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出版者:高等教育出版社

作者:高平

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-10-01

价格:25.0

装帧:

isbn号码:9787040091816

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用
• 案例教学
• 实践操作
• 编程入门
• 办公自动化
• 数据处理
• 信息技术
• 高等教育
• 教材
• 计算机基础

《人工智能：重塑未来》 内容梗概： 本书深入探索人工智能（AI）的当前格局、核心技术、伦理挑战以及对未来社会各方面的深远影响。我们并非仅仅停留在理论层面，而是通过生动的案例分析，展示AI如何在医疗、金融、交通、教育、娱乐等各个领域掀起革命性的变革。 第一部分：人工智能的基石 何为智能？ 我们首先追溯智能的概念，从哲学到心理学，再到计算机科学的视角，探讨人类智能的构成要素，并以此为出发点，界定人工智能的研究目标。 机器学习：AI的引擎 监督学习： 深入解析线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典算法，并结合图像识别（如猫狗分类）和文本分类（如垃圾邮件过滤）等实际应用场景，阐述其工作原理与优劣。 无监督学习： 剖析聚类算法（K-Means、DBSCAN）和降维技术（PCA、t-SNE）如何帮助我们发现数据中的隐藏模式，例如客户细分和异常检测。 强化学习： 通过“智能体”与“环境”的交互学习，理解Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)等方法，并以游戏AI（如AlphaGo）和机器人控制为例，展现其在决策优化方面的强大能力。 深度学习：模仿大脑的神经网络 神经网络基础： 从感知机到多层感知机，逐步揭示人工神经网络的结构和前向传播、反向传播的训练机制。 卷积神经网络（CNN）： 重点讲解CNN在图像处理中的核心作用，包括卷积层、池化层、全连接层的设计思想，以及其在人脸识别、自动驾驶感知系统中的应用。 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM、GRU）： 探讨RNN如何处理序列数据，如自然语言处理（机器翻译、文本生成）和时间序列预测，并介绍LSTM和GRU如何解决长序列依赖问题。 Transformer模型： 详细阐述Transformer在NLP领域的颠覆性地位，解析其自注意力机制（Self-Attention）如何实现并行计算和捕捉全局依赖，以及其在大型语言模型（LLMs）中的关键作用。 第二部分：AI驱动的行业变革 智慧医疗：AI的诊断助手与新药研发先锋 影像诊断： 介绍AI如何辅助医生分析X光片、CT、MRI等医学影像，提高早期疾病的检出率，如肺结节、视网膜病变。 个性化治疗： 探讨AI如何根据患者的基因组数据、病史等信息，推荐最适合的治疗方案，实现精准医疗。 药物研发： 分析AI如何加速新药的筛选、设计和临床试验过程，降低研发成本，缩短上市周期。 金融科技：AI的风险管理与智能投资 信用评估： 阐述AI如何通过分析海量数据，更精准地评估个人和企业的信用风险。 欺诈检测： 介绍AI如何实时监测交易行为，识别异常模式，有效防范金融欺诈。 量化交易： 探讨AI如何构建复杂的交易策略，进行高频交易和资产管理。 智能客服： 展示AI在提供个性化金融咨询和客户服务方面的潜力。 自动驾驶：AI的出行革命 感知系统： 详细介绍激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达等传感器如何协同工作，为车辆提供全方位的环境感知。 决策规划： 讲解AI如何处理感知信息，做出路径规划、障碍物避让和交通规则遵守等决策。 控制执行： 分析AI如何将决策转化为具体的转向、加速和制动指令。 未来展望： 讨论自动驾驶的商业模式、伦理挑战以及对城市交通的影响。 智能制造：AI的效率提升与质量保障 质量检测： 介绍AI如何通过机器视觉，实现产品缺陷的高精度、高效率检测。 预测性维护： 阐述AI如何分析设备运行数据，预测潜在故障，提前进行维护，减少停机时间。 生产优化： 探讨AI如何通过调度算法和模拟仿真，优化生产流程，提高整体效率。 教育与娱乐：AI的个性化体验与创意生成 个性化学习： 介绍AI如何分析学生的学习行为和进度，提供定制化的学习内容和辅导。 智能推荐： 探讨AI在视频、音乐、新闻等平台上的推荐算法，如何提升用户体验。 内容创作： 展示AI在文本、图像、音乐甚至视频生成方面的最新进展，以及其对创意产业的影响。 第三部分：AI的伦理、挑战与未来 伦理困境： 深入探讨AI发展带来的偏见、隐私泄露、失业问题、算法透明度、责任归属等关键伦理议题，并讨论可能的解决方案。 安全与监管： 分析AI系统可能面临的安全风险，如对抗性攻击，以及各国政府在AI监管方面的不同探索。 AI的边界与未来： 展望通用人工智能（AGI）的可能性，探讨AI与人类智能的关系，以及AI将如何重塑人类社会和文明的未来形态。 学习AI的路径： 为读者提供学习AI的建议，包括必备的数学基础、编程技能以及推荐的学习资源和社区。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的人工智能知识体系，帮助理解AI的过去、现在与未来，并激发读者对这一颠覆性技术的思考与探索。

