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出版者:华南理工大学出版社

作者:邬家炜

出品人:

页数:297 页

译者:

出版时间:2001年1月1日

价格:29.80

装帧:平装

isbn号码:9787562316572

丛书系列:

图书标签:

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《新一代人工智能应用与实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有实践性的新一代人工智能（AI）学习体验，帮助读者理解AI的核心概念、关键技术，并掌握其在实际应用中的部署与开发。全书内容围绕“理解AI、掌握AI、应用AI”三个核心维度展开，力求在理论深度与实践广度之间取得平衡，为不同背景的读者提供一条清晰的学习路径。 第一部分：人工智能的基石——概念、历史与伦理 在正式进入技术细节之前，本书首先会带领读者回溯人工智能的发展历程，从早期的符号主义到当前的深度学习浪潮，梳理AI发展中的关键里程碑、思想演变以及不同流派的优势与局限。这一部分将帮助读者建立对AI整体发展的宏观认知，理解AI并非一蹴而就，而是经过漫长探索和技术突破的产物。 接着，我们将深入探讨新一代人工智能的核心概念。这包括但不限于： 机器学习（Machine Learning, ML）：我们将详细介绍监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等主流范式，讲解各种经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等，并重点分析它们的工作原理、优缺点及适用场景。 深度学习（Deep Learning, DL）：作为当前AI领域最活跃的分支，深度学习将是本书的重点之一。我们将从神经网络的基本结构讲起，逐步深入到卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的广泛应用，循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）在序列数据处理中的威力，以及Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域掀起的革命。我们将用通俗易懂的语言解释反向传播算法、梯度下降等核心优化技术，并介绍最新的网络架构和训练技巧。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：本书将涵盖NLP的基础任务，如文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别等，并着重介绍词嵌入（Word Embeddings）技术（如Word2Vec, GloVe）、注意力机制（Attention Mechanism）以及预训练语言模型（如BERT, GPT系列）的原理和应用。读者将学习如何利用这些技术构建智能问答系统、机器翻译、文本摘要、情感分析等应用。 计算机视觉（Computer Vision, CV）：我们将探索AI如何“看懂”世界。内容包括图像的表示、特征提取、图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等。读者将了解CNN在CV领域的关键作用，以及如何利用深度学习模型解决复杂的视觉任务，例如人脸识别、自动驾驶中的场景理解等。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）：RL是AI领域一个非常重要的方向，它通过“试错”来学习最优策略。我们将介绍RL的基本概念，如状态、动作、奖励、策略、价值函数，以及Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）、Policy Gradients等经典算法。RL在游戏AI、机器人控制、推荐系统等领域有着广泛的应用前景。 除了核心技术，本书还将专门辟出章节探讨人工智能的伦理、安全与社会影响。我们将讨论AI的偏见问题、数据隐私、算法透明度、就业影响、以及AI伦理框架的构建等重要议题。我们鼓励读者在追求技术进步的同时，也保持对AI潜在风险的警惕，并思考如何负责任地开发和使用AI技术。 第二部分：AI的核心技术详解与实战演练 这一部分将是本书的“硬核”内容，深入剖析各项AI技术的工作原理，并辅以大量的代码示例和实际案例。 机器学习实战：我们将带领读者使用Python语言及其主流的机器学习库（如Scikit-learn）来实现各种经典算法。通过实际数据集的训练和评估，读者将亲身体验模型构建、特征工程、模型选择、超参数调优以及性能评估的全过程。我们将分析过拟合与欠拟合问题，并介绍正则化、交叉验证等防止过拟合的技术。 深度学习框架与模型构建：本书将重点介绍当下最流行的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。读者将学习如何使用这些框架定义神经网络结构、加载数据集、配置训练过程，并进行模型训练与推理。我们将从零开始构建常见的深度学习模型，例如用于图像分类的LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet，以及用于序列建模的LSTM网络。 自然语言处理进阶应用：我们将结合预训练语言模型（如Hugging Face Transformers库），演示如何进行文本分类、命名实体识别、问答系统、摘要生成等。读者将学习如何微调（fine-tune）预训练模型以适应特定任务，并理解Transformer架构中自注意力机制的强大之处。 计算机视觉项目实践：本书将涵盖使用深度学习进行图像识别、目标检测（如YOLO, Faster R-CNN）、图像分割（如U-Net）等项目。读者将学习如何处理图像数据，构建和训练CV模型，并将其应用于实际场景，例如商品识别、人脸检测、医学影像分析等。 强化学习入门与实践：我们将通过一些简单的强化学习环境（如OpenAI Gym），引导读者实现DQN等算法，理解如何让智能体在环境中通过学习获得最优策略，并初步接触其在游戏AI和机器人控制等领域的应用。 在每个技术章节中，我们都会提供清晰的代码示例，鼓励读者动手实践。代码将力求简洁、易懂，并配有详细的注释，方便读者理解。我们将重点关注从数据准备到模型部署的整个流程，让读者不仅知其然，更知其所以然。 第三部分：AI在各领域的创新应用与未来展望 在掌握了AI的核心技术之后，本书将带领读者探索AI在现实世界中的广泛应用，并对AI的未来发展进行展望。 智能制造与工业4.0：AI如何赋能智能工厂？我们将探讨AI在质量检测、生产优化、预测性维护、机器人协作等方面的应用。 智慧医疗与健康：AI在疾病诊断（如医学影像分析）、药物研发、个性化治疗、健康管理等领域扮演的角色。 金融科技与智能风控：AI如何应用于欺诈检测、信用评估、量化交易、智能投顾等金融服务。 自动驾驶与智能交通：AI在感知、决策、控制等方面的关键作用，以及自动驾驶技术的发展现状与挑战。 智能教育与个性化学习：AI如何分析学习行为，提供个性化的学习路径和反馈，提升教育效率。 智慧城市与可持续发展：AI在城市管理、能源优化、环境保护、公共安全等方面的应用。 AI的创造力：从AI绘画（如DALL-E, Midjourney）到AI作曲、AI写作，我们将探讨AI在内容生成领域的最新进展，以及其对创意产业的冲击与机遇。 最后，本书将对人工智能的未来发展趋势进行展望，包括通用人工智能（AGI）的可能性、AI与其他技术的融合（如5G、物联网、边缘计算、区块链），以及AI在解决全球性挑战（如气候变化、贫困）方面的潜力。我们将强调持续学习和适应新变化的重要性，鼓励读者保持对AI前沿的关注。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 对人工智能及其应用充满好奇的初学者，希望系统地了解AI的原理和发展。 希望学习和掌握机器学习、深度学习等AI核心技术的计算机科学、软件工程、数据科学等相关专业的学生。 希望将AI技术应用于实际业务的开发者、工程师、产品经理，以及各行业的从业者。 对AI的伦理、社会影响和未来发展感兴趣的研究者和决策者。 本书特色 体系完整，由浅入深：从基础概念到高级应用，结构清晰，逻辑严谨。 理论与实践并重：理论讲解深入浅出，配合大量代码示例和项目实践，强调动手能力培养。 紧跟前沿：涵盖最新的AI技术和应用，如Transformer模型、预训练语言模型、生成式AI等。 语言通俗易懂：避免过度使用专业术语，力求用最直观的方式解释复杂概念。 案例丰富，贴近实际：引入各行业的真实案例，帮助读者理解AI在解决实际问题中的价值。 强调伦理与责任：关注AI的伦理、安全和社会影响，引导读者树立负责任的AI观。 通过阅读《新一代人工智能应用与实践》，读者将能够构建起坚实的人工智能知识体系，掌握核心技术，并具备将AI应用于解决实际问题、推动创新和引领未来的能力。

