计算机实用英语教程(第二版)

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具体描述

《科技前沿:人工智能与计算思维导论》 作者: 张伟、李明 编著 出版社: 蓝天科技出版社 装帧: 平装 开本: 16开 页数: 480页 定价: 89.00元 --- 内容简介: 本书旨在为对现代信息技术领域充满好奇的读者,尤其是初学者和希望系统了解人工智能(AI)与计算思维核心概念的工程技术人员,提供一本全面、深入且兼具实践指导意义的入门教材。我们深知,在数字化浪潮席卷全球的今天,理解支撑未来技术发展的基石——人工智能的原理、应用及其背后的计算思维逻辑,已成为跨学科学习的迫切需求。本书正是基于这一需求而精心编撰的。 全书共分为五大部分,二十个章节,结构清晰,层层递进,力求在理论的严谨性与应用的直观性之间找到最佳平衡点。 第一部分:计算思维的基石与演化 (Foundations of Computational Thinking) 本部分是全书的理论基础,重点阐述了“计算思维”这一核心理念的内涵、外延及其在解决复杂问题中的作用。 第一章:信息时代的思维范式转变。 探讨了从传统逻辑思维到计算思维的过渡,强调了分解(Decomposition)、模式识别(Pattern Recognition)、抽象(Abstraction)和算法设计(Algorithm Design)这四大核心要素。通过大量现实生活中的案例分析,揭示了如何将非结构化的问题转化为可计算的模型。 第二章:数据结构与基础算法概述。 虽然不深入复杂的编程细节,但本章详细介绍了理解高级算法前必须掌握的基本数据组织方式,如数组、链表、栈、队列和树的基本概念。同时,简要介绍了排序和搜索算法的效率考量,为后续机器学习中的数据处理打下基础。 第三章:计算机系统与冯·诺依曼架构的再认识。 从现代AI应用的角度重新审视传统计算机硬件结构,重点关注内存管理、并行处理能力(如GPU的引入)如何影响大规模模型的训练速度和效率。 第二部分:人工智能的原理与核心技术 (Principles and Core Technologies of AI) 这部分内容是本书的重中之重,系统介绍了当代人工智能的两大支柱——机器学习与深度学习的基本原理。 第四章:机器学习的理论框架。 阐述了机器学习的定义、历史沿革及其分类(监督学习、无监督学习、强化学习)。本章详细解析了回归分析和分类问题的数学基础,如损失函数、梯度下降法的直观意义。 第五章:监督学习的经典模型。 深入讲解了决策树、支持向量机(SVM)和朴素贝叶斯分类器的工作机制。重点在于理解模型选择的权衡,例如偏差-方差的权衡(Bias-Variance Trade-off)。 第六章:无监督学习与聚类分析。 探讨了K-Means、DBSCAN等经典聚类算法,并介绍了降维技术如主成分分析(PCA)在特征工程中的应用。 第七章:深度学习的革命。 介绍人工神经网络(ANN)的基本结构,包括神经元、激活函数和反向传播算法。本章旨在使读者理解“深”的意义,即层级化特征提取的能力。 第八章:卷积神经网络(CNN)与图像处理。 专注于CNN在计算机视觉领域的成功,解释了卷积层、池化层和全连接层的具体功能,并提供了实例解析。 第九章:循环神经网络(RNN)与序列数据。 探讨了RNN处理时间序列、文本等序列数据的能力,并引入了LSTM和GRU来解决长期依赖问题。 第三部分:自然语言处理的挑战与进展 (Challenges and Advancements in NLP) 本部分聚焦于AI领域最活跃的分支之一——自然语言处理,涵盖了从基础表示到前沿模型的转变。 第十章:文本的数字化表示。 讲解了传统方法(如词袋模型 Bag-of-Words)和现代嵌入技术(Word2Vec, GloVe)如何将人类语言转化为机器可理解的向量空间。 第十一章:句法分析与语义理解的初步。 概述了句法树构建和信息抽取的基础方法,为理解机器翻译的复杂性做铺垫。 第十二章:基于Transformer的架构。 