具体描述
《职业生涯规划和就业指导十三讲》内容涉及职业生涯规划、就业指导和创业教育三部分，由系列讲座组成，用十三个“如何”贯穿全书。在职业生涯规划方面，以职业生涯规划系统理论为依托，指导学生认知自我，探索职业世界，做出职业决策和行动。在就业方面，指导大学生如何树立正确的就业观，了解就业形势和政策法规，掌握择业技巧和方法，尽可能避免就业心理问题的困扰，提升就业竞争力。在创业教育方面，培养大学生如何树立科学的创业观和培养创业精神，了解并掌握创业政策和方法等。《职业生涯规划和就业指导十三讲》特点是贴近大学生职业生涯规划、求职择业与创业的真实需求，以追求实效为先。《职业生涯规划和就业指导十三讲》可作为高等院校职业规划与就业指导课程的教材使用，亦可供大学毕业生参考使用。
好的，这是一份不包含《职业生涯规划和就业指导十三讲》内容的图书简介，旨在详尽地描述一本涵盖其他领域的书籍。 --- 《深度学习：原理、算法与实践应用》 作者： 张伟、李明 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2024年5月 定价： 128.00元 ISBN： 978-7-5678-9012-3 --- 内容简介： 在信息爆炸的数字时代，数据已成为驱动创新的核心要素。本书《深度学习：原理、算法与实践应用》旨在为读者提供一个全面、深入且兼具实战性的深度学习知识体系。本书不仅梳理了深度学习领域的经典理论和前沿进展，更侧重于将复杂的数学概念转化为直观的理解，并辅以大量可操作的Python代码示例，帮助读者跨越理论与实践之间的鸿沟。 本书结构严谨，内容涵盖了深度学习的基石、核心模型、先进技术以及在不同场景下的应用部署，力求为研究人员、工程师和高阶学生提供一本权威的参考手册。 第一部分：基础与数学基石 本书伊始，首先为读者奠定了坚实的数学基础，这是理解后续复杂模型的关键。我们没有停留在概念的简单罗列，而是深入探讨了线性代数、概率论与数理统计在机器学习中的具体应用，特别是张量运算、特征值分解、贝叶斯理论等核心概念如何支撑起神经网络的运作。 随后，详细介绍了机器学习的基本框架，包括监督学习、无监督学习和强化学习的范式。重点剖析了感知机（Perceptron）的局限性，并引出反向传播（Backpropagation）算法的推导过程。反向传播的数学细节被分解为多个易于理解的步骤，结合链式法则的直观解释，确保读者能够透彻理解梯度计算的机制。此外，我们还探讨了优化算法的演进，从梯度下降（Gradient Descent）到随机梯度下降（SGD），再到AdaGrad、RMSProp和里程碑式的Adam优化器，分析了它们在收敛速度和泛化能力上的权衡。 第二部分：经典网络架构与核心技术 在掌握了基础理论后，本书进入深度学习的核心——神经网络架构的探索。 卷积神经网络（CNN）部分是本书的重点之一。我们不仅介绍了经典的LeNet、AlexNet、VGG等架构的演变历程，更深入解析了ResNet（残差网络）中残差连接的设计哲学，以及Inception/GoogLeNet中多尺度特征融合的精妙之处。参数初始化策略、批归一化（Batch Normalization）的引入及其对训练稳定性的影响，也被详尽地阐述。 随后，我们转向序列数据的处理——循环神经网络（RNN）。本书细致区分了标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并重点阐述了LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）如何通过精巧的“门控”机制，有效捕获长期依赖关系。对于现代自然语言处理（NLP）任务，我们还介绍了Seq2Seq模型及其与注意力机制（Attention Mechanism）的结合，这是理解Transformer架构的前置知识。 第三部分：前沿模型与现代范式 本书紧跟技术前沿，用大量篇幅介绍了当前主导AI领域的两类关键模型：Transformer架构和生成对抗网络（GAN）。 Transformer部分，我们详细剖析了自注意力（Self-Attention）的计算过程，解释了多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的表达能力，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。基于此基础，读者将能理解BERT、GPT系列等预训练语言模型的构建逻辑。 GANs部分，本书系统介绍了生成对抗网络的基本框架，包括生成器和判别器的博弈过程。随后，深入探讨了提高训练稳定性的关键技术，例如DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）及其改进，并讨论了其在图像生成、数据增强等领域的应用挑战。 第四部分：模型训练、调优与部署实践 理论的学习必须辅以有效的实践方法。本部分侧重于将模型投入实际使用的工程化考量。 我们详细讨论了正则化技术，如Dropout、L1/L2正则化，以及它们如何有效避免模型过拟合。数据增强（Data Augmentation）的策略在计算机视觉中的应用被单独成章，提供了丰富的技巧清单。 在模型评估方面，本书超越了简单的准确率指标，引入了F1分数、ROC曲线、AUC等更具洞察力的评估标准，并讨论了模型鲁棒性（Robustness）和可解释性（Explainability）的初步方法，例如Grad-CAM的应用。 最后，本书提供了使用PyTorch和TensorFlow框架进行高效模型构建和训练的实战指南。从数据管道的设置到GPU加速的配置，再到模型序列化（Serialization）和部署推理（Inference）的优化策略，为读者构建了一个完整的工程闭环。 目标读者： 本书适合具有一定高等数学和编程基础（Python）的读者。无论是希望系统学习深度学习理论的研究生、希望提升模型实战能力的软件工程师，还是希望将AI技术应用于行业实践的数据科学家，都能从本书中获得极具价值的知识和工具。通过本书的阅读与实践，读者将能够自信地设计、训练并部署前沿的深度学习系统。 ---
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