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出版者:化学工业出版社

作者:王正伟

出品人:

页数:119

译者:

出版时间:2016-8-1

价格:38

装帧:平装

isbn号码:9787122257420

丛书系列:

图书标签:

• 已有2016
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深入理解人工智能的基石：从理论到实践的全面解析 书名：智能世界的构建者：深度学习与神经网络的算法原理及应用 图书简介 在信息技术飞速迭代的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的概念，而是深刻影响我们生活、工作和产业升级的核心驱动力。本书《智能世界的构建者：深度学习与神经网络的算法原理及应用》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识体系，帮助他们系统地掌握驱动当前AI浪潮的深度学习技术的核心原理、关键算法和前沿应用。我们摒弃浮于表面的概念介绍，力求将复杂的数学模型转化为直观的逻辑框架，让每一位有志于进入或深耕AI领域的读者，都能真正理解“智能”是如何被代码和数据构建出来的。 本书的结构设计兼顾理论的严谨性与实践的可操作性。全书共分为五大部分，层层递进，确保读者构建起坚实的知识阶梯。 第一部分：人工智能与机器学习的宏观图景及基础范式（奠定基石） 本部分首先回顾了人工智能的发展历程，梳理了从符号主义到联结主义的演变轨迹，明确了现代机器学习在整个AI谱系中的核心地位。我们详细阐述了机器学习的三大范式——监督学习、无监督学习和强化学习——它们各自适用的场景、核心假设和局限性。 在此基础上，本书深入剖析了构建任何复杂模型前必须掌握的基础数学工具。这包括线性代数中关于向量空间、矩阵分解（如SVD）在数据降维中的作用；概率论中贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）如何指导模型参数的学习；以及微积分中梯度、雅可比矩阵和黑塞矩阵在优化算法中的核心地位。我们着重讲解了损失函数的设计哲学，如何通过选择合适的损失函数来定义“好”的模型，例如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）及其在不同任务中的适用性。 第二部分：神经网络的解剖学与前向传播的奥秘（核心结构的理解） 神经网络是深度学习的载体。本部分是本书的基石之一，我们从最简单的感知机（Perceptron）模型开始，逐步构建起多层感知机（MLP）。我们细致入微地解析了激活函数的选择艺术：为何需要非线性激活函数？Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体（如Leaky ReLU、ELU）的数学特性、梯度消失/爆炸问题的影响及其解决方案，都将在本章得到详尽的讨论。 核心内容聚焦于前向传播过程的精确计算。读者将看到，输入数据如何经过层层矩阵乘法和非线性变换，最终输出预测结果。我们不仅给出公式，更重要的是解释了数据在网络中“流动”的物理意义，帮助读者建立对模型复杂性与表达能力的直观认知。 第三部分：深度学习的引擎：反向传播与高效优化算法（模型的训练与精进） 如果说前向传播是“预测”，那么反向传播（Backpropagation）就是“学习”的机制。本部分是全书的技术核心。我们将使用微积分的链式法则，从理论上推导出误差如何逐层反向分配到网络中的每一个权重和偏置上。我们详细演示了如何利用这种机制高效地计算梯度，这是训练深层网络的关键。 更进一步，我们超越了基础的随机梯度下降（SGD），全面介绍了现代优化器的演进。读者将掌握动量法（Momentum）如何加速收敛，自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp和Adam的内在工作原理。我们不仅比较了这些方法的优缺点，还深入讨论了如何设置合适的学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）以及梯度裁剪（Gradient Clipping）在处理深层网络中的重要作用。 第四部分：应对挑战：正则化、批归一化与模型泛化（保障稳定与可靠性） 在构建深层网络时，过拟合（Overfitting）是一个无法回避的难题。本部分专注于解决如何让模型在训练数据上表现优异的同时，也能在未见过的新数据上保持强大的泛化能力。 我们系统介绍了正则化技术：L1和L2正则化的数学含义及其对权值分布的影响；Dropout机制的原理、实施细节及其与模型集成（Ensemble）思想的联系。此外，批归一化（Batch Normalization, BN）的出现极大地稳定了训练过程，本书详细解释了BN层如何在训练和推断阶段的不同处理方式，以及它如何缓解内部协变量偏移问题。我们还将讨论其他重要的技术，如早停法（Early Stopping）和数据增强（Data Augmentation）在提升模型鲁棒性中的作用。 第五部分：进阶网络架构与前沿应用探索（面向未来的能力） 掌握了基础的深度学习框架后，本部分将带领读者探索当前主导多个AI领域的特定网络架构，并展示其在真实世界中的强大应用。 1. 卷积神经网络（CNNs）：详细解析卷积操作、池化层、感受野的概念，并剖析经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的革命性意义）以及Inception模块的设计哲学，聚焦于图像识别、目标检测（如YOLO, R-CNN家族）和语义分割。 2. 循环神经网络（RNNs）与序列建模：阐述RNN如何处理时间序列数据，深入剖析长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）如何有效解决传统RNN的长期依赖问题，并探讨其在自然语言处理（NLP）中的基础应用。 3. 现代迁移学习与预训练模型：讨论在大规模数据集上预训练模型（如BERT, GPT系列的基础思想）如何成为解决特定领域小样本问题的有效途径，以及微调（Fine-tuning）的策略。 本书的每一章都配有清晰的伪代码和概念性示例，旨在通过理论的深度，赋能读者不仅能够“使用”现有的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），更能理解其底层机制，从而有能力设计、调试和优化出更高效、更具针对性的智能系统。这是一本面向工程师、研究人员和高等院校学生的权威参考书，它将是您迈入智能世界、构建未来应用的关键钥匙。

