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出版者:Igi Global

作者:Sugumaran, Vijayan

出品人:

页数:2412

译者:

出版时间:2008-1

价格:1400

装帧:HRD

isbn号码:9781599049410

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 信息技术
• 数据挖掘
• 机器学习
• 知识工程
• 智能系统
• 大数据
• 云计算
• 信息检索
• 自然语言处理

《人工智能与信息时代的革新》 本书深入剖析了人工智能（AI）如何以前所未有的方式重塑着信息时代的格局。从基础理论到前沿应用，我们旨在为读者提供一个全面而深刻的理解框架。 第一部分：人工智能的基础图景 本部分将带您踏上一段探索人工智能核心概念的旅程。我们将从人工智能的起源讲起，回顾其历史发展中的里程碑式事件，理解早期符号主义和连接主义的争鸣，以及专家系统、机器学习的萌芽。接着，我们将深入探讨机器学习的基石，包括监督学习、无监督学习和强化学习。您将了解到各种核心算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及聚类算法（如K-Means）。 我们将详细阐述神经网络的魅力，从基础的感知机模型，到多层感知机（MLP），再到深度学习的基石——卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。CNN在图像识别领域的卓越表现，以及RNN在序列数据处理（如自然语言处理）中的强大能力，都将得到详尽的解析。此外，我们还将触及深度学习的其他重要架构，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），以及用于生成任务的生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。 第二部分：智能信息技术的实践应用 在掌握了人工智能的基础理论之后，本部分将聚焦于其在信息技术领域的广泛而深刻的应用。 自然语言处理（NLP）的革命： 我们将探讨NLP如何使机器理解、解释和生成人类语言。内容涵盖词法分析、句法分析、语义分析，以及机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统和聊天机器人等前沿应用。您将了解到Transformer模型的颠覆性影响，以及BERT、GPT系列等大型语言模型（LLM）在NLP领域取得的突破性进展。 计算机视觉的飞跃： 本部分将深入研究计算机视觉技术，赋予机器“看见”世界的能力。我们将解析图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别、行为分析等核心任务。从自动驾驶汽车中的感知系统，到医疗影像分析中的辅助诊断，再到安防监控中的智能分析，计算机视觉的应用场景将得到全面展现。 智能推荐系统的演进： 了解推荐系统如何根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的信息和商品推荐。我们将分析基于内容的推荐、协同过滤（用户-用户、物品-物品）以及混合推荐等策略。同时，我们将探讨深度学习在推荐系统中的应用，以及如何处理冷启动问题和提高推荐的准确性和多样性。 数据挖掘与知识发现： 本部分将阐述如何从海量数据中提取有价值的模式和洞察。我们将介绍关联规则挖掘、序列模式挖掘、异常检测等技术。您将了解到数据挖掘在商业智能、市场营销、金融风险控制、科学研究等领域的关键作用。 智能决策与自动化： 探讨人工智能如何支持和驱动自动化决策过程。我们将审视专家系统在特定领域的决策能力，以及机器学习模型如何通过预测和分类来辅助或自主做出决策。从供应链优化到金融交易，再到生产流程的自动化，智能决策的应用将得到深入剖析。 第三部分：人工智能伦理、安全与未来展望 技术的发展总是伴随着挑战。本部分将审视人工智能在伦理、安全和社会影响方面的问题。 人工智能的伦理困境： 我们将讨论数据隐私、算法偏见、就业替代、责任归属以及人工智能的透明度和可解释性等议题。如何构建公平、负责任和可信赖的人工智能系统，将是讨论的重点。 人工智能的安全挑战： 探讨人工智能系统面临的安全风险，如对抗性攻击、数据泄露、恶意使用等。我们将审视如何设计和部署更安全可靠的人工智能系统，以应对潜在的威胁。 人机协作的新范式： 展望人工智能与人类智能协同工作的未来。人工智能并非旨在取代人类，而是作为一种强大的工具，增强人类的能力，共同解决更复杂的问题。我们将探讨人机协作的最佳实践和未来发展方向。 人工智能的未来趋势： 预测人工智能未来的发展方向，包括通用人工智能（AGI）的探索、可解释AI（XAI）的兴起、边缘AI的普及、以及人工智能在科学发现、环境保护、医疗健康等领域的更深层应用。 本书的目标读者： 本书适合对人工智能和信息技术感兴趣的广大读者，包括计算机科学、信息工程、数据科学、人工智能等相关专业的学生、研究人员，以及希望了解人工智能如何改变其行业和工作的企业决策者、技术从业者和爱好者。 通过对本书的学习，您将不仅能够理解人工智能的核心原理，更能把握其在当今信息时代中的关键作用和未来发展趋势，从而更好地适应和引领这场技术变革。

