具体描述
计算机应用基础教程题库（第2版），ISBN：9787121030437，作者：傅连仲 主编
好的，这是一本关于《人工智能基础与应用实践》的图书简介，内容详尽，旨在深入探讨当前人工智能领域的理论前沿与实际操作层面，完全不涉及计算机应用基础或题库相关内容： --- 《人工智能基础与应用实践：从理论基石到前沿算法的深度剖析》 内容简介 本书是面向对人工智能（AI）技术有浓厚兴趣、希望系统掌握其核心原理和前沿应用的研究人员、工程师、数据科学家及高阶学生精心编撰的深度技术指南。它超越了对AI概念的泛泛介绍，旨在提供一个结构严谨、内容扎实的知识体系，涵盖从经典机器学习理论到最新深度学习架构，并辅以大量实际案例和代码实现指导。 全书共分为五大部分，共计二十章，力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡点。 --- 第一部分：人工智能的理论基石与数学基础（第1章 - 第4章） 本部分致力于夯实读者理解复杂AI模型所需的数学和统计学基础。我们认为，没有坚实的数学根基，对高级算法的理解将是空中楼阁。 第1章：概率论与数理统计在AI中的重述 本章聚焦于贝叶斯定理的深度解读、随机变量的特性分析，以及最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在模型参数估计中的核心作用。特别强调了信息论中的熵、交叉熵和KL散度，它们是衡量模型不确定性和性能优劣的关键工具。 第2章：线性代数：高维数据空间的几何解析 详细阐述了矩阵分解（如SVD、LU分解）在数据降维和特征提取中的地位。重点讨论了特征值和特征向量在主成分分析（PCA）中的应用，以及如何利用张量运算来高效处理多维数据结构，为后续的深度学习运算打下代数基础。 第3章：优化理论：模型训练的驱动力 深入探讨了凸优化与非凸优化在机器学习中的应用场景。详细解析了梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）及其变体（如Momentum, Nesterov加速梯度）。本章还专门辟出一节，讲解二阶优化方法如牛顿法和拟牛顿法（BFGS）的原理及其在特定场景下的适用性。 第4章：信息论与决策理论 本章连接了信息科学与智能决策。讨论了如何使用信息增益和基尼不纯度来指导决策树的构建。此外，还引入了博弈论的基本概念，为理解强化学习中的智能体交互奠定了理论基础。 --- 第二部分：经典机器学习范式（第5章 - 第9章） 本部分系统回顾了在深度学习浪潮之前占据主导地位的、至今仍在许多领域发挥关键作用的经典算法。 第5章：监督学习的精粹：回归与分类模型 详细剖析了线性回归、岭回归（Ridge）、Lasso回归的原理及正则化机制。在线性分类器方面，对逻辑回归（Logistic Regression）的概率解释进行了详尽推导，并引入了支持向量机（SVM）的核函数技巧和最大间隔分类器的几何意义。 第6章：集成学习：构建更稳健的预测系统 全面覆盖了Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Machine - GBM）的内部工作机制。重点深入讲解了XGBoost、LightGBM和CatBoost这三大现代梯度提升框架的设计哲学、性能优化策略以及对类别特征的处理方式。 第7章：无监督学习的探索与发现 专注于数据内在结构的发掘。K-Means、DBSCAN等聚类算法的算法细节和收敛性分析是本章核心。同时，详细介绍了流形学习技术（如Isomap和t-SNE）在数据可视化和高维数据理解中的强大能力。 第8章：概率图模型：结构化预测的桥梁 介绍了隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）。重点分析了前向-后向算法、维特比算法的动态规划解法，以及这些模型在序列标注任务（如词性标注）中的经典应用。 第9章：模型评估与特征工程的艺术 本章是连接理论与实际性能的关键。深入探讨了交叉验证的策略、偏倚-方差权衡的实操技巧。特征工程部分涵盖了特征构造、特征选择（如Filter、Wrapper、Embedded方法）以及最新的特征嵌入技术。 --- 第三部分：深度学习：核心架构与前向传播（第10章 - 第14章） 本部分是本书的重心，详细解析了驱动现代AI革命的深度神经网络架构。 第10章：神经网络基础与反向传播的精妙推导 从神经元模型出发，构建多层感知机（MLP）。