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出版者:清华大学

作者:（美）斯托林斯　著，何军　等译

出品人:

页数:458

译者:

出版时间:2005-10

价格:53.00元

装帧:

isbn号码:9787302117681

丛书系列:世界著名计算机教材精选

图书标签:

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《人工智能：驱动未来变革的力量》 内容简介： 本书深入剖析了人工智能（AI）这一颠覆性技术的核心理念、发展历程、关键技术及其在各行各业的广泛应用，并前瞻性地探讨了AI可能带来的社会、伦理和经济变革。本书旨在为读者构建一个全面、系统且易于理解的人工智能知识框架，帮助理解AI如何重塑我们的世界，并为迎接智能化时代的到来做好准备。 第一部分：理解人工智能的基石 第一章：人工智能的定义与愿景 追溯AI思想的萌芽，从早期哲学思考到图灵测试的诞生。 解析狭义AI（ANI）、通用AI（AGI）和超人工智能（ASI）的概念及其区别。 探讨AI的终极目标：机器智能的创造、理解与超越。 讨论AI发展历程中的重要里程碑，如专家系统、机器学习的兴起。 第二章：核心技术解析：机器学习与深度学习 机器学习： 详细介绍监督学习、无监督学习和强化学习的原理、算法（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、K-均值聚类）及其适用场景。 深度学习： 深入剖析神经网络的结构（感知器、多层感知器），激活函数，反向传播算法。重点介绍卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理中的优势，以及Transformer模型在自然语言处理领域的革命性影响。 数据的重要性： 强调高质量、大规模数据集在AI模型训练中的决定性作用，以及数据预处理、特征工程等关键环节。 第三章：其他关键AI技术 自然语言处理（NLP）： 探讨文本理解、情感分析、机器翻译、文本生成、问答系统等技术。 计算机视觉（CV）： 详解图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别、图像生成等技术。 语音识别与合成： 介绍语音信号处理、声学模型、语言模型以及文本到语音（TTS）的技术。 知识图谱与推理： 阐述如何构建和利用知识图谱实现更深层次的理解和推理。 机器人学与自主系统： 探讨AI在机器人感知、决策和控制方面的应用。 第二部分：人工智能的应用与影响 第四章：AI在日常生活中的渗透 智能助手与推荐系统： 分析智能音箱、个性化内容推荐（新闻、音乐、电商）的背后AI机制。 智能家居与智慧城市： 探讨AI如何优化能源管理、交通流量、公共安全等城市运行。 教育与医疗： 介绍AI在个性化学习、智能诊断、药物研发、精准治疗方面的潜力。 第五章：AI驱动的产业变革 金融服务： 风险评估、欺诈检测、算法交易、智能投顾。 制造业： 智能工厂、预测性维护、自动化生产线、产品设计优化。 零售业： 库存管理、客户行为分析、个性化营销、无人商店。 交通运输： 自动驾驶汽车、智能交通管理系统、物流优化。 娱乐与媒体： 内容创作（音乐、绘画、写作）、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）的结合、游戏AI。 第六章：AI的伦理、安全与社会挑战 偏见与公平性： 分析AI模型中存在的偏见及其根源，探讨如何构建公平、无歧视的AI系统。 隐私保护： 讨论AI应用中涉及的个人数据收集、使用和保护问题，以及相关法律法规的挑战。 就业与经济影响： 预测AI对劳动力市场的影响，讨论技能转型、收入不均等问题。 责任与问责： 探讨AI决策失误时的责任归属问题。 安全性与可解释性： 分析AI系统的鲁棒性、对抗性攻击，以及提升AI可解释性的重要性。 AI的道德规范与治理： 讨论国际社会在AI伦理标准、监管框架方面的努力。 第三部分：展望未来 第七章：通用人工智能（AGI）的探索与挑战 对AGI实现的技术路径进行展望，如多模态学习、迁移学习、因果推理等。 讨论AGI可能带来的重大社会结构调整和伦理困境。 第八章：人机协作的未来 强调AI并非取代人类，而是增强人类能力，实现人机协同的最佳模式。 探讨在不同领域，如何设计有效的人机协作系统。 第九章：拥抱智能时代 为个人、企业和社会提供应对AI浪潮的建议。 强调持续学习、适应变化、以及培养批判性思维在智能时代的重要性。 激发读者对AI未来的积极探索和创新思考。 本书通过理论与实践的结合，旨在帮助读者深刻理解人工智能的本质，认识其强大的驱动力，并为应对未来智能社会的挑战与机遇做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

基本概念讲的非常清楚，没有太难的公式，适合本科高年级学习。无线网络这个领域，各种教材，难度差别非常大，这本算是比较适中的，不需要太多基础，附录也够用了，如果想深入学习，书中给了不少参考资料，是国内许多教材不足的。

评分☆☆☆☆☆

基本概念讲的非常清楚，没有太难的公式，适合本科高年级学习。无线网络这个领域，各种教材，难度差别非常大，这本算是比较适中的，不需要太多基础，附录也够用了，如果想深入学习，书中给了不少参考资料，是国内许多教材不足的。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

基本概念讲的非常清楚，没有太难的公式，适合本科高年级学习。无线网络这个领域，各种教材，难度差别非常大，这本算是比较适中的，不需要太多基础，附录也够用了，如果想深入学习，书中给了不少参考资料，是国内许多教材不足的。

