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出版者:Sage Pubns

作者:Fogarty, Robin

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:37.95

装帧:Pap

isbn号码:9781575175188

丛书系列:

图书标签:

• 教育
• 大脑科学
• 学习策略
• 教学方法
• 课堂管理
• 认知心理学
• 神经教育学
• 学生发展
• 教学设计
• 积极学习

深度学习与前沿编程实践 本书聚焦于解析当代人工智能领域中最为热门且具有实际应用价值的深度学习模型、算法原理及其在不同场景下的高效编程实现。 --- 第一部分：深度学习基石与核心架构解析 本部分深入探讨支撑现代人工智能体系的理论基础和核心网络结构，为读者构建坚实的认知框架。 第一章：神经网络的演进与基础数学原理 本章首先回顾了人工神经网络（ANN）从感知机到多层前馈网络的历史发展脉络。重点剖析了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体Leaky ReLU、ELU）的选择对网络收敛速度和泛化能力的影响。详细推导了反向传播算法（Backpropagation）的数学机制，特别是链式法则在梯度计算中的应用，确保读者对权重更新的内在逻辑有清晰的理解。此外，本章还涵盖了损失函数的设计哲学，包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）在分类和回归任务中的适用性对比。 第二章：卷积神经网络（CNN）的深度剖析 本章将CNN作为计算机视觉的基石进行全面解析。从基础的卷积操作、池化层（Pooling）的功能性作用入手，逐步深入到更复杂的架构设计。我们详细讨论了经典模型如LeNet、AlexNet、VGG网络的结构创新点，并着重分析了残差网络（ResNet）如何通过引入“残差连接”有效解决了深层网络中的梯度消失问题，以及Inception模块在保持计算效率的同时实现多尺度特征提取的巧妙设计。对于现代应用中常见的空洞卷积（Dilated Convolution）和可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的应用场景和性能优势，本章也进行了详尽的案例演示。 第三章：循环神经网络（RNN）及其变体的高级应用 本章专注于序列数据处理的核心技术——循环神经网络。首先阐述了标准RNN在处理长距离依赖性（Long-Term Dependencies）时面临的局限性。随后，我们花费大量篇幅详细解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以精确控制信息流。本章还探讨了双向RNN（Bi-RNN）在需要完整上下文信息的任务（如命名实体识别）中的优势，并通过实际代码示例展示了如何使用PyTorch或TensorFlow构建和训练这些序列模型。 --- 第二部分：前沿模型与优化策略 本部分深入研究当前最先进的深度学习范式，包括注意力机制、Transformer架构以及高效的优化技术。 第四章：注意力机制与Transformer架构的革命 本章将注意力机制视为现代深度学习的“核心驱动力”。我们从Seq2Seq模型中的软注意力（Soft Attention）开始，解释了注意力分数计算的原理。随后，重点转向Transformer模型的核心——自注意力（Self-Attention）机制。详细剖析了多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型同时关注不同表示子空间的信息。本章的重点是完整解析Transformer的编码器-解码器结构，包括位置编码（Positional Encoding）的作用，以及如何利用全连接层和残差连接构建起高效的序列到序列处理框架。 第五章：生成模型：从对抗网络到扩散模型 本章探讨了深度学习在数据生成领域的突破。首先，详细介绍了生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，包括判别器与生成器的相互竞争机制，并分析了训练不稳定的常见原因及WGAN、DCGAN等改进方案。随后，本章将焦点转向当前最热门的扩散模型（Diffusion Models）。我们将阐述基于马尔可夫链的扩散过程（Forward Process）和学习逆过程（Reverse Process）的原理，对比其在图像和音频生成任务中超越传统GANs的稳定性和高质量输出能力。 第六章：模型训练的优化、正则化与效率提升 本章关注于如何将理论模型有效地落地并高效训练。内容涵盖了梯度下降优化器的全面比较，从基础的SGD到动量法（Momentum）、自适应学习率方法如Adam、RMSProp的内在差异和适用场景。在正则化方面，除了Dropout和L2正则化，本章还探讨了批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定训练过程。此外，模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以实现模型在边缘设备上的部署优化，也将作为重要内容进行讲解。 --- 第三部分：跨模态与前沿部署 本部分将视角扩展至多领域应用，并涵盖了模型从训练到实际部署的工程化流程。 第七章：自然语言处理（NLP）的预训练范式 本章专注于预训练语言模型（PLMs）的革命。详细分析了BERT系列模型（如Base, Large）的双向编码器设计，及其在掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务上的预训练目标。随后，探讨了生成式模型如GPT系列的自回归特性和其在文本生成、摘要和对话系统中的强大能力。本章还结合实践，演示了如何使用Hugging Face Transformers库进行模型的微调（Fine-tuning）以适应下游任务。 第八章：模型部署与工程化实践 成功的深度学习项目需要可靠的部署流程。本章从模型持久化开始，讲解了如何安全、高效地保存和加载训练好的模型权重。接着，深入探讨了模型服务化（Model Serving）的关键技术，包括使用TensorFlow Serving或TorchServe搭建高性能API接口。本章还引入了ONNX（开放神经网络交换）格式，说明如何使用它实现跨框架的模型迁移和推理加速。最后，针对生产环境的延迟和吞吐量要求，讲解了批处理（Batching）策略和异步推理的实现方法。 --- 本书的目标读者包括具备一定编程基础和线性代数知识的计算机科学专业学生、致力于深化AI技能的软件工程师，以及希望掌握前沿深度学习技术以解决实际问题的研究人员。 全书贯穿实战精神，所有核心算法均配有使用Python及其主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）实现的、可直接运行的代码示例，确保理论与实践的完美结合。