详细剖析了注意力机制(Attention Mechanism)在NLP中的核心地位,并系统介绍了Transformer模型结构及其在预训练模型(如BERT家族)中的应用。 第十三章:生成式AI与大型语言模型(LLM)的崛起。 探讨了LLM的规模化效应、涌现能力(Emergent Abilities)以及它们在文本生成、问答系统中的实际操作与局限性。 第四部分:AI的应用领域与前沿探索 (Applications and Frontier Exploration) 本部分将理论知识与实际应用场景相结合,展示AI技术如何重塑各个行业。 第十四章:强化学习:决策制定与智能体。 引入马尔可夫决策过程(MDP),并详细解释了Q-Learning和深度Q网络(DQN)的工作原理,重点讨论其在机器人控制和复杂策略博弈中的应用。 第十五章:计算机视觉的进阶应用。 涵盖了目标检测(如YOLO系列)、图像分割和生成对抗网络(GAN)在图像合成中的应用。 第十六章:AI在科学发现中的角色。 探讨AI在生物信息学(如蛋白质折叠预测)、新材料发现和气候建模等交叉学科中的赋能作用。 第十七章:智能系统中的人机交互。 关注AI驱动的用户体验设计,包括情感计算和自适应界面。 第五部分:AI的伦理、治理与未来展望 (Ethics, Governance, and Future Outlook) 在技术高速发展的同时,对AI的审慎思考至关重要。本部分引导读者关注技术背后的社会责任。 第十八章:AI的可解释性(XAI)与透明度。 探讨了“黑箱问题”,介绍了LIME和SHAP等模型解释工具,强调在关键决策领域(如医疗、金融)中建立信任的必要性。 第十九章:公平性、偏见与数据治理。 深入分析训练数据中可能存在的偏见如何导致模型歧视,并探讨如何通过数据清洗和算法设计来提升公平性指标。 第二十章:通用人工智能(AGI)的路径与挑战。 展望人工智能的长期发展方向,讨论当前限制AGI实现的认知科学与工程学难题。 --- 本书特色: 1. 重概念而非重代码: 侧重于清晰地解释核心算法背后的数学直觉和逻辑框架,而非堆砌晦涩难懂的编程细节,确保非计算机专业的读者也能掌握精髓。 2. 跨学科视野: 结合了数学、统计学、认知科学的视角,构建一个多维度的知识体系。 3. 丰富的图示与案例: 包含大量定制的流程图、结构图和简化的数学推导过程,使抽象概念可视化。 4. 注重前沿追踪: 紧密跟踪近两年的技术发展,特别是关于Transformer和生成模型的讲解力求与业界同步。 《科技前沿:人工智能与计算思维导论》是希望在知识经济时代建立强大分析和创新能力的学习者的理想读物。它不仅是一本技术指南,更是一次思维方式的深刻训练。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的章节划分非常合理,内容逻辑性极强。从宏观的计算机领域划分,到具体的子领域,再到更细化的专业术语和语法应用,都层层递进,环环相扣。我感觉就像在攀登一座知识的高峰,每跨越一个章节,都能感受到视野的开阔和理解的加深。书中对每个知识点的讲解都非常透彻,不留死角。例如,在讲解“object-oriented programming”时,作者不仅解释了其核心概念,还深入分析了其在不同编程语言中的具体实现方式,并提供了相应的英文代码片段作为示例。这种详尽的讲解方式,让我能够真正理解每个概念的内涵,而不是仅仅停留在表面。我特别喜欢书中对一些复杂概念的类比解释,比如将“polymorphism”类比为“一物多用”,将“encapsulation”类比为“包装”,这些形象的比喻,让我能够更容易地理解这些抽象的概念。此外,书中还设置了大量的案例分析,这些案例都取材于真实的计算机技术场景,通过分析这些案例,我能够更直观地感受到计算机英语在实际工作中的应用价值。我尝试着按照书中的方法去分析一些英文的开发文档,发现效果非常显著,能够快速提取关键信息,理解技术细节。而且,书中对一些容易出错的语法点进行了重点强调,并提供了纠正方法,这对我来说非常重要,因为我在工作中经常需要阅读和撰写英文的技术文档,确保语言的准确性非常关键。