评分☆☆☆☆☆

全书在处理无线信道建模方面，显得过于依赖经典的瑞利和莱斯衰落模型，对现代通信环境中的新兴挑战几乎没有触及。例如，城市峡谷效应、毫米波频段下由大规模障碍物导致的非视距（NLoS）路径损耗的精确预测模型，以及大规模城市密集部署中邻区干扰的统计特性分析，这些都是设计高容量、高可靠性网络时必须面对的问题。本书对此的论述要么是泛泛而谈，要么就是引用了非常老旧的文献。我特别希望能看到关于反射面、无人机等非传统传播媒介对信道的影响，或者如何在深度学习框架下构建更自适应的信道估计模型。现在的内容，如果用于指导超高频段（如28GHz以上）的网络规划，会因为对大气吸收和雨衰的建模缺失而产生巨大的设计偏差。因此，这本书在信道特性这一核心模块上，显示出了明显的时代局限性，无法满足对前沿物理层设计有深入需求的读者群体。

评分☆☆☆☆☆

关于“同步与资源分配”这一章节的叙述方式，我个人感觉非常晦涩，仿佛在阅读一份极其详尽但缺乏条理的专利说明书。作者倾向于用极其复杂的数学符号来描述本来可以通过流程图清晰表达的概念，例如小区搜索和初始接入过程中的导频信号扫描和环路同步。在描述基于OFDM的系统时，他没有清晰地区分循环前缀（CP）在消除符号间干扰（ISI）和实现载波间干扰（ICI）抑制中的不同作用，而是将所有细节一股脑地塞进一个庞大的矩阵方程中。这导致读者在试图理解为什么需要特定的时域或频域保护间隔时，反而被数学的泥潭所困。我更偏爱那些能够清晰划分出“物理层同步”和“逻辑层资源块分配”两个独立模块，并分别用图表来展示其迭代过程的教材。这本书似乎在刻意追求数学的完备性，而牺牲了工程实践中的直观可理解性，对于需要快速掌握系统工作流程的工程师来说，效率极低。

评分☆☆☆☆☆

我入手这本书的主要目的是想学习MIMO（多输入多输出）技术在实际商业网络，比如5G基站部署中的应用细节。我对预编码（Precoding）和波束赋形（Beamforming）的具体算法实现非常感兴趣，特别是关于信道状态信息（CSI）获取的复杂性和代价问题。翻阅书中关于空间复用和分集增益的章节时，我发现作者虽然提到了迫零（ZF）和最小均方误差（MMSE）这些经典算法，但对它们在动态环境下的收敛速度和计算复杂度分析几乎是“一笔带过”。书中对于大规模MIMO（Massive MIMO）中涉及的矩阵求逆和大规模特征值分解的数值稳定性问题避而不谈，这对于一个声称覆盖“网络”的书来说，是一个重大的疏漏。现代通信系统设计极其依赖于对计算资源的精确估算，而这本书提供的模型过于理想化，脱离了实际基带处理芯片的运算能力限制。总而言之，它在理论层面停留在上一个时代，缺乏对当前行业热点，尤其是大规模天线阵列带来的维度灾难如何被高效解决的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“网络”部分，也就是关于路由和接入控制的章节，读起来最大的感受是信息陈旧和覆盖面窄。我期待看到关于SDN（软件定义网络）和NFV（网络功能虚拟化）如何重塑传统蜂窝网络架构的讨论，毕竟这两者是当前运营商网络云化转型的核心驱动力。但此书似乎仍沉浸在802.11e/h的QoS机制和TDD/FDD频谱划分的宏观层面争论中，对IP层以上的传输控制协议（TCP）在无线环境下的拥塞窗口调整策略也只做了非常基础的描述。例如，如何利用BBR算法替代传统的Cubic算法来更好地适应高延迟、高带宽的5G传输链路，书中完全没有提及。这使得这本书更像是一本关于2G/3G时代核心网架构的技术手册，而非一本面向未来十年网络演进的参考资料。读者如果想了解如何通过网络切片技术实现对不同业务（如自动驾驶、远程医疗）的SLA保证，这本书的帮助微乎其微，内容深度和广度都远远不够。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，那种老派的理工科教材风格，让人一眼就能看出它的学术底色。我原本对“信息论基础”这部分内容的期待很高，希望它能在信息熵和信道容量的推导上给出更直观的几何解释，或者引入一些更现代的概率模型来阐述香农极限。然而，遗憾的是，它在这一块的处理显得有些过于传统和刻板，公式堆砌略显生硬，对于初次接触这个领域的读者来说，可能需要花费大量时间去消化那些繁复的数学推导，而缺少那种能让人“豁然开朗”的图示或类比。特别是关于高斯信道的容量分析，作者似乎过于依赖传统的傅里叶分析框架，而没有充分利用随机过程的视角来展现其内在的稳态特性，这使得理论的理解深度受限。我更希望看到的是如何将这些基础理论与现代通信系统中实际遇到的限带、噪声整形等问题更紧密地结合起来，而不是停留在纯粹的理论证明层面。整体来说，作为入门参考尚可，但想深入挖掘其物理意义和工程应用，这本书提供的深度是远远不够的，它更像是一份结构严谨但缺乏活力的理论纲要。

评分☆☆☆☆☆

写得不错，挺浅显

评分☆☆☆☆☆

基本概念讲的非常清楚，没有太难的公式，适合本科高年级学习。

评分☆☆☆☆☆

写得不错，挺浅显

评分☆☆☆☆☆

是我太菜了么，我怎么觉得这本书写的太好了呢。有些基本概念还是掌握的不牢。

评分☆☆☆☆☆

基本概念讲的非常清楚，没有太难的公式，适合本科高年级学习。