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出版者:第1版 (2004年7月1日)

作者:徐红

出品人:

页数:303

译者:

出版时间:2004-7

价格:27.0

装帧:平装

isbn号码:9787030137166

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 文化
• 科普
• 入门
• 知识
• 信息技术
• 数字素养
• 学习
• 教育
• 通识

好的，根据您的要求，我将为您撰写一本名为《计算机文化基础》之外的图书简介。以下是关于一本名为《深入理解人工智能的理论与实践》的图书简介，内容将尽可能详尽，力求自然流畅，不含任何AI痕迹。 --- 图书简介：深入理解人工智能的理论与实践 书名：深入理解人工智能的理论与实践 作者：[此处可想象一位资深学者的名字，例如：陈博文 / 王晓华 教授 团队] 出版社：[此处可想象一家专业学术出版社的名称，例如：清华大学出版社 / 机械工业出版社] --- 导言：重塑认知的时代洪流 我们正身处一个由数据和算法驱动的全新时代。人工智能（Artificial Intelligence, AI）不再是科幻小说中的遥远构想，而是渗透到社会、经济、科研乃至日常生活的每一个角落。从AlphaGo的惊世一局，到自动驾驶系统的精准决策，再到个性化推荐引擎的细致入微，AI的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。 然而，在这股热潮之下，一个核心问题亟待解决：我们如何真正“深入理解”人工智能？ 仅仅停留在应用层面，了解“它能做什么”，是远远不够的。要驾驭这项颠覆性技术，必须掌握其背后的数学原理、统计模型、核心算法以及哲学伦理考量。 《深入理解人工智能的理论与实践》正是为渴望超越表面、构建扎实AI知识体系的读者量身打造的权威指南。本书旨在搭建一座坚实的桥梁，连接抽象的数学理论与复杂的工程实践，带领读者系统地、透彻地剖析现代人工智能的“心脏”与“灵魂”。 --- 第一部分：奠基石——AI的理论基石与数学框架 人工智能的宏伟大厦，建立在坚实的数学基础之上。本部分将追本溯源，为读者打下无可动摇的理论根基，确保后续所有高级概念的学习都有迹可循。 1. 线性代数与概率论的重访： 我们不会将线性代数和概率论视为枯燥的公式堆砌，而是将其视为理解高维数据空间和不确定性建模的“语言”。重点讲解矩阵分解（如SVD、PCA）在特征提取和降维中的作用，以及贝叶斯定理、马尔可夫链在序列预测和生成模型中的核心地位。深入探讨如何用向量空间思维来理解神经网络的权重更新。 2. 优化理论与梯度下降的艺术： 机器学习的本质是一系列优化问题。本章将细致解析凸优化与非凸优化，重点阐述随机梯度下降（SGD）及其变体（如Momentum, Adam, RMSProp）的工作原理、收敛性分析，以及如何通过调整学习率调度策略来平衡探索与利用，避免局部最优陷阱。 3. 信息论与决策论基础： 理解信息熵、交叉熵、KL散度如何量化模型的不确定性和信息损失，这是设计损失函数（Loss Function）的关键。同时，引入决策树与统计决策论，帮助读者从信息论的视角理解分类与回归任务的本质。 --- 第二部分：核心引擎——经典机器学习与深度学习的精髓 本部分是本书的核心内容，我们将详细拆解驱动现代AI系统的关键算法，从经典的统计学习方法到革命性的深度神经网络。 4. 统计学习范式（SL）： 回顾并深入分析回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）的对偶问题求解，以及决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost, LightGBM）的集成学习思想。着重探讨偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）在模型选择中的指导意义。 5. 深度学习的结构解析： 深度学习的成功源于其多层结构。本书详述了前馈神经网络（FNN）的结构、反向传播算法（Backpropagation）的精确推导，以及激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）对梯度流动的影响。 6. 卷积神经网络（CNN）的视觉革命： 系统梳理CNN的演进历程，从LeNet到ResNet、DenseNet。重点解析卷积核操作、池化层的功能、空洞卷积与注意力机制在图像识别、目标检测（如YOLO, Mask R-CNN）中的具体应用，并讨论模型深度对特征层次的影响。 7. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 深入探讨处理时间序列和文本数据的挑战。详述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，以及它们在机器翻译和语音识别中的应用。 8. 现代生成模型的前沿： 本章聚焦于当前最热门的生成式AI。我们将详细解析变分自编码器（VAE）的隐空间构造、生成对抗网络（GAN）的零和博弈机制、以及Transformer架构及其在自然语言处理（NLP）领域（BERT, GPT系列）的统治地位和自注意力（Self-Attention）机制的强大之处。 --- 第三部分：实践与挑战——部署、伦理与未来展望 理论学习的最终目的是指导实践并应对随之而来的挑战。本部分将探讨AI工程化和其对社会产生的深远影响。 9. 模型训练与工程实践： 从数据预处理（清洗、增强、标准化）到模型训练的整个流程。重点介绍高效的GPU加速编程（如CUDA基础概念）、模型部署的延迟优化、模型压缩技术（剪枝、量化）以及可解释性AI（XAI）方法（如SHAP, LIME），帮助读者将模型从实验室带入真实世界。 10. 人工智能的伦理边界与安全问题： 随着AI能力增强，伦理考量变得至关重要。本章严肃探讨算法偏见（Bias）的来源、公平性（Fairness）的量化指标、隐私保护技术（如联邦学习、差分隐私），以及对抗性攻击（Adversarial Attacks）对模型鲁棒性的威胁。旨在培养读者负责任的AI设计理念。 11. 迈向通用人工智能（AGI）的路径： 展望未来，本书讨论了强化学习（Reinforcement Learning）在复杂决策制定中的应用（如自动控制、博弈论），以及当前研究的前沿热点，如神经符号混合系统、因果推断（Causal Inference）在AI中的引入，以及实现真正具有泛化能力的AGI所面临的根本性难题。 --- 适读人群： 计算机科学、电子工程、数学、统计学专业的高年级本科生与研究生。 希望从基础理论扎实掌握AI技术的软件工程师与数据科学家。 对前沿科技怀有浓厚兴趣，并愿意投入精力攻克复杂技术细节的专业人士。 从事AI相关产品研发、管理，需要深入理解技术原理的决策者。 本书的特点在于深度、系统性和与前沿的紧密结合。它不满足于停留在“调用API”的层面，而是致力于让读者真正理解“API背后是如何工作的”，从而具备分析、设计和创新下一代智能系统的能力。阅读本书，您将获得驾驭人工智能时代的强大知识武器。

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