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出版者:高等教育出版社

作者:张尧学编

出品人:

页数:331 页

译者:

出版时间:2003年1月1日

价格:50.0

装帧:平装

isbn号码:9787040128260

丛书系列:

图书标签:

• 软件工程
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《人工智能：深度学习的未来》 内容简介 在飞速发展的科技浪潮中，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远畅想，而是深刻改变我们生活、工作乃至思考方式的现实力量。本书《人工智能：深度学习的未来》旨在为读者提供一个全面、深入且易于理解的视角，探索人工智能的核心驱动力——深度学习，以及它所预示的无限可能。 第一章：人工智能的黎明与演进 在深入探讨深度学习之前，我们首先回顾人工智能的起源与发展历程。从早期图灵测试的哲学思辨，到符号主义、联结主义等不同流派的兴衰，再到专家系统时代的辉煌与局限，人工智能经历了漫长的探索与曲折。本书将勾勒出AI发展的关键节点，分析不同技术范式的优劣，帮助读者理解为何深度学习会在当下脱颖而出，成为引领新一轮AI革命的核心技术。我们将考察专家系统在特定领域取得的成就，以及其在处理复杂、不确定性问题时的瓶颈，为后续深度学习的出现铺陈背景。读者将了解到，前期的AI研究为后来的深度学习奠定了坚实的理论基础，包括神经网络的早期概念，以及一些初步的机器学习算法。 第二章：深度学习的基石——神经网络 深度学习之所以能够取得突破性进展，其核心在于构建并训练模仿人脑神经元结构的深度神经网络。本章将详细解析神经网络的基本构成单元——神经元，以及它们如何通过连接权重进行信息传递和处理。我们将从最简单的感知机模型讲起，逐步深入到多层感知机（MLP），解释隐藏层的概念及其在提取特征中的关键作用。读者将理解激活函数如何引入非线性，使得网络能够学习更复杂的模式。我们还将介绍不同类型的神经网络，如卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的卓越表现，循环神经网络（RNN）在处理序列数据（如文本和语音）方面的强大能力，以及Transformer模型如何凭借其自注意力机制颠覆了自然语言处理的格局。通过图文并茂的讲解，力求让读者清晰地掌握神经网络的工作原理，为其后续深入学习打下坚实基础。 第三章：模型训练的艺术——反向传播与优化 训练一个有效的深度学习模型并非易事，它涉及复杂的数学原理和精妙的工程实践。本章将重点介绍深度学习模型训练的核心算法——反向传播（Backpropagation）。我们将以直观的方式解释反向传播如何利用梯度下降来调整网络权重，以最小化预测误差。同时，我们还会探讨各种优化算法，如随机梯度下降（SGD）及其变种（Adam, RMSprop等），它们如何加速训练过程，并帮助模型跳出局部最优解。此外，正则化技术（如L1/L2正则化、Dropout）在防止模型过拟合、提升泛化能力方面的作用也将被深入剖析。读者将了解到，模型训练是一个不断试错、调整参数、优化性能的迭代过程，掌握这些训练技巧是构建强大AI模型的关键。 第四章：深度学习在感知领域的突破 深度学习在模拟人类感知能力方面取得了令人瞩目的成就，尤其是在计算机视觉和语音识别领域。本章将聚焦深度学习在这些领域的具体应用。在计算机视觉方面，我们将展示CNN如何实现高精度的图像分类、目标检测、语义分割以及人脸识别。读者将了解到，CNN通过卷积层、池化层等有效提取图像的空间层次特征，从而理解图像内容。在语音识别方面，我们将探讨RNN和Transformer如何处理语音信号的非线性时序特征，实现从声音到文本的准确转换。我们将讨论声学模型、语言模型在整个语音识别系统中的作用，以及端到端模型带来的革新。本书将通过大量实际案例，生动展现深度学习如何赋予机器“看”和“听”的能力。 第五章：深度学习在认知与决策领域的革新 除了感知能力，深度学习也在不断拓展人工智能的认知与决策边界。本章将深入探讨深度学习在自然语言处理（NLP）、推荐系统和强化学习等领域的应用。在NLP领域，我们将介绍词嵌入（Word Embeddings）如何将离散的词语映射到连续的向量空间，从而捕捉词语间的语义关系。Transformer架构的出现，及其在机器翻译、文本生成、情感分析等任务中的出色表现，将被作为重点讲解。在推荐系统方面，我们将解析深度学习如何基于用户行为和物品特征，构建更精准、更个性化的推荐模型。最后，我们将介绍强化学习（Reinforcement Learning），它通过“试错”和“奖励”机制，让智能体在与环境的交互中学习最优策略，其在游戏AI（如AlphaGo）和机器人控制等领域的应用将带来深刻的启发。 第六章：深度学习的伦理挑战与未来展望 随着深度学习技术的飞速发展和应用日益广泛，与之相关的伦理、社会和安全问题也日益凸显。本章将对这些重要议题进行审视。我们将探讨数据偏见如何导致AI模型产生歧视性结果，以及如何构建公平、透明的AI系统。模型的“黑箱”问题，即难以解释其决策过程，可能带来的责任归属和信任危机也将被讨论。此外，AI的安全性，如对抗性攻击对模型的潜在威胁，以及数据隐私保护的重要性，都将是本章的重点。最后，我们将展望深度学习的未来发展方向，包括通用人工智能（AGI）的可能性，以及AI与人类协作的未来形态。本书希望能够引发读者对AI技术发展方向和潜在影响的深入思考，共同塑造一个负责任、可持续的AI未来。 《人工智能：深度学习的未来》不仅仅是一本技术手册，更是一次对人工智能前沿探索的深度巡礼。它为初学者构建了坚实的理论基础，为实践者提供了前沿的思路，为所有对未来科技充满好奇的读者，揭开了深度学习驱动下人工智能的壮丽图景。无论您是学生、研究人员、开发者，还是仅仅对人工智能的未来充满兴趣的普通读者，本书都将为您带来一场知识的盛宴，开启一段精彩的探索之旅。

