Counseling Ethics and Decision-Making (3rd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Robert R. Cottone

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2006-04-07

价格:USD 88.67

装帧:Paperback

isbn号码:9780131710054

丛书系列:

图书标签:

• Counseling Ethics
• Professional Ethics
• Decision-Making
• Counseling
• Psychotherapy
• Ethics in Psychology
• Mental Health
• Clinical Practice
• Ethical Issues
• Moral Reasoning

心理咨询伦理与决策：第三版（[请在此处填写一个与原书主题不同但同样严谨的、虚构的图书名称，例如：《深度学习中的因果推断与模型可解释性》） 图书简介 《深度学习中的因果推断与模型可解释性》 深入探讨了当前人工智能领域，特别是深度学习系统在复杂决策制定过程中所面临的核心挑战：如何从海量数据中准确识别“因果关系”，而非仅仅捕捉“相关性”，以及如何确保这些高维、黑箱模型的决策过程对人类是透明和可理解的。本书旨在为高级研究人员、数据科学家以及需要部署复杂AI系统的行业专业人士提供一套系统化、理论严谨且实践导向的框架。 第一部分：深度学习的局限性与因果推理的必要性 在过去十年中，深度学习模型在图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得了革命性的进展。然而，这些基于相关性学习的系统在面对需要进行干预和反事实推理的场景时，其鲁棒性和可靠性便暴露了无遗。 第一章“相关性陷阱：深度学习的本质缺陷”详细分析了标准统计学习范式如何构建在观察数据的基础之上，并依赖于平稳性假设。我们通过多个案例研究，展示了当数据分布发生偏移（Distribution Shift）或存在混杂变量（Confounding Variables）时，模型的预测准确性如何急剧下降，并且其“高准确率”可能掩盖了对根本机制的无知。 第二章“从关联到因果：结构因果模型的复兴”将读者引入朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）的结构因果模型（SCM）框架。本章详细介绍了do-演算、调整集（Adjustment Sets）的概念以及如何构建因果图（DAGs）来形式化我们对世界运作方式的假设。重点讨论了如何将传统的因果发现算法与现代深度学习架构相结合的可能性，尤其是在处理高维、非线性数据时。 第二部分：因果推断在深度学习中的前沿整合 本部分是本书的核心，专注于将严格的因果框架有效地嵌入到深度学习模型的设计与训练流程中。 第三章“因果发现与表征学习的交汇”探讨了如何利用无监督或自监督学习方法来发现潜在的、符合因果结构的表征（Disentangled Representations）。我们深入研究了基于信息瓶颈理论（Information Bottleneck）和因果约束的变分自编码器（Causal VAEs）的最新进展。内容包括如何设计损失函数，以惩罚模型对不具因果意义的噪声变量的过度依赖。 第四章“反事实预测与干预学习”是针对决策制定场景的关键章节。我们详细介绍了异质性处理效应（HTE）的估计方法，特别是如何利用深度学习模型来学习复杂的处理-效应函数。本章提供了多项基于Doubly Robust（双重稳健）估计器和基于G-方法的深度学习实现方案，强调了在医疗健康、市场营销和政策评估中，准确估计反事实（即“如果我做了B而不是A，结果会如何？”）的重要性。 第五章“域泛化与因果不变性训练”解决了模型在不同部署环境下的泛化能力问题。我们从因果的角度阐释了域泛化（Domain Generalization, DG）的本质：识别并仅依赖于在所有目标域中保持不变的“因果特征”。本章详细阐述了Invariant Risk Minimization (IRM) 及其变体，并提供了如何在卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构中实施不变性正则化的具体步骤。 第三部分：深度学习的可解释性与因果透明度 现代AI系统的信任危机很大程度上源于其缺乏透明度。本部分超越了传统的归因方法（如Grad-CAM），将可解释性置于因果关系的视角下进行审视。 第六章“从归因到解释：超越局部敏感度分析”批判性地评估了当前主流的XAI（可解释人工智能）技术。我们论证了许多局部解释方法（如LIME、SHAP）仅仅揭示了模型的局部相关性，而非真正的因果机制。本章提出了基于因果图的解释框架，旨在回答“哪个输入特征的改变导致了输出的改变”，而不是“哪个输入特征的改变与输出的改变相关”。 第七章“因果干预与模型调试”关注如何利用因果知识来调试和改进模型。当模型出错时，因果分析可以帮助我们定位是模型学习了错误的机制，还是仅仅在特定环境下出现了数据偏差。我们介绍了如何设计“最小干预集”来验证或推翻模型的内在因果假设，从而实现更高效、更具针对性的模型修复。 第八章“构建可信赖的AI系统：伦理与社会影响的因果视角”将技术讨论提升到社会层面。本章探讨了AI系统中的偏见（Bias）如何通过错误的因果假设被放大和固化。例如，如果模型错误地将社会经济地位视为疾病的“原因”而不是“结果”，那么基于此模型的干预建议将加剧现有的不平等。本章提供了评估和缓解算法决策中因果偏见的实用工具和指标。 结论：迈向因果驱动的智能 本书的最终目标是引导研究者和实践者从单纯的预测驱动转向因果驱动的智能。我们相信，只有当AI系统能够理解世界是如何运作的，它们才能真正安全、公平且可靠地服务于人类社会。本书不仅提供了理论基石，更包含了大量基于Python和PyTorch/TensorFlow的实战代码和数据集示例，确保读者能够将复杂的因果推理技术应用于真实的深度学习挑战中。 本书适合人群： 人工智能、机器学习领域的研究生和博士后 致力于开发高可靠性AI系统的工业界工程师 需要理解和量化算法决策影响的数据科学家和策略分析师 对因果推断和高级统计学有初步了解的人士

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