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我是一个偏向应用层面的学习者，对底层的算法细节常常望而却步，但这本书在处理复杂技术概念时所展现出的清晰度和结构化能力，彻底颠覆了我的看法。作者似乎有一套独门秘籍，能将那些晦涩难懂的数学模型和复杂的系统架构，拆解成一个个可以被普通读者理解的逻辑单元。我印象最深的是关于知识图谱构建的那一章，原本以为会是一堆图论和概率论的组合，结果作者用类比和图示，非常巧妙地将“实体”、“关系”和“推理”这三个核心概念串联起来，读起来竟然有一种豁然开朗的感觉。我感觉自己不再是被动地接受知识灌输，而是主动地参与到知识的建构过程中去。这种引导式的学习体验，极大地增强了我探索更深层技术的信心。这本书提供的不仅仅是信息，更重要的是一种强大的认知工具，一套用于理解未来信息世界的全新思维框架。

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这本书的行文节奏把握得恰到好处，读起来酣畅淋漓，完全没有传统技术书籍那种枯燥乏味的感觉。作者似乎深谙如何在高密度的信息输出中保持读者的注意力。我特别欣赏它在论述过程中穿插的那些业界经典案例和富有洞察力的行业观察。例如，在讨论数据治理和隐私保护的章节，作者并没有简单地堆砌法律条文或技术名词，而是通过讲述几个真实发生的商业案例，生动地展示了信息技术在伦理边界上的每一次试探与突破。这种叙事方式，让原本冰冷的技术议题瞬间变得有血有肉，充满了人文关怀。我发现自己常常会在某一段落停下来，不是因为读不懂，而是因为被其中对技术发展趋势的精准预判所震撼，忍不住要合上书本，细细品味那种“原来如此”的顿悟感。这证明了作者不仅是技术的实践者，更是一位深刻的思想家，能够站在更高的维度去审视技术对社会结构的重塑作用。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调，配上银色的未来感字体，一下子就抓住了我的眼球。我当时在书店里一眼就看到了它，完全是被那种沉稳而又充满科技感的氛围所吸引。翻开扉页，首先映入眼帘的是对信息时代未来图景的宏大描绘，作者的笔触非常老练，寥寥数语便勾勒出一个复杂而又引人入胜的蓝图。虽然我本身对技术细节的理解可能不是那么精深，但这本书的引言部分成功地将抽象的概念具象化，让我对信息技术能够达到的深度和广度有了一个全新的认识。它不是那种干巴巴的教科书式陈述，而更像是一位智者在娓娓道来，讲述着人类与数据、算法之间日益紧密的共生关系。特别是开篇对“智能涌现”的探讨，那种哲学思辨与工程实践的完美融合，让人读完后久久不能平静，仿佛站在了一个新的知识高地之上，俯瞰着整个技术演进的脉络。我非常期待接下来的内容能更深入地剖析这些宏伟构想背后的具体实现路径。

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这本书的装帧和排版也值得称赞，细节之处体现了出版方的专业水准。纸张的质感非常舒服，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于一本内容如此密集的书籍来说至关重要。更重要的是，书中的图表设计极具功能性。它们并非装饰品，而是作为辅助理解复杂逻辑关系的必要工具。很多地方，一个精心设计的流程图胜过千言万语的文字描述，作者显然在图文配合上投入了大量心血。特别是那些用于解释数据流向和算法迭代过程的插图，逻辑清晰，配色得当，极大地提高了阅读效率。总而言之，从阅读体验的舒适度，到内容呈现的专业性，这本书在实体制作层面也达到了一个非常高的水准，这使得它不仅是一份知识的载体，更是一件值得收藏的专业书籍。

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坦率地说，这本书的深度和广度都超出了我最初的预期。我原以为它会集中火力讨论某一个细分领域，比如深度学习的应用或者大数据分析的前沿，但它却构建了一个异常宏伟的技术生态图景。从基础的计算范式演变，到中间层的智能化决策系统，再到最终面向用户的交互界面革新，作者以一种近乎全景的方式，描绘了整个信息技术领域的演进脉络。这使得这本书的价值远超一般的专业书籍，它更像是一部信息时代的“百科全书”或“行业白皮书”。让我印象深刻的是，作者在探讨云计算、边缘计算、物联网这些前沿概念时，总是能将其放置在一个统一的、面向“智能服务”的大背景下进行论述，避免了各技术孤立发展的弊病。这种宏观视角对于希望成为技术架构师或战略规划师的人来说，简直是不可多得的财富。

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