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我被这本书的深度和广度深深吸引。作者在计算机英语领域拥有深厚的功底,他不仅能够讲解基础的词汇和语法,更能够深入剖析一些复杂的计算机概念,并用清晰、准确的英语进行表达。书中对一些前沿技术,如人工智能、大数据、云计算等领域的英语术语和表达方式都有详细的介绍,这对我来说非常有帮助,因为我一直对这些领域很感兴趣,但苦于没有找到合适的学习资源。我尤其欣赏作者在讲解过程中,对不同语境下的词汇含义和使用差异的细致区分。例如,对于“server”这个词,作者会根据其在网络、硬件、软件等不同语境下的具体含义进行详细阐述,并提供相应的例句。这种细致入微的讲解,让我能够避免在实际交流中产生误解,提高沟通的准确性。书中还包含了不少与国际交流相关的实用内容,比如如何撰写求职信、如何进行面试、如何参与学术会议等,这些都为我未来的职业发展提供了宝贵的指导。我尝试着按照书中的建议去修改我的英文简历,发现效果非常显著,收到了更多的面试机会。而且,作者在讲解时,会引用大量的权威文献和专业资料,这不仅增加了内容的可靠性,也为我提供了进一步学习和研究的方向,让我感觉自己仿佛置身于一个学术的殿房,不断汲取知识的养分。

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这本书的内容非常充实,从最基础的字母、单词、句子结构,到更复杂的专业术语、语法规则,再到实际的应用场景,都进行了细致入微的讲解。作者的编排逻辑清晰,循序渐进,即使是零基础的读者,也能在学习过程中感受到知识的层层递进,逐步建立起对计算机英语的系统认知。每个章节都配有大量的练习题,涵盖了词汇、语法、阅读理解、听力以及简单的写作练习,题目的设计既有基础性的巩固,也有拓展性的思维训练,能够有效地帮助读者检验学习成果,巩固所学知识。特别是书中对于计算机领域常用词汇的归类整理,非常实用,让我在面对海量的专业术语时,不再感到茫然无措,能够有条理地记忆和理解。此外,作者在讲解过程中,融入了不少实际案例,例如如何阅读英文的软件说明、如何理解技术文档中的关键信息、如何撰写简单的英文技术邮件等,这些都大大提升了学习的趣味性和实用性,让我能够将所学知识直接应用于实际工作和学习中,这对我来说非常有价值。我尤其喜欢书中在介绍语法点时,不仅仅是枯燥的规则讲解,而是结合了具体的计算机英语语境,比如在讲解时态的运用时,会举例说明如何描述一个已经完成的程序开发过程,或者预测一项技术未来的发展趋势。这种“学以致用”的学习方式,让我对学习英语这件事产生了前所未有的热情。而且,书中穿插的一些小贴士和学习建议,也很有启发性,比如如何高效记忆单词,如何培养语感,如何克服口语障碍等,这些都让我受益匪浅。总而言之,这本书就像一位经验丰富的导师,循循善诱,让我受益匪浅。

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这本书的排版设计非常人性化,加载速度也很快,这一点对于我这样一个平时工作很忙,只能利用碎片时间学习的人来说,简直是福音。书中大量的图表和插画,让原本可能枯燥的知识点变得生动有趣,比如在讲解硬件设备名称时,配上了清晰的图片,让我一目了然,印象深刻。此外,书中的字体大小适中,行间距也恰到好处,长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我特别喜欢书中的“重点提示”和“易错点分析”栏目,这些都是作者根据多年的教学经验总结出来的精华,能够帮助我快速抓住学习的重点,避免走弯路。例如,在讲解某个容易混淆的介词用法时,作者不仅给出了清晰的解释,还列举了几个典型的错误用法,并进行了深入剖析,让我能够深刻理解其背后的逻辑,从而在今后的使用中避免犯同样的错误。书中还设置了“拓展阅读”和“相关资源推荐”等板块,为我提供了进一步深入学习的途径,这对于我这样有志于在计算机领域深耕的人来说,无疑是雪中送炭。我尝试着去查找了书中推荐的一些网站和文章,发现内容都非常优质,且与书中的知识点紧密相关,能够帮助我拓宽视野,加深理解。书中对每一个重要概念的解释都非常到位,深入浅出,即使是对于一些比较抽象的理论,也能通过形象的比喻或者类比来理解,让我不再觉得计算机英语晦涩难懂。我发现在学习过程中,一些平时容易忽略的细节,在这本书里都得到了充分的强调,比如特定术语的准确发音,某些短语的习惯用法等等,这些细节的打磨,无疑会让我的英语表达更加地道和专业。