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我最近读过的不少书籍，虽然主题宏大，但最终给人的感觉却是空泛而缺乏力量。但眼前这部作品完全不同，它有着一种扎根于现实的厚重感。作者在探讨理论框架时，总能巧妙地穿插一些极具冲击力的案例研究。这些案例并非简单的素材堆砌，而是经过深度提炼和解构，深刻揭示了其背后运作的底层逻辑。阅读过程中，我不断地在思考：“原来是这样运作的！”那种豁然开朗的感觉，是阅读体验中最高级的享受。书中的观点犀利而又不失客观，敢于挑战既有的成见，但同时又保持着科学的审慎。它促使我从一个全新的角度去审视我习以为常的许多现象，这种思维上的“颠覆”与重塑，是这本书给我带来的最大价值。

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天呐，刚翻开这本新书，完全被它独特的叙事风格吸引住了！作者似乎对历史的脉络有着超乎寻常的洞察力，以一种近乎诗意的笔触，勾勒出那个时代错综复杂的人物关系和权力博弈。书中对细节的打磨简直令人叹为观止，无论是对古老建筑群的描绘，还是对某位王室成员内心挣扎的刻画，都充满了细腻入微的观察力。我尤其欣赏作者在构建世界观时所展现出的那种宏大叙事和微观情感的完美融合。读起来就像是走进了那个波澜壮阔的时代，空气中似乎还能闻到历史尘埃的味道。这本书不像那种枯燥的教科书，它更像是一部由一位技艺精湛的织工精心编织的挂毯，每一根丝线都充满了张力与美感。那种娓娓道来的叙事节奏，让人欲罢不能，恨不得一口气读到最后，去探寻那些深藏在历史褶皱里的秘密。

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这本书的装帧设计和排版布局也给我留下了深刻的印象，虽然内容是重头戏，但好的载体能极大地提升阅读的愉悦感。纸张的选择非常考究，拿在手上有一种恰到好处的质感，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。而内文的字体大小、行距和段落间距都经过了精心的调整，阅读起来极为舒适。更不用说那些精心设计的图表和插图，它们并非可有可无的点缀，而是真正起到了解读和辅助理解的作用，常常寥寥几笔就能将复杂的概念图示化。这表明出版方在制作过程中投入了极大的用心，他们深知，内容再精彩，也需要一个优雅且高效的“容器”来承载。这本书的实体版本本身，就值得被珍藏。

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这本书的语言风格简直是一股清流，完全颠覆了我对学术性著作的刻板印象。它没有采用那种冷冰冰的、充满术语的腔调，反而充满了灵动的生命力。作者似乎非常擅长运用比喻和类比，将那些抽象的、难以理解的概念，用日常生活中触手可及的例子生动地阐释出来，读起来毫无晦涩之感。我甚至好几次因为被某个绝妙的比喻逗乐而停下来回味。这种将深奥理论“人情化”的处理方式，极大地拉近了读者与主题之间的距离。而且，文字的节奏感把握得极好，时而急促有力，时而舒缓悠扬，配合着内容的起伏跌宕，阅读体验达到了近乎沉浸式的境界。感觉作者不仅是知识的传授者，更是一位高明的说书人，用最引人入胜的方式，将复杂的知识体系娓娓道来，让人在不知不觉中就领悟了精髓。

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说实话，最初我对这类题材的书籍是持保留态度的，总担心内容会过于偏门或者专业门槛太高。然而，这本书的结构设计却展现出了极高的智慧。它似乎有一种神奇的魔力，能将看似不相关的知识点串联成一个逻辑严密且充满启发性的整体。作者对于章节之间的过渡处理得极其自然流畅，每读完一个部分，都会自然而然地产生对下一部分内容的强烈好奇心。更值得称赞的是，书中提供的论证过程清晰得让人感到震撼。它不是简单地抛出结论，而是层层递进，用大量的旁证和严谨的推导，构建起一座坚不可摧的知识堡垒。这种由浅入深、环环相扣的组织方式，让即便是初学者也能跟上作者的思维步伐，收获满满的顿悟感。

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