、降低计算成本方面的作用。 2. 跨领域的前沿应用： 本书将展示AI在多个高价值领域的落地案例，这些案例均与临床科研方法论无关： 金融科技（FinTech）： 应用于高频交易策略优化、信用风险评估模型、反欺诈检测系统的构建。 智能制造与工业物联网（IIoT）： 利用时间序列分析进行预测性维护（Predictive Maintenance），以及使用机器视觉进行产品质量自动化检测。 自动驾驶系统： 探讨传感器融合（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）的数据处理、环境感知模型的构建和决策规划算法。 推荐系统： 深入解析协同过滤、矩阵分解、深度学习推荐模型（如Wide & Deep）的工作原理及其在电商、内容平台中的用户体验提升。 第四部分：伦理、可解释性与未来展望 任何强大的技术都伴随着责任。本部分关注AI的社会影响和技术前沿的哲学思考。 1. AI 的可解释性（XAI）： 探讨“黑箱”问题的紧迫性。详细介绍如LIME、SHAP值等局部和全局解释技术，分析模型决策背后的特征重要性，确保模型决策的透明度。 2. 公平性、隐私与安全： 讨论算法偏见（Algorithmic Bias）的来源及其量化方法，探讨联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私前提下进行模型训练的机制，以及对抗性攻击（Adversarial Attacks）对AI系统的威胁与防御策略。 3. 通用人工智能（AGI）的远景： 对当前研究的局限性进行客观评估，展望符号推理与深度学习的结合趋势，以及人类智能与机器智能的未来共存形态。 --- 本书特色： 本书的叙事风格严谨而富有逻辑，注重概念的构建而非简单的技术罗列。我们避免使用晦涩难懂的行业术语，力求使每一位具备基础数学素养的读者，都能系统地掌握人工智能从理论基石到前沿应用的完整知识图谱，为读者在数字时代的创新与决策提供坚实的智力支撑。它是一份面向工程师、数据科学家、技术管理者及所有对未来科技充满好奇者的深度指南。

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读完这本厚厚的大部头，我最大的感受是，作者真的是把自己的“血汗教训”都倾囊相授了。这本书的叙述口吻非常接地气，几乎没有那种高高在上的理论说教。我特别欣赏它在“数据处理与统计分析”章节的处理方式，很多教材都把这部分讲得枯燥乏味，但我发现这本书里，作者用了好几个生动的案例，把那些复杂的P值、置信区间之类的概念，用生活化的比喻解释清楚了。我记得有一个关于小样本量研究的讨论，作者竟然能把它比作“用有限的食材做出最大风味的菜肴”，这种类比能力，实在高明。这让我开始重新审视我过去对统计学的恐惧，原来它不是洪水猛兽，而是一个可以被驯服的工具。这本书的价值就在于，它不仅告诉你“做什么”，更重要的是告诉你“怎么做才能避免踩坑”。

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这本书的封面设计，说实话，第一眼看过去挺朴素的，没有那种花里胡哨的视觉冲击力，但正是这种沉稳的感觉，反而让人觉得内容应该更扎实。我是在一个学术交流会上偶然听人提起的，说是对新手非常友好，能把复杂的科研流程讲得深入浅出。我买来之后，确实感受到了那种“慢工出细活”的用心。它没有直接给你一堆生涩难懂的术语，而是像一个经验丰富的前辈，耐心地拉着你的手，一步步带你走过那些看似高不可攀的门槛。尤其是关于文献检索和伦理审批那部分，简直是福音，我之前在这上面浪费了不少时间，总觉得无从下手，这本书提供了一套清晰的行动指南，让我第一次感到科研不再是遥不可及的空中楼阁，而是可以通过系统学习和实践达成的目标。它让我意识到，科研不光是聪明才智的较量，更是方法论的较量。

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这本书给我的触动是深层次的，它改变了我对“科研人员”这个身份的认知。我以前总觉得，搞科研就是要天马行空地提出绝妙的想法，但这本书却强调了“脚踏实地”的重要性。它花了大量篇幅去讨论如何撰写一份清晰、有逻辑的研究计划书，如何与合作者进行有效沟通，甚至是如何处理实验过程中不可避免的挫败感。这些“软技能”在学术界往往被忽视，但却是决定一个项目能否顺利推进的关键。作者的观点非常现实，他没有给我们画一个“速成”的饼，而是坦诚地指出，科研是一场马拉松，需要的是毅力、细心和团队协作。读完之后，我的心态变得更加平和且务实，不再急于求成，而是专注于把眼前的每一步都走扎实。

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这本书的排版和结构，说实话，让我这个有阅读强迫症的人感到非常舒适。信息的密度控制得恰到好处，不会让你在阅读过程中感到窒息。我尤其喜欢它在每一章节末尾设置的“反思与自查清单”。这个设计太有用了，它强迫你在读完理论后，马上停下来问自己：“我真的理解了吗？我能应用到我的设想中去吗？”这比单纯地合上书本、假装学到了要有效得多。通过这些清单，我对自己研究方案中的薄弱环节有了更清晰的认识，比如我原本没有太重视样本代表性的问题，但清单一列出来，我立刻意识到了潜在的偏差风险。这本书就像一个没有感情但极其公正的导师，时刻在你身边进行质量控制，确保你的研究基础是牢固的。

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我周边不少同事都在寻找那种能迅速提升“硬核技能”的宝典，但大多结果不如人意，要么过于偏重某一个技术分支，要么就是停留在理论层面。然而，这本书的独特之处在于它的“宏观视野”和“系统性”。它不是一本针对特定实验技术的工具书，而更像是一份科研全景地图。它让你明白，从最初的灵感萌发到最终成果发表，中间串联起的每一个环节——包括经费申请的策略、成果转化的思考，甚至是知识产权的保护——都是一个整体。这种全局观的建立，对我后期的职业规划产生了巨大的影响。它让我不再把目光局限在我的“小实验台”上，而是开始思考我的研究在整个科学体系中的位置和潜力。这本书的价值在于，它培养的不仅仅是一个实验操作者，而是一个具有独立研究能力的、全面的科研工作者。

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