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这本书给我带来的最大的收获,是其对英语学习者在计算机领域遇到的实际困难的深刻理解。作者仿佛就是我们中的一员,他知道我们在学习过程中会遇到哪些瓶颈,会感到哪些困惑,并且针对这些问题,给出了非常有效的解决方案。例如,很多学习者在阅读英文技术文档时,常常会因为专业术语过多而感到头疼,这本书就提供了非常系统化的词汇学习方法,不仅是简单的记忆,更强调对词汇在不同语境下的理解和运用。我发现,通过书中介绍的联想记忆法和语境记忆法,我记忆单词的效率大大提高,并且能够更准确地在实际应用中运用这些单词。书中还专门辟出了章节来讲解如何克服“英语学习的平台期”,提供了一系列鼓励和指导,让我觉得即使遇到困难,也有信心坚持下去。我特别喜欢作者在分析一些常见错误时,会用一种非常友好的方式来呈现,而不是指责,这让我感到非常受鼓舞,也更容易接受建议。此外,书中对如何提高英语的听力和口语能力也给出了非常实用的建议,特别是结合计算机领域的听力和口语练习材料,这让我觉得学习目标更加明确,也更有针对性。我按照书中推荐的方法进行听力练习,发现自己理解英文技术讲座的能力有了显著提升。

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这本书的语言风格非常吸引人,既专业严谨,又不失活泼生动。作者运用了大量的鲜活的例子和生动有趣的语言,让枯燥的计算机英语学习变得充满乐趣。我发现在阅读过程中,丝毫不会感到疲惫,反而会时不时地被作者的幽默感所感染。书中对一些抽象的计算机概念,比如“人工智能”的“神经网络”,作者会用非常形象的比喻来解释,比如将神经网络比作人类大脑的神经元连接,让我一下子就理解了这个概念的精髓。这种“寓教于乐”的教学方式,让我对学习产生了浓厚的兴趣,并且能够更持久地保持学习的热情。我发现在学习过程中,一些平时难以理解的语法规则,在作者的生动讲解下,也变得异常清晰易懂。而且,书中还穿插了不少与计算机英语学习相关的趣闻轶事,这些不仅增加了阅读的趣味性,也让我对计算机英语的学习有了更深的认识。我发现,通过阅读这本书,我不仅学到了知识,更收获了快乐。作者的文字功底非常深厚,能够将复杂的专业内容用通俗易懂的语言表达出来,这一点非常难得。

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这本书的内容编排非常具有前瞻性,紧跟计算机技术的发展潮流。作者不仅讲解了当前流行的技术领域的英语,还对未来可能出现的趋势进行了预测,并提供了相应的学习建议。这对我这样希望在职业生涯中保持竞争力的人来说,非常有价值。我了解到了一些新的技术术语和表达方式,这让我能够在与同行交流时,更显得专业和自信。书中对一些新兴技术的讲解,比如区块链、物联网等,都非常深入浅出,即使是初学者也能轻松理解。我特别欣赏作者在讲解过程中,对术语的来源和演变也进行了简要的介绍,这让我对这些术语有了更深层次的理解,也更容易记忆。而且,书中还包含了不少关于国际计算机技术发展动态的信息,这让我能够及时了解行业前沿,做出更明智的学习和职业规划。我发现,通过学习这本书,我不仅提高了英语水平,更拓宽了视野,对计算机技术的发展有了更宏观的认识。作者在提供知识的同时,也在潜移默化地培养着我们作为一名优秀的计算机从业者所应具备的 Global Vision。