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从实操层面上来看，这本书的价值主要体现在其极强的可操作性上。书中所提供的每一个代码示例和配置步骤，我都亲自在自己的环境中进行了复现和验证，结果无一例外地是成功的，这充分证明了作者在内容编写过程中做了大量的测试和校对工作，非常严谨。它不仅仅是理论的阐述，更像是一份详细的“操作手册”。特别是对于那些需要快速上手并进行原型开发的人来说，书中附带的那些高质量的项目骨架和模板代码，简直是雪中送炭。我甚至可以直接将书中的部分代码结构迁移到我自己的项目中，只需稍加修改即可投入使用，这极大地节省了大量的“搭建环境”的时间。如果说有什么可以进一步提升的地方，或许是增加一些针对不同操作系统或不同版本软件环境下的兼容性说明，因为技术环境的碎片化问题日益突出，预先的提醒会更加贴心周到。总而言之，这本书是那种买了之后，你会经常翻阅并实践的工具书，物超所值。

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这本书的深度和广度令人印象深刻，它并没有仅仅停留在理论的表面，而是深入挖掘了许多实际应用场景中的“痛点”和解决方案。作者的叙述风格非常务实，不玩虚的，直奔主题，这对于我这种急需解决实际问题的人来说简直是福音。我注意到书中对于不同行业背景下的案例分析进行了细致的剖析，例如，它如何将基础技术原理巧妙地嫁接到金融风控模型中，或者如何优化电商平台的后台数据处理流程，这些案例的跨度非常大，展现了作者深厚的行业洞察力。更难能可贵的是，在描述解决方案时，作者并没有直接给出标准答案，而是引导读者思考背后的设计思想和权衡取舍的过程，这才是真正的高级教学法。这种引导式的讲解，迫使读者必须主动参与到知识建构的过程中，而不是被动地接收信息。我感觉自己不是在读一本教材，而是在和一位经验丰富的技术顾问进行一对一的研讨会，受益匪浅。

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这本书的编排结构体现了一种极高的体系化思维。它不是零散知识点的堆砌，而是一幅精心绘制的技术知识全景图。它从最基础的概念出发，逐步构建起一个稳固的知识框架，然后在这个框架之上，层层叠加应用层的复杂逻辑。我喜欢它在每个单元结束时设置的“知识回顾与拓展”部分，这个环节做得非常巧妙，它不是简单的重复，而是将本单元的内容与前后章节的关键知识点进行了串联，帮助读者建立起宏观的视角，避免了“只见树木不见森林”的弊端。这种自顶向下、再由下而上不断进行交叉验证的学习路径，极大地巩固了我的长期记忆。而且，作者在引入新技术模块时，总会先简要回顾一下旧技术的局限性，这种对比分析，使得新技术登场时更具说服力，也让我更清楚地理解了技术迭代的必然性与价值所在。这本书的结构本身，就是对高效学习方法论的一种绝佳诠释。

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我得说，这本书的语言风格非常具有“人情味”，这在技术文档中是相当少见的。作者似乎深知初学者在面对新技术时的那种无助感，所以他的措辞总是充满了鼓励和耐心。即便是涉及到一些相对晦涩难懂的算法或架构设计，作者也总能找到一个恰当的比喻或者生活中的例子来加以类比，将复杂问题“拉下神坛”，变得平易近人。举个例子，他对“微服务拆分”的解释，竟然用到了“搭积木”的概念，一下子就打通了我对模块化设计的理解障碍。这种教学上的同理心，极大地降低了学习的心理门槛。此外，书中对错误处理和异常机制的讲解也异常细致，它没有避讳技术实现过程中必然会遇到的各种“陷阱”，反而将这些失败的案例作为宝贵的教学素材展示出来，提醒读者未雨绸缪。这种坦诚的态度，让我对这本书的信赖度倍增。

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这本书的封面设计得相当吸引人，色彩搭配既专业又不失现代感，让人在书架上第一眼就能注意到它。初翻开来看，排版清晰流畅，字体大小和行间距都非常舒适，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我特别欣赏作者在内容组织上的用心，章节之间的逻辑衔接非常自然，仿佛在引导读者进行一次有组织的探索之旅。书中的配图质量很高，无论是流程图还是系统截图，都清晰锐利，有效地辅助了文字的理解，这对于技术类书籍来说至关重要。比如，在讲解某个复杂软件的操作步骤时，配合的插图能够让我立刻明白文字描述的抽象概念，大大提高了学习效率。不过，有一点小小的遗憾，可能是我个人偏好吧，如果能在关键概念的阐述后，增加一些拓展阅读的建议链接或者参考文献列表，那就更完美了，方便我们这些求知欲旺盛的读者深入挖掘。整体而言，这本书在视觉呈现和基础阅读体验上，无疑是教科书级别的典范，为接下来的深入学习打下了坚实的基础。

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