创建学习型组织的策略与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海三联书店

作者:傅宗科

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:2005-5

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787542620750

丛书系列:

图书标签:

• 学习型组织
• 2002
• 学习型组织
• 组织发展
• 知识管理
• 战略管理
• 领导力
• 企业文化
• 人才发展
• 持续改进
• 创新
• 团队建设

深度学习的未来：人工智能前沿探索与实践指南 本书籍旨在深入剖析当前人工智能领域最前沿的研究方向、核心技术及其在实际应用中的挑战与机遇。 本书不同于侧重于组织管理或传统学习理论的著作，它完全聚焦于计算智能、机器学习算法的底层机制、以及构建下一代智能系统的工程实践。我们将带您穿梭于复杂的数学模型与前沿的神经科学启发算法之间，探索机器如何从海量数据中“学习”并展现出类人智能。 --- 第一部分：人工智能理论基石的重构与超越 第1章：现代机器学习的数学内核 本章从概率论、信息论和优化理论的视角，系统梳理了当前主流机器学习范式（如监督学习、无监督学习和强化学习）的数学基础。我们着重探讨变分推断（Variational Inference）在复杂模型中的应用，并深入解析随机梯度下降（SGD）及其变体的收敛性分析与实际调优技巧。重点讨论贝叶斯深度学习中如何量化模型的不确定性，这对于构建高可靠性的人工智能系统至关重要。 第2章：深度神经网络的结构革命 本章详述了自2012年以来，深度学习架构的演进历程。从经典的卷积神经网络（CNN）到处理序列数据的循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU），再到当前占据主导地位的Transformer架构。我们将详细拆解自注意力机制（Self-Attention）的数学细节，并探讨如何通过稀疏化、模块化等手段，优化巨型模型的计算效率和内存占用。同时，本书将介绍图神经网络（GNNs）如何处理非欧几里得空间中的数据结构，如社交网络和分子结构。 第3章：生成模型的前沿突破 生成模型是当前AI领域最具活力的分支之一。本章将全面覆盖生成对抗网络（GANs）的最新进展，包括条件生成、Wasserstein距离的引入及其在图像、视频合成中的应用。此外，本书将花费大量篇幅介绍扩散模型（Diffusion Models），分析其基于概率密度估计的生成原理，并展示其在高质量内容生成方面超越传统GANs的潜力。对隐变量模型（如VAE）的局限性与改进方向也将进行深入探讨。 --- 第二部分：前沿算法的工程实现与优化 第4章：大规模模型训练的分布式策略 训练参数量达到万亿级的超大规模模型对算力和工程实现提出了严峻挑战。本章专注于模型并行（Model Parallelism）与数据并行（Data Parallelism）的混合策略，详细阐述数据分割、梯度同步、以及流水线并行（Pipeline Parallelism）的实现细节。我们将介绍如ZeRO优化器等先进技术如何有效减少内存消耗，并探讨如何在异构计算集群（如CPU/GPU/TPU混合环境）中实现高效的任务调度与容错机制。 第5章：可解释性与鲁棒性：AI的信任危机 随着AI系统被部署到关键决策领域，其决策过程的透明度和面对对抗性攻击的抵抗力成为核心议题。本章深入探讨可解释人工智能（XAI）的定量方法，包括LIME、SHAP值等局部解释技术，以及如何利用注意力权重图进行全局洞察。在鲁棒性方面，本书将分析对抗性样本的生成原理，并介绍如梯度掩码、模型蒸馏等防御策略，旨在提高模型在噪声和恶意输入下的稳定性。 第6章：强化学习的复杂环境适应 强化学习（RL）是使机器能够在动态环境中通过试错学习最优策略的关键技术。本章聚焦于应对高维状态空间和稀疏奖励信号的算法改进，包括近端策略优化（PPO）的稳定性增强，以及离线强化学习（Offline RL），后者允许系统从固定的、非交互式的数据集中学习安全且高效的策略。我们将通过具体的机器人控制和资源调度案例，展示如何将RL从仿真环境成功迁移至真实世界。 --- 第三部分：跨模态智能与未来趋势 第7章：多模态学习的融合之道 现代AI系统不再局限于单一数据类型。本章探讨如何有效地融合视觉、文本和听觉信息。我们将深入研究跨模态对齐的机制，例如如何使用对比学习（如CLIP模型）在不同模态之间建立共享语义空间。重点分析如何利用这种融合能力，实现更高级的任务，如视觉问答（VQA）、多模态内容检索和情景理解。 第8章：具身智能与世界模型构建 具身智能（Embodied AI）是将智能体置于物理或模拟环境中，使其能够感知、推理并执行动作。本章讨论如何构建世界模型（World Models），即AI对环境动态的内在预测机制。我们将探讨基于预测编码和元学习（Meta-Learning）的框架，使智能体能够快速适应新环境并泛化其技能，为实现通用人工智能（AGI）的阶段性目标奠定理论基础。 第9章：量子计算对AI的潜在颠覆 本书的收尾部分着眼于未来十年可能颠覆现有计算范式的技术——量子计算。本章介绍量子机器学习（QML）的基本概念，包括量子电路的设计、量子特征映射以及量子优化算法在加速深度学习训练中的初步应用前景。尽管仍处于早期阶段，但理解量子计算的原理及其与经典AI的交互方式，是把握未来技术制高点的关键所在。 --- 本书适合具有扎实高等数学基础、熟悉至少一门主流编程语言（如Python），并希望在人工智能、数据科学、计算机视觉或自然语言处理领域进行深入研究和工程实践的专业人士、研究生及资深工程师阅读。 全书拒绝泛泛而谈，专注于算法的精确描述、数学推导和关键代码实现思路的解析。

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这本管理方面的书，对我的起来很大的帮助。在一次活动上，做了一个很成功的PPT。可能也因此改变了一些我的经历。

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