Implementing Positive Behavior Support Systems in Early Childhood and Elementary Settings pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Stormont, Melissa/ Lewis, Timothy J./ Johnson, Nanci W./ Beckner, Rebecca

出品人:

页数:135

译者:

出版时间:

价格:525.00 元

装帧:

isbn号码:9781412940559

丛书系列:

图书标签:

• Positive Behavior Support
• Early Childhood Education
• Elementary Education
• Behavior Management
• Classroom Management
• Social-Emotional Learning
• Child Development
• Educational Psychology
• Special Education
• Intervention Strategies

好的，这是一份基于您提供的书名《Implementing Positive Behavior Support Systems in Early Childhood and Elementary Settings》的反向设定，旨在描述一本不包含该主题的图书简介，内容详实且自然流畅。 --- 图书简介：《深度学习：从原理到前沿应用》 聚焦：现代人工智能的理论基石与颠覆性实践 在信息爆炸的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说的素材，而是驱动全球技术革新的核心引擎。本书《深度学习：从原理到前沿应用》是一部为有志于深入理解和实践现代人工智能领域的研究人员、工程师以及高阶学习者量身打造的权威性著作。它摒弃了浮于表面的概念介绍，直击深度学习方法论的核心，系统性地梳理了从基础数学构建到复杂模型部署的完整知识体系。 本书的结构设计精妙，旨在构建读者坚实的理论基础，同时紧密结合当前工业界和学术界最热门的研究方向。全书内容围绕四大核心板块展开，确保读者不仅知其“然”，更能明其“所以然”。 第一部分：深度学习的数学与计算基础 本部分作为全书的基石，详细回顾了支撑深度学习算法的数学工具。我们深入探讨了线性代数在张量运算中的作用，概率论与统计学如何指导模型训练和不确定性量化，以及优化理论（如梯度下降的变体、牛顿法等）在调整网络参数中的关键地位。 重点章节包括对反向传播算法的详尽推导与实现细节的剖析，解释了为何这种看似简单的链式法则能够高效地训练数亿参数的模型。此外，我们还详细介绍了现代计算框架（如CUDA、GPU并行计算）如何赋能大规模模型的训练，为后续章节中复杂网络的构建打下坚实的计算思维基础。 第二部分：核心神经网络架构的精细解构 本部分是本书的技术核心，系统性地剖析了自浅层感知机到前沿复杂网络的所有关键架构。我们不仅描述了这些网络的结构，更侧重于分析其设计背后的动机和适用场景。 卷积神经网络（CNNs）：从经典的LeNet到现代的ResNet、DenseNet、Vision Transformer (ViT)，本书详细阐述了卷积核、池化层、残差连接等核心组件如何协同工作，以有效地从空间数据（如图像）中提取层次化特征。特别地，我们探讨了对抗性训练和自监督学习在提升视觉模型鲁棒性方面的最新进展。 循环神经网络（RNNs）及其变体：针对序列数据处理的挑战，我们对标准RNN、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）进行了深度比较。重点在于理解梯度消失/爆炸问题的根源，以及门控机制如何实现长期依赖关系的捕获。 注意力机制与Transformer：本书用专门的章节来致敬“注意力就是一切”的范式。我们详细解析了Self-Attention的数学形式，并深入讲解了Transformer架构如何通过多头注意力机制和位置编码，彻底革新了自然语言处理（NLP）领域，成为当前处理序列数据的首选范式。 第三部分：前沿模型与新兴范式 在掌握了基础架构后，本书将读者的视野引向当前AI研究的最前沿。本部分探讨了超越传统监督学习的训练范式，以及在生成式AI和具身智能中的应用。 生成对抗网络（GANs）与变分自编码器（VAEs）：我们详细对比了这两种主流的生成模型。对于GANs，重点分析了WGAN、CycleGAN等改进版本如何解决训练不稳定的问题；对于VAEs，则深入研究了其潜在空间（Latent Space）的结构和信息承载能力。 大型语言模型（LLMs）的内部机制：鉴于LLMs的统治地位，本章提供了对GPT系列、BERT家族等预训练模型的深度洞察。内容包括Tokenization策略、指令微调（Instruction Tuning）、链式思考（CoT）提示工程的原理，以及如何有效地进行模型对齐（Alignment）和安全性评估。 强化学习的集成应用：我们探讨了深度学习如何与强化学习（Deep RL）结合，应用于复杂的决策制定场景，例如自动驾驶决策、资源调度和博弈论问题。 第四部分：工业部署、伦理与未来挑战 理论的价值必须通过实践来验证。本部分关注如何将训练有素的模型投入实际生产环境，并审视AI发展带来的社会责任问题。 模型优化与部署：内容涵盖了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，旨在减小模型体积、加速推理速度，使其能够在资源受限的边缘设备上运行。此外，我们还介绍了模型服务框架（如TensorRT、ONNX Runtime）的使用。 可解释性（XAI）：面对日益复杂的黑箱模型，本书介绍了LIME、SHAP等工具，帮助从业者理解模型决策的依据，这是建立信任和满足监管要求的关键步骤。 AI的公平性与伦理边界：本章严肃讨论了数据偏差如何导致模型歧视，以及在模型设计和数据收集过程中如何积极主动地构建公平、透明且负责任的AI系统。 《深度学习：从原理到前沿应用》不仅是一本教科书，更是一份连接理论深度与工程实践的路线图。它旨在培养新一代能够驾驭复杂AI挑战、并能以负责任态度推动技术前沿的专业人才。无论您是想构建下一个突破性算法，还是希望精通现今最强大的AI工具链，本书都将是您不可或缺的智力伙伴。 ---

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