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这本书的印刷质量和装帧设计给我留下了深刻的印象，纸张的质感很好，排版疏密得当，阅读起来眼睛非常舒适，这在动辄让人眼花缭乱的技术书籍中实属难得。我从一个侧重于软件开发的角度来评价，这本书在软件架构设计上的讨论深度是值得肯定的。它没有停留于简单的API调用层面，而是深入探讨了面向服务的架构（SOA）在物联网环境下的适应性与局限性，并提出了作者自己对微服务在资源受限设备上部署的看法。虽然我对其中关于实时操作系统（RTOS）的描述部分略感吃力，因为这部分内容偏向底层驱动，但作者对软件生命周期管理和OTA（空中下载技术）的阐述，却是非常系统和成熟的。我注意到作者在提及安全漏洞防范时，引用了多个近期的行业安全事件作为引子，这种“用血的教训来教育读者”的方式，极大地增强了内容的严肃性和警示作用，让我对软件维护的长期性有了更深刻的认识。

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这本书的封面设计真是抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上简洁的线条感，一下子就让人联想到高科技和未来。我是在书店里偶然翻到的，本来只是想随便看看，没想到被它引人入胜的导言吸引住了。作者的文笔非常流畅，没有那种生硬的技术术语堆砌感，反而像是在跟一个经验丰富的朋友聊天，娓娓道来这个看似复杂的世界是如何运作的。特别是关于传感器数据采集和初步处理那一部分，描述得非常清晰，让我这个对编程和硬件了解不深的人也能大致明白其中的逻辑。虽然我还没有深入阅读，但仅从章节的排布和内容的提炼上来看，这本书似乎非常注重“实践出真知”的理念，每一个概念的提出都紧跟着实际应用场景的描绘，这对于希望从理论走向实际操作的读者来说，无疑是一个巨大的福音。我特别期待接下来的内容能更深入地探讨数据安全和隐私保护这个在全球都备受关注的话题，希望作者能提供一些前沿的、具有操作性的见解，而不是空泛的理论陈述。整体而言，这本书散发着一种专业又亲切的气质，让人充满探索的欲望。

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作为一名高校教师，我一直在寻找一本能够充实本科生课程内容、既能跟上产业前沿又不至于让学生望而却步的教材。这本书的知识密度恰到好处，覆盖面广而不失深度，非常适合作为教材的补充读物。我对其中关于“数据治理”和“价值挖掘”的章节印象最为深刻。作者非常强调，物联网的最终价值不在于“连起来”，而在于“用起来”，如何从海量、异构的数据中提炼出商业智能，才是核心竞争力。书中对几种主流的数据分析模型在物联网场景下的适配性进行了对比分析，虽然没有提供详尽的数学推导，但对模型背后的逻辑和适用范围的界定却非常精准。唯一的遗憾是，与书籍的名称相呼应的“零距离接触”似乎在后半部分略有减弱，后续的章节更偏向于宏观战略和行业趋势的分析，对于需要手把手指导学生完成一个小型物联网项目的实践者来说，可能需要搭配其他更偏向工程实现的资料。总而言之，这本书是行业观察者和实践者的优秀桥梁。

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我不是技术科班出身，完全是个业余爱好者，对各种智能家居的小玩意儿特别着迷。这本书对我来说最大的惊喜在于其对“万物互联”概念的哲学层面的探讨。它不仅仅是教你怎么连接设备，更在引导读者思考，当所有的东西都连在一起后，我们的生活、社会结构乃至伦理道德会发生怎样的微妙变化。作者的笔法在技术讲解和人文关怀之间找到了一个绝妙的平衡点。比如，在讲述数据流动的路径时，作者穿插了一个关于“数字足迹”对个人生活影响的小故事，这立刻拉近了技术与我个人的距离。我尤其喜欢其中提到的一种“去中心化”的交互模式构想，虽然目前看来还停留在概念阶段，但它为我打开了一扇全新的思路，让我开始反思目前过度依赖大型平台所带来的潜在风险。如果这本书能再多增加一些针对普通用户DIY项目的指导，哪怕只是基础的Arduino或树莓派入门级别的项目，那对提升全民的物联网素养会更有帮助。

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说实话，我抱着相当高的期望买下这本书的，毕竟“零距离接触”这个标题听起来就充满了行动力。我目前正在负责一个小团队，试图将我们现有的工业设备智能化升级，所以急需一本既有理论高度又能提供具体实施路径的参考书。这本书的目录结构非常扎实，涵盖了从底层协议到云端平台的完整链条，这一点我很欣赏。然而，在阅读到关于边缘计算的部分时，我发现作者在理论阐述上略显保守，似乎更倾向于引用已有的成熟框架，而对于当前业界正在探索的一些创新性的分布式计算模型着墨不多。这或许是考虑到受众的广泛性，但对于我们这种寻求技术突破的团队来说，稍微有点不够“燃”。不过，书中对不同通信标准（比如LoRaWAN和NB-IoT）的优缺点对比分析，倒是做得非常到位，图表清晰，数据详实，对于我们在初期选择技术路线时起到了关键的定标作用。我希望后续章节能在具体的案例分析中，多展示一些“踩坑”和“破局”的经验，那些真实世界的挑战和解决方案，远比完美的教科书式描述更有价值。

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