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《高等学校教材•数字信息资源检索与利用》概述了信息资源检索的一般知识，重点介绍了参考型数据库、事实型数据库、全文数据库、专利数据库、网上信息资源等的使用方法和检索技巧。在此基础上，还就竞争情报基础知识、信息的综合利用和论文写作与投稿的方法等做了相应的介绍。学生能够从中学习、掌握信息的检索与利用方法，提高查阅文献信息的能力。
《人工智能基础教程：从原理到实践》 本书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，系统阐述人工智能（AI）领域的核心概念、基本原理、主流算法及其在实际工程中的应用。我们致力于构建一座理论深度与工程实践紧密结合的桥梁，帮助不同背景的读者，无论是计算机科学专业学生、数据科学家、软件工程师，还是对前沿技术抱有浓厚兴趣的行业探索者，都能扎实地掌握人工智能的理论基石，并能熟练运用前沿工具解决复杂问题。 第一部分：人工智能的基石与历史脉络 本部分将追溯人工智能的起源与发展历程，从图灵测试的哲学思辨到符号主义与连接主义的路线之争，为理解当代AI的蓬勃发展奠定历史与思想基础。 第一章：人工智能的哲学基础与学科定位 本章深入探讨“智能”的定义、可计算性理论（如冯·诺依曼架构和图灵机模型），以及强人工智能与弱人工智能的辩证关系。我们将分析AI在认知科学、哲学、数学逻辑中的交叉地位，并介绍当前主流AI研究范式——统计学习方法的兴起背景。 第二章：数学工具箱：支撑现代AI的理论框架 现代人工智能的飞速发展严重依赖于坚实的数学基础。本章聚焦于人工智能领域最常用的数学分支： 1. 线性代数： 向量空间、矩阵运算、特征值分解（PCA/SVD）在数据降维和特征表示中的应用。 2. 概率论与数理统计： 随机变量、联合分布、条件概率、贝叶斯定理的精确阐述，为后续的概率图模型和生成模型打下基础。 3. 微积分与优化理论： 梯度、偏导数、链式法则在反向传播算法中的核心作用，以及凸优化、拉格朗日乘数法在模型求解中的地位。 第二部分：传统机器学习范式深度解析 本部分聚焦于经过多年沉淀、至今仍广泛应用于工业界特定场景的经典机器学习算法。 第三章：监督学习：构建预测模型 本章详细剖析监督学习的各个组成部分，并对核心算法进行原理推导与特性分析： 1. 线性模型： 线性回归（最小二乘法）、逻辑回归（对数似然与交叉熵损失）。 2. 支持向量机（SVM）： 核技巧、最大间隔分类器、对偶问题求解。 3. 决策树与集成学习： ID3、C4.5、CART算法的构建过程。重点介绍Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost、梯度提升树GBDT）如何通过集成策略显著提升模型鲁棒性和准确性。 第四章：无监督学习与特征工程 无监督学习旨在从数据中发现内在结构。本章着重讲解聚类分析和降维技术： 1. 聚类算法： K-Means算法的迭代过程、DBSCAN的密度连接概念。 2. 降维技术： 主成分分析（PCA）的几何意义与数学推导、t-SNE在可视化中的应用。 3. 特征工程与选择： 特征构造、规范化、独热编码的必要性，以及基于方差、相关性、模型重要性的特征筛选方法。 第五章：评估、调优与模型泛化 模型训练的最终目的是确保其在未见数据上的表现。本章讨论模型性能的度量和防止过拟合的关键技术： 1. 性能指标： 准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值的精确解读。 2. 交叉验证： K折交叉验证、留一法（LOOCV）的机制。 3. 正则化技术： L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化对模型复杂度的控制，以及Dropout机制的引入。 第三部分：深度学习的革命：神经网络与前馈网络 深度学习是当代AI的核心驱动力。本部分系统介绍神经网络的基本构建块及其训练机制。 第六章：人工神经网络（ANN）的核心结构 本章从神经元模型出发，逐步构建多层感知机（MLP）： 1. 神经元模型： 激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择与影响。 2. 网络拓扑： 输入层、隐藏层、输出层的结构设计。 3. 前向传播： 数据如何通过网络层层传递，计算预测值。 第七章：反向传播与高效优化器 反向传播算法是训练深层网络的基石。 1. 链式法则的实际应用： 梯度如何回传并更新网络权重。 2. 经典优化器： 随机梯度下降（SGD）的局限性。 3. 现代优化策略： 动量（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam）的原理与收敛速度的对比。 第四部分：前沿架构与应用领域 本部分将带领读者探索那些推动AI突破性进展的先进网络架构及其在特定数据类型上的应用。 第八章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的利器 CNN是处理网格结构数据（如图像）的首选架构。 1. 核心组件： 卷积层（卷积核操作、填充与步幅）、池化层（最大池化、平均池化）的功能与作用。 2. 经典网络结构： LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的概念）的演进及其对深层网络训练的意义。 3. 应用实例： 图像分类、目标检测（如YOLO系列的基本思想）概述。 第九章：循环神经网络（RNN）与序列建模 RNN专门用于处理时间序列或文本等序列数据。 1. 基本结构与梯度消失问题： 解释标准RNN在处理长序列时的固有缺陷。 2. 长短期记忆网络（LSTM）： 遗忘门、输入门、输出门的工作机制，如何有效捕获长期依赖。 3. 门控循环单元（GRU）： 结构简化与性能考量。 4. 序列到序列（Seq2Seq）模型： 编码器-解码器框架在机器翻译中的初步应用。 第十章：生成模型与前沿探索 本章介绍用于学习数据分布并生成新样本的先进技术。 1. 变分自编码器（VAE）： 重参数化技巧、潜在空间的设计与重构损失。 2. 生成对抗网络（GAN）： 判别器与生成器之间的博弈过程、纳什均衡的概念、DCGAN在图像生成中的成功。 3. Transformer架构简介： 自注意力机制（Self-Attention）相对于RNN的优势，以及它如何成为当前大规模语言模型（LLMs）的基础。 附录：AI工程实践与工具链 本附录提供实战指导，帮助读者将理论转化为可运行的代码。内容涵盖：Python环境配置、TensorFlow和PyTorch框架的基本操作、数据集的加载与预处理、GPU加速的配置要点，以及模型部署的基本流程介绍。 目标读者 本书内容覆盖了从基础数学到复杂深度学习架构的完整体系，适合具备一定编程基础（特别是Python）的理工科学生、渴望系统化学习AI的自学者，以及需要将AI技术应用于产品开发或研究的工程师和研究人员。通过本书的学习，读者将能够不仅“使用”AI工具，更能深刻理解其“为何”有效，“如何”改进。
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