人工智能 下册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:陆汝钤

出品人:

页数:1321

译者:

出版时间:1996-09-01

价格:34

装帧:平装

isbn号码:9787030047854

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 数理逻辑
• （旧版）
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• 科学
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《人工智能 下册》的图书简介 深入探索智能的奥秘，解锁未来的无限可能 在信息爆炸的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，重塑着社会的面貌。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从智能医疗诊断到精准农业，AI技术的进步不仅是科技界的热点，更是推动人类文明迈向新阶段的关键力量。继《人工智能 上册》为读者奠定坚实的理论基础与宏观认知后，《人工智能 下册》将带领您进入一个更加广阔、更加深入的智能世界，解锁那些推动AI不断突破的关键技术、前沿应用和伦理考量。 本书旨在为那些渴望全面理解人工智能技术精髓、洞察其发展趋势并预见其未来影响的读者提供一份详实且富有洞察力的指南。我们深知，人工智能并非一个单一的概念，而是由众多相互关联、相互促进的技术分支所组成的庞大体系。因此，《人工智能 下册》将聚焦于那些支撑起现代AI应用的核心算法、先进模型以及在实际场景中展现出巨大潜力的前沿研究方向。 深度剖析核心驱动技术： 在《人工智能 上册》中，我们已对机器学习、深度学习的基本原理做了初步介绍。而在《人工智能 下册》中，我们将更加系统、深入地探讨这些技术的内在机制与演进路径。 深度学习的精进之路： 您将了解到诸如卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测中的深度优化；循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在序列数据处理、自然语言理解中的精妙设计；以及Transformer架构如何凭借其注意力机制，颠覆了序列建模的传统范式，并成为当前大语言模型（LLM）的核心基石。本书将深入分析这些网络结构的数学原理、训练策略以及优化技巧，揭示它们在处理复杂任务时的强大能力。 生成式AI的奇妙世界： 随着技术的飞速发展，生成式AI正以前所未有的方式改变着内容的创作与交互。我们将详细讲解生成对抗网络（GANs）的原理与应用，揭示其如何在图像生成、风格迁移、数据增强等领域大放异彩。同时，本书还将重点介绍扩散模型（Diffusion Models），这是一种在图像和视频生成方面表现出卓越效果的新兴技术，分析其从噪声中逐步恢复数据的独特机制。对于大型语言模型（LLMs），本书将深入剖析其训练过程、涌现能力以及在文本生成、代码编写、知识问答等方面的多样化应用，并探讨其背后的模型架构、学习方法与优化策略。 强化学习的决策智慧： 学习如何通过与环境互动来做出最优决策是人工智能的一大挑战。本书将深入探讨强化学习（RL）的核心概念，包括马尔可夫决策过程（MDP）、价值函数、策略梯度等。您将了解到DQN、A3C、PPO等经典和先进的强化学习算法，并理解它们如何在机器人控制、游戏AI、资源调度等领域取得突破性进展。 其他关键技术聚焦： 除了上述重点，本书还将触及图神经网络（GNNs）在处理关系型数据（如社交网络、分子结构）方面的优势；迁移学习与零样本/少样本学习如何有效应对数据稀疏问题；以及联邦学习如何在保护数据隐私的前提下，实现模型的分布式训练。 前沿应用场景的深度剖析： 理论是实践的基石，而《人工智能 下册》正是将这些理论应用于现实世界的窗口。