具体描述
本书是安徽省教育厅组织编写的计算机教育系列教材之一。根据国家教育部计算机基础课程教学指导委员会颁布的“计算机网络”教学要求，全面、系统地叙述计算机网络的基本知识及其应用技能。 本书兼顾了全国高等学校(安徽考区)计算机等级考试的需要，其内容覆盖了四级网络技术教学(考试)大纲的要求，所以它又是一本考试指导书——全国高等学校计算机等级(水平)考试系列教材之一。 本书涉及网络的方方面面，包括标准、协议、设备、软件配置、安全和系统集成等，特别适用于做普通高校非计算机专业本科和计算机及相关专业专科的教材或成教、夜大、函大计算机及相关专业的教材，还可供广大计算机网络爱好者、自学者和工程技术人员参考。 本书是全国高等学校(安徽考区)计算机水平考试(四级)网络技术的指定参考书。
深入解析前沿科技：人工智能与机器学习实战指南 书籍信息： 书名： 人工智能与机器学习实战指南 装帧： 精装 ISBN/出版信息： 暂定，出版于 2024 年秋季 --- 导言：开启智能时代的钥匙 在信息爆炸的今天，人工智能（AI）和机器学习（ML）已不再是科幻小说的情节，而是驱动全球科技革命的核心动力。从自动驾驶汽车到个性化医疗诊断，从金融风险评估到自然语言处理，这些技术的深度融合正在重塑我们生活的方方面面。本书《人工智能与机器学习实战指南》正是为那些渴望站在技术前沿，将理论知识转化为实际生产力的工程师、数据科学家、研究人员以及高阶技术爱好者量身打造的权威指南。 本书摒弃了晦涩的数学推导和过于基础的编程入门，直击现代 AI/ML 项目开发的实战脉络。我们聚焦于如何构建、训练、优化和部署复杂、高性能的智能系统，确保读者在读完此书后，能够自信地应对实际工作中的挑战。 第一部分：现代机器学习基石的重构与深化 本部分旨在巩固读者对核心机器学习范式的理解，并着重探讨当前主流算法在处理大规模、高维度数据时的局限性及优化策略。 第一章：超越线性模型的深度回归与分类 我们将深入探讨集成学习（Ensemble Learning）的最新进展，特别是梯度提升机器（GBM）的高级变体，如 LightGBM 和 XGBoost 在处理非结构化数据时的效率优化。重点分析了参数调优的贝叶斯优化方法，并引入了核方法（Kernel Methods）在核化极限学习机（K-ELM）中的应用，以提升模型的泛化能力。 第二章：无监督学习的新疆域：流形学习与高维聚类 传统的 K-Means 算法在处理具有复杂内在结构的高维数据时表现不佳。本章详细介绍了流形学习技术，如 Isomap 和 t-SNE 在特征降维和数据可视化中的精确应用。更进一步，我们探讨了基于密度的聚类算法（如 DBSCAN 的改进版 HDBSCAN）如何有效地发现任意形状的簇，并讨论了自编码器（Autoencoders）在无监督特征学习中的关键作用。 第三章：概率图模型与因果推断的融合 现代决策系统需要的不只是相关性，更是因果性。本章将概率图模型（PGM），特别是贝叶斯网络（Bayesian Networks），应用于复杂系统的建模。我们将引入 Judea Pearl 的结构因果模型（SCM）框架，探讨 Do-Calculus 在 A/B 测试结果解释和反事实推理中的实际操作流程，为构建更具解释性的 AI 系统奠定基础。 第二部分：深度学习的架构演进与前沿应用 深度学习是当前 AI 领域的主流，本书将重点剖析支撑当前最先进模型的核心架构及其工程实现细节。 第四章：卷积神经网络（CNN）的极限突破 从 AlexNet 到 Vision Transformer (ViT) 的演变，我们详细拆解了现代 CNN 架构（如 ResNeXt、EfficientNetV2）的设计哲学。关键在于高效的残差连接和网络宽度/深度的平衡策略。此外，我们引入了神经架构搜索（NAS）的基本概念，指导读者如何利用自动化方法寻找特定任务的最优网络结构，而非完全依赖人工经验。 第五章：循环与序列模型：从 RNN 到 Transformer 本章聚焦于处理序列数据（文本、时间序列）的革命性进展。我们将细致解析 Transformer 架构中自注意力机制（Self-Attention）的 Scaled Dot-Product 运算，并深入探讨多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉不同层面的依赖关系。章节实践部分将涵盖 BERT、GPT 系列模型的基础微调（Fine-tuning）流程，以及序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译中的最新性能瓶颈分析。 第六章：生成对抗网络（GANs）的稳定化与扩散模型（Diffusion Models） GANs 在图像生成领域曾占据主导地位，但其训练不稳定性是众所周知的问题。本章会详细介绍 WGAN-GP、CycleGAN 等稳定化技术。紧接着，我们将转向当前最热门的生成技术——扩散模型。内容涵盖前向（加噪）和反向（去噪）过程的数学原理，以及如何利用条件信息（如 Classifier-Free Guidance）来精确控制生成内容的风格和语义，为高质量媒体内容生成提供技术蓝图。 第三部分：实战部署、工程优化与伦理考量 优秀的模型必须能够高效地部署到实际生产环境，并符合日益严格的监管要求。本部分关注的是从实验室到工厂的关键环节。 第七章：模型压缩、量化与边缘计算部署 在移动设备和物联网（IoT）环境中运行复杂的深度学习模型需要极致的效率。本章深入探讨了模型剪枝（Pruning）、权重量化（Quantization，包括 INT8 和混合精度训练）的技术细节。我们将使用 ONNX 等中间表示格式，演示如何将 PyTorch 或 TensorFlow 模型高效地部署到 TensorRT 或 OpenVINO 这样的推理引擎上，实现低延迟推理。 第八章：可解释性人工智能（XAI）的量化工具箱 “黑箱”模型在金融、医疗等关键领域难以被接受。本章系统性地介绍了主流的 XAI 技术：局部可解释性（如 LIME 和 SHAP 值）和全局可解释性（如特征重要性排序）。我们不仅讲解了理论，更重要的是，提供了一套标准的工具链，用于评估模型决策的可信度和公平性指标，确保合规性。 第九章：对抗性攻击、防御与 AI 系统的鲁棒性测试 AI 系统的安全性是部署前的最后一道防线。本章详述了主要的对抗性攻击类型，如 FGSM 和 PGD 攻击的原理。随后，我们深入讲解了如何通过对抗性训练（Adversarial Training）和输入净化技术来增强模型对恶意输入的抵抗力。本书强调，鲁棒性测试应成为标准 MLOps 流程中不可或缺的一部分。 结语：迈向通用人工智能的路径 本书提供了一个高密度的知识网络，覆盖了从理论基石到前沿工程实践的各个层面。掌握本书内容，读者将不仅能够“使用”现有的 AI 框架，更能“设计”和“优化”下一代智能系统。我们期待本书成为您在智能时代构建创新应用的坚实阶梯。
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