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我必须说,这本书的作者在内容呈现上展现了非凡的洞察力。他对计算机技术发展的脉络有着深刻的理解,并将这种理解巧妙地融入到英语教学中。书中不仅仅停留在对孤立词汇和语法规则的讲解,而是将这些知识点置于真实的计算机技术场景中进行阐释,例如,在讲解“algorithm”这个词时,作者会深入分析其在不同算法中的应用,并提供相关的英文文献作为参考。这种“场景化”的学习方式,极大地增强了学习的实用性和有效性。我发现,当我在阅读英文技术文章或文档时,这本书提供的词汇和句型能够帮助我更快速地抓住核心信息,理解作者的意图。此外,作者在讲解过程中,还穿插了不少关于学习方法的建议,比如如何有效地进行听力训练,如何提高阅读速度,以及如何进行有效的英语口语练习等。这些建议都非常具有操作性,并且根据计算机英语学习的特点进行了优化,让我觉得学习过程不再是漫无目的的摸索,而是有章可循,事半功倍。我特别欣赏作者在处理一些专业术语时,不仅提供了中文解释,还给出了英文的详细定义和使用语境,这避免了因翻译差异而产生的误解,也让我能够更准确地理解这些术语在英文语境下的含义。书中对一些常用句型的总结也十分到位,比如在描述软件功能、硬件配置、网络连接等方面,作者都给出了非常实用的例句,并且强调了不同场景下句型的细微差别,这对于我撰写技术报告和邮件非常有帮助。

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这本书最让我惊喜的是其对学习方法的创新性。作者不仅仅是知识的传递者,更是学习方法的引领者。书中强调“主动学习”和“批判性思维”的重要性,并提供了一系列切实可行的学习策略。例如,在讲解阅读技巧时,作者鼓励读者在阅读过程中积极提问,寻找答案,而不是被动地接受信息。这种学习方式让我摆脱了以往死记硬背的模式,而是学会了如何去思考,如何去理解。我发现在阅读英文技术文章时,运用这些主动学习的方法,能够更快速地抓住文章的重点,并对作者的观点进行批判性思考。书中还包含了不少关于培养英语学习兴趣的建议,比如如何寻找志同道合的学习伙伴,如何利用兴趣爱好来辅助学习等等。这些建议都非常贴心,让我觉得学习不再是一件枯燥的任务,而是充满乐趣的探索过程。我尝试着去加入了一些线上的计算机英语学习社群,发现果然能够学到很多书本上学不到的知识,而且还能和大家交流学习心得,互相鼓励,非常有成就感。而且,作者在讲解每一个语法点时,都会将其与实际的计算机英语应用场景相结合,比如在讲解虚拟语气时,会举例说明如何用虚拟语气来描述假设性的技术解决方案,这让我能够更深刻地理解语法规则的实用价值,而不是将其仅仅视为抽象的规则。

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这本书的适用性非常广泛,无论是初学者还是有一定基础的学习者,都能从中获益。作者在讲解基础知识时,循序渐进,难度适中;在讲解进阶内容时,又深入浅出,富有挑战性。这让我感到无论我处于哪个学习阶段,都能在这本书中找到适合自己的内容。我特别喜欢书中对不同学习需求的考量,比如针对需要快速提升阅读能力的读者,提供了高效的阅读技巧;针对需要加强写作能力的读者,则提供了实用的写作指导。我根据自己的需求,侧重学习了其中阅读和写作的部分,发现效果非常显著,在短时间内就有了明显的提升。而且,书中还提供了大量的练习素材,涵盖了不同的难度级别,这让我能够根据自己的实际情况,选择合适的练习进行巩固。我发现,通过完成这些练习,我能够更有效地检验自己的学习成果,并及时发现和纠正存在的问题。这本书就像一个万能的学习工具箱,能够满足我不同阶段的学习需求,让我能够持续不断地进步。我坚信,这本书将会在我未来的学习和职业生涯中扮演越来越重要的角色。

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