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出版者:Macmillan Computer Pub

作者:Jones, James/ Landes, Craig/ Tittle, Ed (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-3

价格:$ 49.72

装帧:Pap

isbn号码:9780789731319

丛书系列:

图书标签:

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• Exam Prep
• IT Fundamentals

探索数据科学的奥秘：深度学习与人工智能前沿实践 书籍名称： 深度学习与人工智能前沿实践：从理论基础到工业级应用 作者： 张伟、李明、王芳 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2024年5月 --- 内容简介： 在当今数字化浪潮中，人工智能（AI）和深度学习已不再是遥不可及的未来概念，而是驱动全球科技、商业乃至社会变革的核心引擎。《深度学习与人工智能前沿实践：从理论基础到工业级应用》 是一部旨在为读者提供全面、深入且极具实操价值的指南。本书专注于剖析当前最先进的深度学习模型、算法架构，并详尽阐述如何将这些尖端技术有效地转化为解决现实世界复杂问题的工业级解决方案。 本书内容横跨理论的严谨性与实践的落地性，力求在信息爆炸的时代，为工程师、数据科学家、研究人员以及渴望深入理解AI核心技术的专业人士，提供一条清晰、高效的学习路径。我们摒弃了过于基础的编程入门介绍，而是将焦点集中在构建高性能、可扩展AI系统的关键环节。 第一部分：深度学习的理论基石与现代架构（约 350 字） 本部分旨在巩固读者对深度学习数学和统计学基础的理解，并在此基础上，系统介绍当前主流的神经网络架构。 1. 概率论与优化算法的再审视： 我们将从信息论、随机过程的角度重新审视激活函数、损失函数的选择。重点解析如 AdamW、RAdam 等现代优化器的内在机制及其收敛性分析，探讨学习率调度策略（如 Cosine Annealing with Warm Restarts）在处理非凸优化问题时的优势。 2. 卷积网络（CNN）的深化： 超越传统的 LeNet 和 AlexNet，本书将详细解析 ResNet、DenseNet、Inception 等结构的关键创新点，特别是注意力机制如何融入卷积层以增强特征提取的局部敏感性。对于视觉任务，我们将探讨 Vision Transformer (ViT) 的原理及其与传统 CNN 的融合策略（Hybrid Models）。 3. 循环与序列模型（RNNs/LSTMs/GRUs）的演进： 虽然 Transformer 占据主导，但理解序列模型在特定低延迟、资源受限场景下的价值至关重要。本章会对比分析不同变体在处理长距离依赖问题上的效率差异，并引入结构化状态空间模型 (SSMs)，如 Mamba，作为下一代序列建模的有力竞争者。 4. Transformer 架构的精髓： 本部分将耗费大量篇幅解析“Attention Is All You Need”的底层逻辑，深入剖析 Multi-Head Attention 的计算复杂度，并探讨FlashAttention等技术如何通过优化内存访问模式，实现训练速度的显著提升。同时，我们将对比分析 Encoder-Only (BERT)、Decoder-Only (GPT) 和 Encoder-Decoder (T5) 架构在不同自然语言处理任务中的适用性。 第二部分：前沿模型与生成式AI（约 450 字） 本部分聚焦于当前技术热点——大语言模型（LLMs）和扩散模型（Diffusion Models）的构建、训练与应用。 5. 