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出版者:人民邮电出版社

作者:康博创作室

出品人:

页数:475

译者:

出版时间:1999-12

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787115083074

丛书系列:

图书标签:

• AutoCAD
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数字时代下的信息架构与深度学习：探索知识的全新疆域 图书简介 本书旨在带领读者超越传统信息处理的范畴，深入探索数字时代信息架构的演进、复杂系统的构建原则，以及如何运用前沿的深度学习范式，对海量异构数据进行高效的组织、分析与知识发现。我们聚焦于构建可扩展、高鲁棒性的知识体系，而非局限于特定软件或工具的使用技巧。 本书共分为六个核心部分，内容涵盖理论基础、前沿技术、系统设计、实践案例、伦理考量与未来展望，力求为致力于信息科学、数据工程及人工智能领域的研究者、架构师和高级开发者提供一套系统而深刻的认知框架。 --- 第一部分：信息架构的范式转变 本部分首先回顾了经典信息组织模型（如关系型、文档型）的局限性，进而引入现代信息架构的核心概念——互联性、语义丰富性与动态适应性。 1.1 知识图谱与本体论基础： 详细阐述了本体论（Ontology）在定义领域知识结构中的关键作用，讨论如何使用OWL（Web Ontology Language）和RDFS构建精确的知识模型。内容深入探讨了关系推理的逻辑基础，包括一阶逻辑在知识表示中的应用与限制。 1.2 分布式数据管理与一致性挑战： 在微服务和云计算架构下，数据不再集中于单一存储。本章分析了CAP理论在实际系统设计中的权衡，重点剖析了最终一致性（Eventual Consistency）的实现机制，如向量时钟（Vector Clocks）和去中心化冲突解决策略。 1.3 元数据管理的深度价值： 超越简单的描述性元数据，本书探讨了管理性元数据（如数据血缘、质量度量）在审计和治理中的重要性。内容涉及数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的元数据协调层设计。 --- 第二部分：深度学习的核心驱动力与模型解析 本部分将视角转向驱动当代信息处理革命的核心技术——深度神经网络，侧重于理解其结构、训练机制及在复杂模式识别中的优势。 2.1 神经网络基础回顾与现代优化器： 在简要回顾多层感知机（MLP）的基础上，重点讲解了现代优化算法，如Adam、RMSProp及其变体，并分析了它们在处理高维稀疏梯度时的收敛特性。引入了学习率调度策略（如Cosine Annealing）在防止过拟合中的作用。 2.2 循环与序列模型的前沿进展： 深入解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，并将其应用于时间序列预测和自然语言处理任务。重点对比了传统RNN结构与Transformer架构在处理长距离依赖关系时的根本区别。 2.3 注意力机制的精妙设计： 详细拆解了自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，包括Scaled Dot-Product Attention的数学推导。讨论了多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同子空间学习信息表示。 2.4 深度生成模型概述： 介绍了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的基本原理。对比了它们的潜在空间结构和生成样本的多样性与保真度，并讨论了WGAN等改进版本对训练稳定性的贡献。 --- 第三部分：复杂系统设计与工程实践 此部分将理论与工程实践相结合，探讨如何将复杂的知识模型和学习算法部署到可信赖、高性能的生产环境中。 3.1 可扩展性与弹性系统架构： 讲解了水平扩展（Scale-Out）与垂直扩展（Scale-Up）的适用场景。重点介绍负载均衡策略（如一致性哈希）以及服务网格（Service Mesh）在管理分布式系统流量和可观测性方面的作用。 3.2 模型部署与 MLOps 流程： 系统地介绍了机器学习操作（MLOps）的完整生命周期，从特征存储（Feature Store）的设计，到模型的版本控制、灰度发布（Canary Release）和性能监控。强调了模型漂移（Model Drift）的检测与再训练自动化流程。 3.3 高效数据管道的构建： 探讨了流处理框架（如Apache Flink/Kafka Streams）在实时数据转换和特征工程中的应用。重点讲解了窗口函数、事件时间处理与处理时间处理的差异，确保数据处理的准确性。 --- 第四部分：高维数据分析与特征工程 本部分聚焦于如何从原始数据中提取有意义的特征，并应用降维技术以应对“维度灾难”。 4.1 传统与非线性降维技术： 详细对比了主成分分析（PCA）的线性约束与t-SNE、UMAP等非线性降维方法的适用性，尤其是在数据可视化和解释性分析中的应用。 4.2 嵌入技术（Embeddings）的构建： 深入解析了Word2Vec、GloVe等词嵌入模型的内部工作原理，以及它们如何捕获词语间的语义关系。扩展讨论了Graph Embeddings（如Node2Vec）在表示网络结构信息上的潜力。 4.3 特征选择的自动化方法： 介绍了基于模型的特征重要性评估（如使用随机森林或XGBoost），以及过滤法（Filter Methods）和包裹法（Wrapper Methods）在减少特征冗余、提高模型效率中的策略。 --- 第五部分：信息伦理、可解释性与鲁棒性 随着AI系统影响力的增加，理解其决策过程和潜在偏见至关重要。本部分着重探讨AI的“黑箱”问题及其应对之道。 5.1 可解释性人工智能（XAI）方法： 系统梳理了局部解释方法（如LIME、SHAP值）的工作原理，及其如何提供对单个预测的洞察。同时探讨了全局解释方法在理解模型整体行为中的应用。 5.2 算法偏见与公平性考量： 分析了数据采集、模型训练和部署阶段可能引入的社会偏见。介绍了几种量化公平性的指标（如平等机会、统计均等），以及去偏技术（Pre-processing, In-processing, Post-processing）。 5.3 对抗性攻击与模型安全： 探讨了深度学习模型对微小、人眼不可察觉的扰动的脆弱性。详细分析了快速梯度符号法（FGSM）等生成对抗样本的技术，并介绍了防御性蒸馏和对抗性训练作为加固手段。 --- 第六部分：面向未来的认知计算前沿 本书最后展望了信息科学和AI交叉领域的几个高潜力研究方向。 6.1 神经符号系统（Neuro-Symbolic AI）： 讨论了如何结合深度学习的模式识别能力与符号逻辑的推理严谨性，构建出既能学习又能进行复杂逻辑推理的混合模型。 6.2 因果推理与反事实分析： 超越相关性分析，本书介绍了Do-Calculus、结构因果模型（SCM）的基础，以及如何利用这些工具来探索“如果...将会如何”的反事实问题，为决策制定提供更深层次的支撑。 6.3 量子计算对信息处理的潜在影响： 简要概述了量子计算的基本概念，并探讨了量子机器学习（QML）在处理特定优化问题和模拟复杂分子结构方面的理论优势。 --- 本书的目标读者是： 具备一定编程基础，希望从应用层面深入理解信息系统底层架构的高级工程师。 致力于数据科学、机器学习算法研发，并关注模型工程化与落地实践的研究人员。 需要构建和维护大型、高并发信息平台的技术决策者与架构师。 本书不假设读者对特定商业软件的操作细节有任何预先了解，而是着重于原理、设计范式和方法论的传授。读者将获得一套用于解构、设计和评估未来复杂信息系统的通用工具箱。

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