具体描述
《设计色彩》针对现代职业教育中存在的一个非常重要的问题，即教育同设计实践脱节的问题，提供了一套切实可行的教育方案。 本教材以专题、案例教学的方式，使教与学充分互动，彻底改变了传统的教学观念与教育模式。《设计色彩》兼顾知识的稳定性与创新性，结合世界优秀设计案例，阐述如何运用科学分析方法，了解设计色彩的经典理论及色彩在传统设计种类中的应用，内容还包括了色彩在动漫游戏、交互式多媒体等新兴领域，以及提出对色盲的色彩应用。在国内同类教材中独树一帜，是设计专业学生学习色彩理论与实践不可或缺的好帮手。
深度学习：算法、模型与应用实践 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践性的深度学习知识体系。我们不满足于停留在理论的表面，而是带领读者从基础的数学原理出发，逐步构建起对现代人工智能核心技术——深度学习的深刻理解。全书内容涵盖了从经典的神经网络结构到前沿的Transformer模型，结合大量的代码示例和真实世界的数据集，确保读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”，并能迅速将所学应用于解决实际工程问题。 第一部分：深度学习的基石与数学原理 本部分是构建坚实理论基础的关键。我们将首先回顾必要的线性代数、微积分和概率论知识，这些是理解神经网络运作的语言。 第一章：机器学习与神经网络的复习与概览 引言： 深度学习的兴起背景、核心概念（有监督、无监督、强化学习）的再梳理。 核心组件： 神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU, GELU等）的选择与影响。 损失函数与优化器： 深入探讨均方误差、交叉熵等损失函数的数学定义、适用场景及其在信息熵层面的解读。重点剖析梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam, NAdam）的推导过程和收敛特性对比。 第二章：反向传播算法的精妙结构 链式法则的实际应用： 详细推导多层网络中梯度回传的每一步计算，清晰展示如何利用微积分的链式法则高效计算所有参数的梯度。 计算图视角： 利用计算图来可视化前向传播和反向传播过程，理解自动微分（Autodiff）的底层机制，这是现代深度学习框架高效运行的秘密。 数值稳定性挑战： 讲解梯度消失与梯度爆炸问题，并引入权重初始化策略（如Xavier/Glorot、He初始化）和梯度裁剪技术的实践应用。 第二部分：经典网络架构的构建与优化 本部分聚焦于深度学习领域最常用、最成功的几种网络结构，并探讨如何有效地训练和正则化它们。 第三章：前馈神经网络（FNN）的高级调优 批标准化（Batch Normalization, BN）： 深入分析BN层的作用机理、如何影响训练速度和模型泛化能力，以及在不同场景（如RNN中）的替代方案（如Layer Norm, Instance Norm）。 正则化技术： 除了L1/L2正则化，重点介绍Dropout机制的统计学意义，以及如何合理设置Keep Probability。讨论早停法（Early Stopping）与模型集成（Ensembling）的基础方法。 超参数调优策略： 介绍网格搜索、随机搜索以及更先进的贝叶斯优化在深度学习中的应用。 第四章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 核心机制： 卷积操作的数学定义、感受野的建立、参数共享与稀疏连接的优势。 经典架构剖析： 详细解析LeNet、AlexNet、VGG（深度与统一性）、GoogLeNet/Inception（多尺度特征提取）和ResNet（残差学习与恒等映射）的设计哲学和创新点。 现代CNN变体： 介绍空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用，以及深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端模型的效率优化。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 序列数据的挑战： 理解RNN处理时间序列的内在局限性。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细拆解遗忘门、输入门、输出门（LSTM）或更新门、重置门（GRU）的内部工作原理，解释它们如何解决长期依赖问题。 应用案例： 情感分析、机器翻译的初步探索，以及双向RNN（Bi-RNN）的结构优势。 第三部分：走向前沿：注意力机制与生成模型 本部分深入探讨近年来推动AI进步的两大核心技术：注意力机制和生成模型。 第六章：注意力机制的兴起与Transformer架构 注意力机制的直观理解： 从Seq2Seq模型的瓶颈出发，引入注意力机制，理解其如何允许模型动态地关注输入序列的不同部分。 自注意力（Self-Attention）的矩阵运算： 深入解析Query（Q）、Key（K）、Value（V）矩阵的计算过程，Scale Dot-Product Attention的数学细节。 Transformer模型的全景图： 详细阐述Encoder-Decoder结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及前馈网络的角色。 第七章：生成模型：从变分到对抗 变分自编码器（VAE）： 理解其作为概率模型的核心思想，重参数化技巧（Reparameterization Trick）的实现，以及KL散度和重构误差的平衡。 生成对抗网络（GAN）： 深入剖析判别器与生成器之间的Minimax博弈。讲解梯度饱和、模式崩溃（Mode Collapse）等训练难题，并介绍DCGAN、WGAN等关键改进版本。 扩散模型简介： 简要介绍扩散模型（Diffusion Models）的基本框架——前向加噪与反向去噪过程，作为未来生成技术的重要方向。 第四部分：实战部署与前沿应用 本部分侧重于将理论知识转化为可部署的实际系统，并探索深度学习在专业领域的应用。 第八章：迁移学习与预训练模型的使用范式 迁移学习策略： 探讨特征提取（Feature Extraction）与微调（Fine-tuning）的适用场景和操作细节。 大型预训练模型（如BERT/GPT系列的基础概念）： 理解掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的训练目标，以及如何利用这些模型进行下游任务的快速适应。 模型量化与剪枝： 探讨模型压缩技术，如权重量化（Quantization）和结构剪枝（Pruning），以提高模型在边缘设备上的推理速度和效率。 第九章：优化深度学习项目的生命周期 数据处理的最佳实践： 介绍数据增强（Data Augmentation）在图像和文本领域的具体技术，以及高效的数据加载管道（Data Pipeline）设计。 实验管理与复现性： 介绍使用TensorBoard或其他工具记录实验指标、模型权重和配置文件的重要性。强调设置随机种子以保证实验结果的可复现性。 性能瓶颈分析： 如何使用GPU Profiler工具定位模型训练中的CPU/GPU瓶颈，优化数据传输和计算效率。 结语： 本书结构严谨，内容涵盖了从底层数学到顶层架构的完整知识链条。通过对每一个核心组件的深入剖析和大量的代码演示（主要基于TensorFlow/PyTorch），读者将具备独立设计、训练和优化复杂深度学习模型的能力，为在人工智能领域深耕打下坚实的基础。
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