具体描述
《2009年注册会计师考试课堂笔记及典型例题精析:审计(附卡)》内容简介：本套丛书是张志凤、刘圣妮、闰华红、郭守杰、刘颖、田明六位名师面授班的“录音整理版”，也是东奥会计在线“基础班”讲义的WORD版本（老师在讲课时可能会在此基础上进行适当删减或者再临时增加一些例题）。该书写作的基本思路是：完全按照2009年教材的章节顺序，完全按照真实的课堂情境，通过对每章重要考点的分析讲解，并结合典型例题，让考生对每一个考点，都做到准确理解、灵活运用。该书与“轻松过关系列之一”的不同之处是，轻松过关系列之一是先写考点（对考点有分析、解释，部分难度较大的考点辅之1～2个典型例题），再写历年试题，最后是同步强化练习题。轻松过关系列之五的特色是，每写完一个考点，对其进行分析、解释后，与该考点有关的历年试题、典型习题紧随其后，让考生将该考点要求掌握的内容彻底消化。同时，在有可能出主观题（计算分析题、综合题）的章节，我们给您留了适量的“家庭作业”，亲手练一练加深记忆理解，最终实现轻松过关。
好的，这是一份关于一本与“2009年注册会计师考试课堂笔记及典型例题精析”无关的图书的详细简介。 --- 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 作者： [此处可填写一位知名或权威的虚拟学者姓名，例如：李文博] 出版社： [此处可填写一家权威的学术或技术出版社名称，例如：未来科技出版社] ISBN： [此处可填写一个合乎逻辑的虚拟ISBN号] 装帧： 精装 / 480页 定价： ¥128.00 内容概述：构建智能时代的认知蓝图 《深度学习：从理论基石到前沿应用》并非一本关于特定年份的职业资格考试复习资料，而是一部系统、前沿、全面剖析现代人工智能核心——深度学习技术的学术专著和实践指南。本书旨在为计算机科学研究人员、数据科学家、高年级本科生及研究生，提供一个清晰、深入且可操作的学习路径，涵盖从基础数学原理到最新模型架构的所有关键环节。 本书的定位是填补理论深度与工程实践之间的鸿沟，确保读者不仅理解“如何”构建一个神经网络，更能深刻掌握“为何”选择特定的激活函数、优化器或正则化策略。我们摒视碎片化的教程和肤浅的案例堆砌，专注于构建一个逻辑严密的知识体系。 第一部分：理论的奠基石——深度学习的数学与计算基础 (Pages 1-120) 本部分是全书的理论基石，为理解复杂的深度学习模型提供了不可或缺的数学工具箱。我们没有将这部分内容草率地视为附录，而是将其视为核心组成部分，以确保读者能够独立推导关键算法。 1. 线性代数与概率论的重塑： 重点回顾了向量空间、矩阵分解（如SVD）在特征提取中的作用，以及贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）与最大后验概率（MAP）在模型训练中的哲学差异。 2. 多元微积分与梯度下降族： 详尽阐述了链式法则在反向传播中的核心地位。不同于一般的介绍，本书深入分析了梯度消失与梯度爆炸的数学根源，并引入了Hessian矩阵在二阶优化方法中的应用潜力。 3. 信息论视角下的模型评估： 引入交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的推导，并将其与KL散度进行对比分析，强调信息论在衡量模型预测不确定性上的优越性。 4. 优化器的进化史： 不仅仅停留在SGD、Momentum的介绍，我们详细剖析了Adam、RMSProp等自适应学习率方法的内部机制，并对它们的收敛速度和泛化能力进行了理论比较，特别关注了超参数对收敛路径的影响。 第二部分：经典网络的解析与构建 (Pages 121-250) 这一部分是深度学习的“经典语汇”，详细解构了对现代AI架构产生深远影响的几种核心网络结构。我们强调结构的内在逻辑而非简单的代码实现。 1. 多层感知机（MLP）的局限与突破： 从结构上分析了全连接网络的参数冗余问题，并引出了卷积操作的必要性。 2. 卷积神经网络（CNN）的几何洞察： 深入剖析了卷积核（Kernel）如何捕捉空间层次特征，详细讲解了池化层的下采样机制，并对LeNet、AlexNet、VGG、ResNet乃至DenseNet的结构创新点进行了对比分析，重点探讨了残差连接（Residual Connection）如何解决了深层网络的优化难题。 