大语言模型的训练范式与对齐： 详细介绍预训练（Pre-training）阶段的数据清洗、Tokenization 策略（如 Byte-Pair Encoding 的高级变体）以及大规模分布式训练（如 ZeRO、Fully Sharded Data Parallelism）。核心内容聚焦于指令微调（Instruction Tuning） 和人类反馈强化学习 (RLHF) 的实现细节，包括 Reward Model 的构建和 PPO 算法在模型对齐中的应用。 6. 高效微调技术： 鉴于 LLMs 的庞大参数量，本书提供了详尽的参数高效微调（PEFT）方案介绍，包括 LoRA (Low-Rank Adaptation)、QLoRA 的量化策略，以及 Prefix Tuning 和 Prompt Tuning 的原理与代码实现，确保读者能以有限的计算资源实现模型定制。 7. 扩散模型的理论与艺术： 深入解析 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 的随机微分方程基础。重点解析如何通过 Classifier-Free Guidance 提升生成质量，以及 Latent Diffusion Models (LDMs) 如何通过在低维潜在空间操作来加速图像生成过程，并探讨其在视频生成和三维重建中的初步应用。 8. 多模态融合的前沿探索： 介绍如何设计跨越文本、图像、音频的统一表示空间。深入探讨 CLIP、DALL-E 3 等架构中的对比学习范式，及其在零样本（Zero-Shot）分类和图像文本检索任务中的强大能力。 第三部分：工业级部署、优化与安全实践（约 400 字） 理论模型必须转化为可靠、高效的生产系统。本部分是本书最具实践指导意义的部分。 9. 模型量化与推理加速： 讲解从 FP32 到 INT8 甚至更低比特的量化技术，包括后训练量化 (PTQ) 和量化感知训练 (QAT) 的流程。重点介绍业界主流的推理引擎，如 TensorRT 和 OpenVINO 的优化流程，包括内核融合（Kernel Fusion）、层融合和动态批处理（Dynamic Batching）的配置方法，以实现最大吞吐量和最低延迟。 10. 可靠性、可解释性与鲁棒性 (XAI)： 在关键应用领域，AI 的决策必须是可信的。本书介绍 LIME、SHAP 等局部解释方法的局限性，并转向更具结构性的归因方法。同时，详细阐述对抗性攻击（Adversarial Attacks）的类型，并提供梯度掩码、对抗性训练等防御策略的实施指南。 11. 分布式训练与 MLOps 基础： 探讨如何使用 PyTorch Distributed 或 Horovod 搭建高效的多GPU/多节点训练集群。系统介绍 MLOps 流程中的模型版本控制（如 DVC）、自动化流水线（CI/CD for ML）以及特征存储（Feature Store）的概念，确保模型从实验到生产的平滑过渡。 12. 边缘计算与模型压缩： 针对移动端和嵌入式设备，本书介绍模型剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及网络架构搜索（NAS）的最新进展，指导读者如何将大型模型压缩至可部署的尺寸，同时将性能损失控制在可接受范围内。 目标读者与价值： 本书假定读者已具备扎实的 Python 编程基础以及基本的机器学习概念。它不适合初次接触编程或机器学习理论的读者。 本书的独特价值在于其深度与广度的结合：一方面，它提供了对最新研究成果（如 Mamba、Diffusion Models）的深入剖析；另一方面，它提供了清晰的、可以直接应用于生产环境的优化和部署蓝图。无论是希望构建下一代生成式模型的研究人员，还是面临高并发、低延迟推理挑战的资深工程师，本书都将是其工具箱中不可或缺的参考书。通过本书，读者将能够真正掌握从理论到工业落地的全链路技术栈，驾驭人工智能的未来。 ---