本书将精选当下最热门、最具影响力的AI应用领域，进行深入细致的分析，并结合具体的案例，展现AI如何赋能各行各业。 智能感知与计算机视觉的飞跃： 从自动驾驶车辆的“眼睛”到安防监控的“大脑”，计算机视觉技术的进步令人惊叹。本书将详细介绍目标检测、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维重建等核心技术，并探讨它们在自动驾驶、智能制造、医疗影像分析、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等领域的实际应用。您将了解到如何利用深度学习模型来理解和解析图像及视频信息，从而实现机器的“看”与“懂”。 自然语言处理（NLP）的革新： 机器理解和生成人类语言的能力是AI发展的关键里程碑。本书将深入探讨文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、摘要生成等NLP任务。特别地，我们将重点关注大型语言模型（LLMs）在这些任务上的颠覆性表现，分析其如何通过海量数据训练，掌握复杂的语言规律，并实现近乎人类水平的理解与表达。 智能推荐系统与个性化服务： 在信息过载的时代，个性化推荐成为连接用户与内容的桥梁。本书将解析协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐模型等主流算法，并探讨其在电商、流媒体、新闻资讯等平台的应用，以及如何平衡用户体验、商业利益与数据隐私。 AI赋能的科学研究与医疗健康： 人工智能正在加速科学发现的进程。本书将介绍AI在新药研发、材料科学、气候建模、基因组学等领域的应用，展示其如何帮助科学家处理海量数据、发现隐藏模式、加速实验进程。在医疗健康领域，AI在辅助诊断、疾病预测、个性化治疗方案制定、医疗影像分析等方面展现出巨大潜力，本书将深入探讨这些前沿应用。 机器人技术与智能自动化： 从工业生产线上的机械臂到服务行业的智能助手，机器人正变得越来越智能和自主。本书将探讨机器人感知、导航、路径规划、运动控制等关键技术，以及AI如何赋能机器人实现更复杂的任务，并推动智能自动化迈向新的高度。 伦理、安全与未来展望： 随着人工智能技术的广泛应用，其带来的伦理、社会和安全问题也日益凸显。本书不会回避这些挑战，而是将对其进行深入的探讨与反思。 AI的伦理困境： 我们将讨论算法偏见（bias）如何产生以及如何识别和缓解，例如在招聘、信贷审批、刑事司法等领域可能存在的歧视性结果。数据隐私与安全问题也是本书关注的重点，我们将探讨如何利用隐私保护技术（如差分隐私、联邦学习）来保障用户数据安全。AI的透明度与可解释性（XAI），即理解AI决策过程的必要性，也将得到深入阐述。 AI的社会影响： 机器的崛起是否会导致大规模失业？AI对就业市场的影响以及未来工作形态的演变将是讨论的议题。同时，我们也关注AI的公平性、问责制以及如何制定有效的监管政策来引导AI的健康发展。 迈向通用人工智能（AGI）与超人工智能（ASI）： 在探讨当前AI技术的局限性的同时，本书也将对通用人工智能（AGI）的愿景进行展望，即能够像人类一样执行任何智力任务的AI。同时，我们也会理性地讨论超人工智能（ASI）的潜在风险与机遇，以及人类社会应如何为迎接这些可能性的未来做好准备。 学习本书，您将获得： 系统深入的理论知识： 掌握支撑当前AI发展的核心算法、模型与技术细节。 前沿应用场景的洞察： 了解AI在各个行业和领域的实际应用，发掘潜在机遇。 批判性思维的训练： 能够独立思考AI带来的挑战与风险，并提出解决方案。 面向未来的视野： 预见AI发展的趋势，为个人职业发展和企业战略规划提供支持。 《人工智能 下册》不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往智能未来的窗口。无论您是希望在AI领域深耕的技术研究者，还是希望利用AI赋能业务的行业实践者，抑或是对人工智能充满好奇的求知者，本书都将是您不可或缺的宝贵财富。让我们一同踏上这段激动人心的智能探索之旅，共同塑造一个更智能、更美好的未来。