3. 循环神经网络（RNN）的时序建模： 详细阐述了RNN处理序列数据的机制，并着重分析了标准RNN在长序列依赖性上的固有缺陷。在此基础上，本书提供了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的详细状态流图推导，解释了“门”的关闭与开启如何精确控制信息流。 4. 自编码器（AE）与特征学习： 探讨了稀疏自编码器、去噪自编码器在无监督学习中的应用，以及它们如何为后续的监督学习任务提供更鲁棒的特征表示。 第三部分：前沿架构与应用范式 (Pages 251-400) 本部分将视野投向了近年来驱动AI领域爆发性增长的前沿技术，特别是Transformer架构的崛起及其在不同模态间的迁移。 1. 注意力机制的革命： 详细解析了“Attention is All You Need”中提出的自注意力（Self-Attention）机制，包括Scaled Dot-Product Attention的数学表达式。本书构建了多头注意力（Multi-Head Attention）的几何解释，说明其如何允许模型同时关注输入序列的不同表示子空间。 2. Transformer模型的全景图： 系统性地介绍了编码器-解码器结构，并深入分析了位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构的情况下如何注入序列顺序信息。 3. 生成式模型的新浪潮： 生成对抗网络（GANs）： 不仅限于结构描述，本书深入探讨了Minimax博弈论的视角，并引入了Wasserstein GAN (WGAN) 和条件GAN (cGAN)，解决了传统GAN训练不稳定的问题。 变分自编码器（VAEs）： 从概率密度估计的角度出发，解释了重参数化技巧（Reparameterization Trick）如何使得VAE可以在梯度下降框架下被训练。 4. 迁移学习与预训练模型： 探讨了BERT、GPT系列模型的核心思想，解释了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的设计哲学，及其在下游任务中展现出的强大零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习能力。 第四部分：实践、部署与伦理考量 (Pages 401-480) 理论的价值最终体现在实践和责任上。本部分关注如何将复杂的深度学习模型投入实际生产环境，并审视其社会影响。 1. 模型效率与工程化： 讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，旨在降低大型模型的计算开销和内存占用，使其能部署在边缘设备上。 2. 可解释性人工智能（XAI）： 介绍了LIME、SHAP等局部解释方法，帮助研究者和工程师理解“黑箱”模型的决策依据，这对金融、医疗等高风险领域的应用至关重要。 3. 鲁棒性与对抗性攻击： 深入分析了对抗样本（Adversarial Examples）的生成原理，并探讨了防御性训练（Adversarial Training）作为提高模型鲁棒性的关键策略。 4. 伦理、公平性与偏见： 探讨了数据集中固有的偏见如何被深度学习模型放大，并介绍了评估和缓解算法不公平性的技术手段。 本书特色 数学严谨性： 每一项核心技术都配有清晰的数学推导，拒绝“只知其然，不知其所以然”。 结构层次分明： 从基础概念到尖端架构，逻辑推进自然流畅，适合作为研究生课程的教材或自学参考书。 聚焦核心： 避免收录过多小型、分散或已过时的网络结构，将篇幅集中于当前工业界和学术界的主流技术栈。 前瞻性视野： 确保内容覆盖最新的Transformer变体和生成模型最新进展。 《深度学习：从理论基石到前沿应用》旨在成为每一位致力于在人工智能领域深耕的专业人士书架上不可或缺的参考工具书。
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