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出版者:中国建材工业

作者:艾理生 编

出品人:

页数:454

译者:

出版时间:2005-2

价格:60.00元

装帧:

isbn号码:9787801598301

丛书系列:

图书标签:

• 党政领导干部选拔
• 案例分析
• 考试
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• 解答
• 时事政治
• 行政能力提升
• 申论
• 理论学习

好的，这是一份符合您要求的图书简介，内容详实，聚焦于其他领域，且不包含您提到书籍的任何信息。 --- 《深度学习前沿技术与实践：从理论基础到行业应用》 图书简介 一、 概述：构建智能时代的知识图谱 在当今信息爆炸与技术飞速迭代的时代，人工智能（AI）已成为推动社会进步和产业变革的核心驱动力之一。深度学习，作为当前AI领域最炙手可热的技术分支，正以其强大的数据处理能力和模型构建潜力，深刻影响着计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个关键领域。本书《深度学习前沿技术与实践：从理论基础到行业应用》旨在为读者提供一个系统、深入且高度实用的学习路径，从基础理论的扎实构建，到尖端模型的解析，再到落地应用的完整流程，全面覆盖深度学习的广阔图景。 本书的编写者团队由多位资深的AI研究人员和工业界工程师组成，他们不仅拥有深厚的学术背景，更具备将复杂模型转化为实际生产力的丰富经验。我们的目标是打破理论与实践之间的壁垒，让读者能够真正理解“黑箱”之下的运作机制，并掌握将这些技术应用于解决现实世界问题的能力。 二、 核心内容结构：层层递进，系统完备 本书内容结构经过精心设计，遵循从基础到高阶、从理论到应用的递进逻辑，共分为五大部分，涵盖了深度学习知识体系的核心脉络： 第一部分：深度学习的基石与数学原理重温 本部分着重夯实读者的数学基础，这是理解复杂模型的前提。我们将回顾概率论、线性代数和微积分在深度学习中的关键应用，特别是梯度下降法、反向传播算法（Backpropagation）的数学推导与直观理解。我们详细阐述了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的特性及其在解决梯度消失问题中的作用，并引入了优化器（如SGD、Momentum、Adam）的原理分析，为后续模型训练做好铺垫。 第二部分：经典神经网络架构与原理剖析 本部分系统介绍了深度学习发展历程中的关键模型。首先深入探讨了多层感知机（MLP）的结构与局限性。随后，重点展开了卷积神经网络（CNN）的介绍，包括卷积操作、池化层、经典模型如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception的设计思想和演进路径。对于循环神经网络（RNN），我们不仅讲解了其处理序列数据的基本框架，还着重分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效解决传统RNN的长期依赖问题。 第三部分：自然语言处理（NLP）的深度革新 NLP是深度学习应用最活跃的领域之一。本部分聚焦于基于注意力机制和大规模预训练模型的变革。我们将详细解析Transformer架构的自注意力机制（Self-Attention），这是现代NLP的基石。随后，本书将深入剖析预训练模型的范式，包括BERT、GPT系列模型的结构、训练目标（如Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction）以及它们在文本分类、命名实体识别、问答系统中的微调（Fine-tuning）策略。此外，我们还将探讨多模态处理的基础概念。 第四部分：计算机视觉（CV）的高级应用与模型 在计算机视觉领域，本书覆盖了从图像识别到更复杂的生成任务。除了对CNN架构的深化应用外，本部分重点介绍了目标检测（如R-CNN家族、YOLO系列、SSD）和语义分割/实例分割（如FCN、U-Net、Mask R-CNN）的核心算法原理与性能权衡。最后，我们将探讨生成对抗网络（GANs）的基本框架、训练技巧以及其在图像生成、超分辨率重建等领域的实际应用案例。 第五部分：工程实践、模型部署与前沿趋势 理论的掌握必须与工程实践相结合。本部分是本书的实践导向部分。我们提供了使用主流框架（如TensorFlow和PyTorch）进行模型构建、调试和性能优化的实战指导。重点内容包括：高效的数据加载与预处理技术、分布式训练策略、模型量化与剪枝以实现边缘计算部署，以及如何利用TensorBoard等工具进行实验管理和结果可视化。最后，我们对当前的研究热点，如自监督学习、图神经网络（GNNs）以及模型的可解释性（XAI）进行了展望。 三、 目标读者群与学习价值 本书面向具有一定编程基础（Python）和高等数学知识背景的读者，非常适合以下群体： 1. 在校学生及研究人员： 想要系统掌握深度学习理论并将其应用于学术研究的硕士、博士研究生。 2. 软件工程师与数据科学家： 希望从传统机器学习转向深度学习，或希望深入理解前沿模型并提升工程实践能力的专业人士。 3. 技术管理者与产品经理： 需要快速了解深度学习核心技术能力、评估技术可行性及指导团队方向的决策者。 通过阅读本书，读者将不仅获得一套应对复杂模型挑战的“工具箱”，更将建立起一个完整的、可扩展的深度学习知识体系，为未来在快速演进的技术领域中保持竞争力奠定坚实基础。本书强调代码的可复现性与模型的实际性能，力求做到理论的深刻性与应用的实用性高度统一。 ---

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