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这本书的讲述方式实在是太……引人入胜了！我一翻开扉页，就被作者那种近乎于哲学的思辨深深吸引住了。它没有急于抛出那些高深的数学公式或者晦涩难懂的算法细节，而是从人类认知和意识的本质出发，层层递进地探讨“智能”这个概念的边界与未来。尤其是在讨论到“创造力”与“模仿”之间的界限时，作者引用了大量跨学科的案例，从艺术史到神经科学，构建了一个宏大而又精密的思考框架。读完其中关于伦理困境的那一章，我整整一夜未眠，脑海里全是关于机器责任和人类价值的辩论。这本书的厉害之处在于，它不给你标准答案，而是提供了一套极具穿透力的提问工具，让你自己去构建对未来世界的理解。它更像是一本思想的引路书，而不是一本技术手册，对于那些渴望深入理解人工智能背后的哲学意涵的读者来说，绝对是一次精神的洗礼。那种读完后，世界观被微妙但坚定地拓宽了的感觉，非常奇妙。

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我必须承认，这本书对我来说是一次相当大的挑战，因为它深入探讨了一些我此前只停留在表面了解的数学基础，尤其是张量分析和信息几何在现代学习算法中的应用。作者没有简单地罗列公式，而是花了大量的篇幅解释了这些数学工具是如何“赋能”于机器理解世界的。阅读体验是层层递进的，开始略感吃力，但随着对上下文理解的加深，那些原本晦涩的符号和表达开始变得生动起来。书中对“可解释性AI（XAI）”的讨论尤其深刻，它不仅仅是介绍了几种现有的XAI方法，而是探讨了“理解”本身在信息论上的意义。读完后，我感觉自己对那些复杂的梯度下降过程不再是盲目的应用，而是有了一种基于数学直觉的把握。这是一本需要反复研读、时常翻阅的工具书，它的价值随着时间的推移和自身知识的增长，只会愈发凸显出来。

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这本书的结构设计简直是精妙绝伦，它采用了类似“螺旋上升”的叙事方式，每一次回归同一个核心概念时，都会引入全新的视角和更复杂的层次。我特别喜欢其中关于“不确定性管理”那一部分。它没有回避现代AI模型固有的黑箱问题，而是将其提升到了一个系统安全和决策可靠性的高度来讨论。作者详细剖析了贝叶斯推理在现代决策系统中的回归与演变，并对比了不同概率框架下的风险评估模型。这种严谨而又富有条理的分析，让原本抽象的概率论知识变得异常清晰和实用。对于工程背景的读者来说，这本书提供了一个从宏观架构到微观理论的完美桥梁，帮助我们将那些停留在论文层面的概念，落地到实际系统设计中去。每一章节的末尾都附带了引人深思的“未来展望”，我甚至忍不住停下来，对照现实中的技术进展做了大量的笔记。

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坦白说，我原本以为这会是一本硬邦邦的技术著作，毕竟市面上关于AI的书籍，十之八九都聚焦于最新的深度学习模型或者Transformer架构的优化。然而，这本书完全出乎我的意料。它以一种非常轻盈、近乎散文的笔调，描绘了计算科学从诞生之初到如今的波澜壮阔的历史。作者对于早期先驱者们那些近乎于浪漫主义的设想的描摹，栩栩如生，让人仿佛置身于那个充满无限可能的计算萌芽时代。他对于冯·诺依曼瓶颈的讨论，不是枯燥的理论阐述，而是融入了对未来硬件架构的深刻洞察与大胆猜想。其中关于“稀疏计算”的章节，让我对现有计算范式的局限性有了全新的认识，尤其是作者用几个非常生活化的比喻，解释了高维空间中的“维度灾难”，简直是天才之举。读起来完全没有压力，更像是在听一位博学的长者，娓娓道来那些被主流叙事略去的重要细节。

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这本书的语言风格非常独特，它有一种冷峻的、近乎于科学报告的精准，但同时又蕴含着一股对技术进步的深切敬畏。它对于当前AI领域中存在的“过度炒作”现象进行了犀利的批判，毫不留情地揭示了一些热门概念背后的理论空洞。特别是针对某些“通用人工智能”的浮夸宣传，作者用严谨的数学逻辑和对计算复杂度的分析，给出了冷静且有力的反驳。这种直面现实、不为潮流所动的态度，在这个信息爆炸的时代显得尤为珍贵。阅读过程中，我多次被那种“啊，原来是这样！”的顿悟感所击中。它不是在教你如何搭建模型，而是在教你如何批判性地看待模型，如何辨别真正的创新和昙花一现的潮流。这本书，更像是一剂清醒剂，让人从狂热中抽离出来，回归到科学的本质。

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