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坦白说，我最初对这类理论性较强的教育书籍抱持着一丝怀疑态度，担心内容过于空泛，难以落地。然而，这本书完全打破了我的成见。它的论证逻辑严密得令人称奇，作者似乎是一位严谨的科学家，用扎实的观察和数据（尽管不是严格意义上的学术数据，而是经验的提炼）来支撑每一个教学主张。其中关于“注意力持续时间与信息呈现节奏”的讨论，尤其具有启发性。作者精准地指出了在如今这个碎片化信息时代，传统的一小时授课模式在认知效率上的局限性，并提供了一系列可以立即在课堂上尝试的“节奏调整器”，比如“五分钟激活-二十分钟深潜-十分钟回顾与重构”的模块划分建议。更让我眼前一亮的是，作者并没有将重点放在技术工具上，而是回归到人与人之间的互动质量。书中对“非语言沟通在学习环境中的作用”的分析，非常深刻，它提醒我们，教师的姿态、眼神甚至呼吸频率，都在无声地向学生传达关于学习的重要信息。这本书的价值，就在于它能将那些我们习以为常的教学行为，提升到一种全新的、有意识的实践层面。

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这本新作简直是教育领域的一股清流，阅读体验堪称一次思想的洗礼。作者以一种极其细腻且富有洞察力的方式，将宏大的教育理论巧妙地融入到日常的课堂实践之中，让人在轻松的阅读氛围中，不知不觉间吸收了大量前沿的教学理念。书中对于如何激发学生的内在学习动机这一点，阐述得尤为精彩。它没有停留在空泛的口号上，而是通过一系列详实的小案例，展示了在真实的教学场景中，教师应如何通过调整提问的深度、设计具有挑战性但又可达成的任务，从而点燃学生的好奇心。尤其是关于“认知负荷管理”的那一章节，作者的解读深入浅出，清晰地指明了在信息爆炸的时代，如何避免让学生陷入“学而不思”的困境。我尤其欣赏作者所倡导的“慢下来，才能走得更远”的教育哲学，这与当前许多追求效率和速度的教育思潮形成了鲜明对比，提供了宝贵的反思空间。这本书不仅仅是提供方法论，更重要的是它重塑了我们对“有效教学”的定义，引导我们回归到对每一个独立学习者的尊重与关注上来，对于任何希望提升自身教学效能的教育工作者而言，都是一本不可多得的指路明灯。它不像一本教科书，更像是一位经验丰富、循循善诱的导师，在你耳边轻声细语，却字字珠玑。

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这份阅读体验，让我对教育的“人本主义”有了更深刻的理解。这本书的文字间流淌着对每一个学习个体独特性的尊重与珍视。它没有试图为所有教师打造一个“万能公式”，相反，它提供了建立“个性化教学生态系统”的底层逻辑。书中详细阐述了如何通过细致的观察和记录，构建出关于每个学生认知风格、情感需求和兴趣偏好的“学习地图”。这种“知己知彼”的准备工作，是有效教学的基石。我特别欣赏作者对“课堂文化”建设的重视。他认为，没有积极健康的课堂文化，任何先进的教学方法都将是空中楼阁。他提供了许多关于如何通过明确的共同期望、定期的反思会议以及建立互助小组来潜移默化地塑造这种文化的方法。这本书的深度并不在于理论的复杂，而在于其对实践的贴合度。它仿佛提供了一把万能钥匙，能开启教师心中对于“理想课堂”的憧憬，并清晰地指引我们每一步的实践路径，是一本融合了哲学思辨与实操智慧的杰作，读完后让人迫不及待想回到讲台上去实践。

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这本书的语言风格简直是独树一帜，它避开了学术写作的晦涩难懂，反而呈现出一种充满生命力和热情的叙事张力。读起来一点也不觉得累，更像是跟随一位充满激情的教育家进行了一次深度访谈。我对书中关于“跨学科整合”的章节印象最为深刻。作者并未采用生硬地拼凑不同学科知识的做法，而是强调在真实问题的驱动下，知识边界的自然消融。他提供了一个非常实用的框架，指导教师如何从一个核心的社会或科学问题出发，自然地引申出不同学科所需的关键技能和知识点，从而构建一个有机统一的学习体验。这种设计理念，极大地拓宽了我对课程规划的思路。此外，作者对“评估”环节的探讨也极其富有颠覆性。他挑战了标准化的、一次性的考试模式，转而推崇一种持续性、多维度的“学习证据收集”体系，使得评估真正服务于教学的改进，而非仅仅是给学生贴标签。这本书充满了对未来教育的乐观想象，激励着我们去创造那些真正能让学生感到兴奋和投入的学习场景。

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读完这本书，我仿佛经历了一场关于学习本质的深度对话。这本书的叙事风格极其个人化，作者似乎毫不设防地向我们敞开了他多年的教学心路历程，那些关于试错、挫折与最终领悟的片段，读来让人感同身受。它最大的魅力在于其对“情境构建”的强调。作者花了大量篇幅探讨如何将抽象的知识点，锚定在学生熟悉且有意义的现实情境中。这种情境驱动的学习方式，极大地降低了知识的接受门槛，同时也让知识的迁移性得到了最大程度的保证。例如，书中对“项目式学习（PBL）”的解析，就跳出了传统模板化的介绍，而是聚焦于如何设计一个“真实到让学生无法抗拒”的挑战。我特别留意到作者对“错误”的重新定义——错误不再是失败的标志，而是通往更高理解的必经之路。这种积极的、建设性的错误观，对于我们这些长期在应试压力下工作的教师来说，无疑是一剂强心针，它鼓励我们在课堂上创造一个更安全、更宽容的探索环境。全书的逻辑递进自然流畅，从个体认知到群体互动，从宏观设计到微观操作，都展现出极强的系统性和操作性，是一本值得反复咀觎的案头常备书。

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