本章以链式法则为核心，完整、严谨地推导了反向传播（Backpropagation）算法的每一步梯度计算，并讨论了激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择对训练动态的影响。 第11章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 深入解析了卷积层、池化层、空洞卷积（Dilated Convolution）和分组卷积的数学原理。详细剖析了LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception（GoogLeNet）以及DenseNet等里程碑式网络的结构创新点及其背后的设计哲学。 第12章：循环神经网络（RNN）与序列处理 系统介绍了标准RNN的局限性，并详细阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和遗忘/输入/输出门的精确工作机制。同时，探讨了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本框架。 第13章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制（Attention）被视为深度学习的下一个重大飞跃。本章集中讲解了自注意力（Self-Attention）的计算过程，并完整拆解了Transformer模型中编码器-解码器的并行化结构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的设计。 第14章：生成模型概览：从VAE到GANs 介绍了变分自编码器（VAE）的潜在空间表示和重参数化技巧。随后，对生成对抗网络（GANs）的零和博弈框架进行了细致的数学描述，并探讨了DCGAN、WGAN等关键变体的改进方向。 --- 第四部分：前沿算法与专业化应用（第15章 - 第18章） 本部分将焦点投向当前AI研究最活跃的几个细分领域。 第15章：自然语言处理（NLP）的进阶 聚焦于预训练语言模型（PLM）。详细解析了BERT家族（如RoBERTa, ELECTRA）的双向编码器结构，以及GPT系列（如GPT-3, GPT-4）的自回归生成模式。讨论了上下文学习（In-Context Learning）的原理。 第16章：强化学习：决策制定与环境交互 本章深入浅出地介绍了马尔可夫决策过程（MDP）。重点剖析了基于值函数的方法（如Q-Learning, DQN）和基于策略梯度的方法（如REINFORCE, A2C, PPO）的算法流程和收敛性保证。 第17章：图神经网络（GNN） GNN是处理非欧几里得结构化数据的利器。本章详细介绍了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）的操作流程，以及它们在社交网络分析和分子结构预测中的独特优势。 第18章：可解释性AI（XAI）与模型鲁棒性 探讨了AI决策过程的“黑箱”问题。系统介绍了事后解释方法（如LIME, SHAP）的原理，以及对抗性攻击（Adversarial Attacks）的生成机制和防御策略，强调模型透明度和安全性的重要性。 --- 第五部分：工程实践与部署挑战（第19章 - 第20章） 本部分关注如何将训练好的模型投入实际生产环境。 第19章：高效训练与模型优化技术 讨论了大规模模型训练的工程挑战，包括分布式训练策略（数据并行与模型并行）。详细介绍了混合精度训练（Mixed Precision Training）如何利用FP16/BF16加速训练过程，以及模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）用于模型压缩的方法。 第20章：模型部署与边缘计算 覆盖了模型从训练到推理的生命周期管理。介绍了ONNX等中间表示格式，以及TensorRT、OpenVINO等推理加速引擎的优化流程。探讨了移动端和嵌入式设备上运行轻量化AI模型的特定挑战与解决方案。 --- 本书特色： 理论与实践并重： 每一核心算法都附带详细的数学推导和主流框架（如PyTorch/TensorFlow）的关键代码段示例，确保读者既知其“然”，更知其“所以然”。 深度与前沿兼顾： 覆盖了从基础优化到Transformer、GNN等最新架构的完整知识链条。 目标读者： 本书适合具备扎实高等数学和编程基础，渴望在AI领域进行深入研究或开发工作的专业人士和高年级学生。阅读本书，将使读者能够独立设计、实现并优化复杂的智能系统。
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