Advances in Computer Vision (Advances in Computing Sciences) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Solina, F.; Kropatsch, W. G.; Klette, R.

出品人:

页数:266

译者:

出版时间:1997-11-01

价格:USD 64.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783211830222

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
• 图像处理
• 机器学习
• 深度学习
• 人工智能
• 模式识别
• 算法
• 图像分析
• 计算机科学
• 数据科学

《前沿计算科学进展》系列丛书，聚焦于计算科学领域不断涌现的创新思想与突破性研究。本册着重探讨计算科学与人工智能交叉领域的最新进展，旨在为该领域的研究人员、开发者以及对未来技术发展充满好奇的读者提供一份深度探索的指南。 人工智能的基石：算法的演进与优化 本册将首先深入剖析支撑人工智能飞速发展的核心算法。我们将回顾经典机器学习算法的演进历程，例如支持向量机（SVM）的理论深化、决策树算法在处理复杂数据时的优化策略，以及集成学习方法（如随机森林和梯度提升）如何通过组合多个弱学习器来构建强大的预测模型。 更重要的是，本册将重点关注深度学习算法的最新突破。卷积神经网络（CNN）在图像识别和计算机视觉领域的精进，包括其在语义分割、目标检测和实例分割等任务上的最新架构演进，如Mask R-CNN、YOLOv7等。我们将探讨Transformer架构如何颠覆自然语言处理（NLP）的格局，并分析其在视觉领域的Transformer-like模型（如Vision Transformer, ViT）及其变种，如Swin Transformer，如何实现端到端的视觉任务处理，并对比其与CNN的优势与劣势。 此外，生成对抗网络（GANs）的最新进展也将是重点。从DCGAN到StyleGAN系列，我们将梳理GANs在图像生成、风格迁移、超分辨率和数据增强等方面的最新应用和技术难题的解决方案，例如如何解决模式崩溃（mode collapse）和训练不稳定的问题。同时，我们还将介绍扩散模型（Diffusion Models）作为一种新兴的生成模型，如何通过逐步去噪的方式生成高质量的图像，并探讨其在视频生成、3D模型生成等领域的潜力。 在算法优化方面，本册将探讨模型压缩和加速技术，例如量化、剪枝和知识蒸馏，这些技术对于将大型深度学习模型部署到资源受限的设备（如移动端和嵌入式系统）至关重要。我们还将审视强化学习（RL）领域的最新进展，包括其在机器人控制、游戏AI和推荐系统中的应用，以及如何通过改进的探索策略、奖励函数设计和离线强化学习技术来提升其性能和稳定性。 数据驱动的洞察：从大数据到智能分析 在当今时代，数据已成为驱动人工智能发展的核心要素。本册将深入探讨如何从海量数据中提取有价值的洞察，并将其转化为智能决策。 在数据预处理和特征工程方面，我们将介绍针对不同类型数据（文本、图像、时间序列）的先进处理技术。例如，针对自然语言数据的词嵌入（Word Embeddings）和预训练语言模型（如BERT、GPT系列）如何捕捉词语的语义信息，以及如何进行文本的向量化表示。在图像处理方面，我们将讨论数据增强技术（如几何变换、颜色抖动）如何增加训练数据的多样性，以及如何使用迁移学习（Transfer Learning）来利用预训练模型的强大能力。 大数据分析技术是本册的另一大重点。我们将探讨分布式计算框架（如Apache Spark）在处理TB甚至PB级别数据时的效率和可扩展性。同时，我们将审视各种数据挖掘技术，包括聚类分析（如K-means、DBSCAN）、关联规则挖掘（如Apriori算法）和异常检测（如Isolation Forest），以及如何将其应用于用户行为分析、市场细分和欺诈检测等场景。 人工智能驱动的数据分析将是本册的核心内容之一。我们将介绍如何利用机器学习模型来构建预测模型（如线性回归、逻辑回归）、分类模型（如K近邻、朴素贝叶斯）和回归模型，以及如何评估这些模型的性能（如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线）。此外，我们还将探讨如何利用深度学习模型来处理更复杂的数据分析任务，例如利用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测，或利用图神经网络（GNN）来分析社交网络和分子结构数据。 智能系统的构建：从理论到实践的应用 本册将不仅关注理论和算法的进步，更将着重探讨如何将这些前沿技术应用于构建实际的智能系统。 在自然语言处理领域，我们将深入探讨机器翻译、文本摘要、情感分析和问答系统等应用。我们将分析Transformer模型的最新进展如何在这些领域带来革命性的提升，以及如何利用预训练语言模型来构建更强大的NLP应用。 在计算机视觉领域，除了前文提到的图像识别，本册还将聚焦于更具挑战性的任务，如视频分析（动作识别、事件检测）、三维重建、自动驾驶感知系统以及医学影像分析。我们将探讨最新的卷积神经网络和Transformer模型的变种如何应对这些复杂场景，并讨论模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在这些关键领域的重要性，以增强用户对AI决策的信任。 机器人技术与人工智能的融合是另一重要方向。我们将探讨如何利用强化学习来训练机器人完成复杂任务，如抓取、导航和人机协作。同时，我们还将介绍计算机视觉在机器人感知中的作用，例如如何通过视觉里程计（Visual Odometry）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术实现机器人的自主定位和建图。 此外，本册还将涵盖推荐系统、智能搜索、语音识别和自然语言生成等广泛应用。我们将探讨协同过滤、基于内容的过滤以及深度学习驱动的混合推荐模型，并分析它们在电商、内容平台和社交媒体中的应用。在语音技术方面，我们将审视端到端的语音识别模型和文本转语音（TTS）技术的最新进展。 面向未来的挑战与机遇：伦理、安全与可信AI 随着人工智能技术的飞速发展，相关的伦理、安全和可信度问题也日益凸显。本册将对这些关键议题进行深入探讨。 我们将分析人工智能的潜在偏见及其根源，例如训练数据中的不公平性或算法设计中的固有倾向。我们将探讨如何通过公平性度量、偏见缓解技术和数据偏差检测来构建更公平的AI系统。 在AI安全方面，我们将讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）如何威胁机器学习模型的鲁棒性，以及如何设计防御机制来抵御这些攻击。我们将审视模型隐私保护技术，如差分隐私（Differential Privacy）和联邦学习（Federated Learning），以保护敏感数据不被泄露。 可信AI（Trustworthy AI）是本册的另一个重要关注点。我们将探讨如何提升AI系统的透明度、可解释性和可审计性。例如，我们将介绍LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等可解释性工具，以及如何通过这些工具来理解模型的决策过程。 最后，本册还将展望人工智能的未来发展方向，包括通用人工智能（AGI）的探索、AI在科学发现中的作用（如药物研发、材料科学）、以及AI与人类的深度协作模式。我们将鼓励读者积极思考人工智能技术在推动社会进步和解决全球性挑战方面的潜力和局限。 《前沿计算科学进展》系列丛书，致力于为所有对计算科学前沿充满热情的探索者提供一个知识的平台，本册作为其中一员，将助力读者在人工智能这一日新月异的领域，构建更深厚的理解，把握未来的机遇。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