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如果要我用一个词来形容这本书的深度，我会选择“全面且有取舍”。在广度上，它几乎覆盖了该领域所有需要掌握的核心技能点，基础的硬件识别到高级的网络配置，都保持了应有的篇幅。然而，更厉害的是它的“取舍”艺术。作者深知读者的时间和精力是有限的，因此他们非常精准地把握了“考试重点”和“工业应用价值”的交集。对于那些偏门到几乎不会在实际工作中遇到的细节，书中只是点到为止，避免了不必要的篇幅堆砌，将核心精力集中在了那些必须掌握、且反复出现的知识点上。这使得学习效率得到了质的飞跃。我不再需要花费大量时间去筛选哪些内容是重要的，哪些是锦上添花，因为这本书已经帮我完成了这项艰巨的工作。每一次回顾或查找特定信息时，都能立刻定位到最相关的、经过提纯的知识点，这种高效的检索体验，对于时间紧张的在职学习者来说，是无价的。

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说实话，我过去尝试过好几本号称是“权威指南”的IT认证教材，很多都像是把官方文档堆砌起来，内容冗余且缺乏实际操作指导。然而，这本书完全颠覆了我的认知。它的内容组织不是简单地罗列知识点，而是真正注重构建一个完整的知识体系。我特别欣赏作者在理论阐述之后，紧接着会给出大量的“实践案例剖析”。这些案例并非那种虚拟的、脱离实际的例子，而是非常贴近企业环境中会遇到的真实故障和配置场景。阅读这些案例时，我感觉自己仿佛置身于一个实际的机房或故障排查现场。书中对每一步操作的描述都细致入微，连常用的命令行参数的细微差别都会被拿出来横向对比分析，这对于提升实战能力是致命的加分项。我发现自己不再只是“知道”某个技术是什么，而是真正“学会了”如何运用它去解决问题。这种从理论到实操的无缝衔接，极大地增强了我的学习信心，让我觉得那些复杂的认证考试目标不再遥不可及，而是触手可及的阶段性里程碑。

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这本书的排版和设计简直让人眼前一亮，拿到手的第一感觉就是专业与用心。封面设计简洁大气，色彩搭配沉稳又不失活力，一看就知道是那种内容扎实的好书。内页的纸张质感非常棒，阅读起来眼睛一点都不累，即便是长时间盯着屏幕或者翻阅书页，视觉疲劳感也减轻了不少。更值得称赞的是它的章节划分和逻辑结构，清晰得让人叹为观止。每一个知识点都像被精心雕琢过一样，从基础概念的引入到复杂技术的深入剖析，过渡得极其自然流畅，完全没有那种生硬的跳跃感。作者似乎非常理解初学者可能会在哪里卡壳，总能在关键的转折点提供恰到好处的类比和图示，使得原本枯燥的技术术语变得生动易懂。比如，在讲解网络基础概念时，他们用了一个非常生活化的场景来比喻数据包的传输过程，我一下子就明白了那些复杂的协议层级是如何协同工作的。这种对读者体验的极致关注，让这本书不仅仅是一本工具书，更像是一位耐心的、循循善诱的导师在身边指导。我甚至会时不时地拿起这本书，单纯地欣赏一下它的装帧和布局，这对于一本技术书籍来说，是非常难得的体验了。

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这本书的语言风格，我个人觉得非常“接地气”，带着一种资深工程师特有的、略带幽默感的务实态度。它避免了那种过于学院派的、密不透气的书面语，而是用一种清晰、直接，甚至偶尔带着点“过来人”的忠告式的口吻来讲解问题。这种风格极大地降低了阅读的心理门槛。尤其是在解释那些容易混淆的概念时，作者总能一针见血地指出常见误区，仿佛在耳边提醒你：“嘿，这点很多人都会搞错，注意看！”这种亲切感在技术书籍中是相当稀缺的资源。我记得有一次我被某个驱动程序的工作原理困扰了很久，翻阅这本书的相应章节，作者用一句精炼的话就点破了核心矛盾，让我茅塞顿开。这种行文的艺术性，使得学习过程中的挫败感被极大地稀释了。它不是那种冷冰冰的知识传输，而更像是一场智力上的对话，让人在不知不觉中吸收了大量信息，并且乐在其中，根本停不下来。

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我对这本书在结构上的一个细微但极其重要的设计深表赞赏，那就是它对术语和缩写的处理方式。在技术领域，缩写和专有名词是最大的学习障碍之一。这本书在第一次出现任何新的缩写时，都会立刻以脚注或括号的形式给出全称，而且这种提示并非只出现一次，而是在后续章节的关键使用点还会进行适度的二次提醒，确保即使读者中间休息了一段时间再回来翻阅，也不会因为忘记了某个缩写的全称而感到困惑。这种对细节的极致关注，体现了编者对技术学习曲线的深刻洞察。此外，书中对图表的运用也达到了教科书级别的标准。所有的示意图都采用了统一的风格，线条清晰，信息密度适中，并且图例解释得非常到位，完全避免了“图是图，文是文”两张皮的现象。图文的有机结合，使得原本抽象的概念可视化，极大地增强了记忆的持久性。可以说，这本书在细节处理上的严谨性，是其区别于市面上其他同类读物的关键所在。

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