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我最看重的是这本书的前瞻性和实用性并重的态度。它不仅涵盖了当下业界广泛使用的核心技术栈，还对未来几年内可能成为主流的技术趋势做了深入的探讨和预判。例如，在介绍云计算架构时，作者不仅详细说明了当前的IaaS、PaaS模型，还专门开辟了一章讨论Serverless的未来潜力及其面临的挑战，这种“看远”的能力对于需要制定长期技术规划的人来说至关重要。更重要的是，书中的每一个技术选型和方案推荐，都有明确的实际应用场景支撑，没有半点“为了展示技术而展示技术”的浮夸。读完这本书，我感觉自己不仅补足了现有知识的短板，更重要的是，我的技术视野被极大地拓宽了，对行业的发展方向也有了更清晰的把握，这种能让人站在未来看现在的能力，是衡量一本优秀技术书籍的黄金标准。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了简约的深蓝色调，配上烫金的标题字体，显得既专业又不失典雅。内页的纸张质量也值得称赞，触感温润，印刷清晰度极高，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我尤其喜欢它在章节排版上的用心，大量的图表和流程图穿插其中，将复杂的概念用直观的方式呈现出来。例如，在讲解数据结构时，作者没有仅仅停留在理论层面，而是通过丰富的可视化案例，让抽象的算法逻辑变得具体可感。书中的注释和术语解释都非常详尽，对于初学者来说，这无疑是一份非常友好的指引，避免了查阅其他参考资料的麻烦。整体而言，这本书在视觉呈现和阅读体验上都达到了专业出版物的高水准，看得出编辑团队在细节处理上花费了不少心思，绝对是放在书架上也会让人心情愉悦的一本佳作。

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这本书的语言风格非常接地气，不像很多技术书籍那样充斥着晦涩难懂的术语和过于书面化的表达。作者的文笔流畅自然，仿佛一位经验丰富的前辈在旁边手把手地指导你。在解释复杂算法或协议时，他总能找到生活中的类比来帮助理解，这种亲切感大大降低了学习的心理门槛。我记得有一次我被一个网络协议卡住了很久，翻阅其他资料都一头雾水，但在这本书里，作者用了一个非常形象的比喻，瞬间就豁然开朗了。这种将高深技术“翻译”成易于理解的日常语言的能力，是这本书最难能可贵的一点。对于非科班出身，或者自学入门的朋友来说，这本书简直就是一位耐心的、高水平的私人导师，让人在轻松愉快的阅读氛围中，不知不觉就掌握了核心技能。

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这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅是一本基础知识的罗列，更像是一次系统性的思维训练。作者的叙述逻辑非常严密，层层递进，从最基本的原理出发，逐步引导读者深入到前沿的应用场景。我发现自己阅读的过程中，很多原本模棱两可的概念都被梳理得井井有条，尤其是在探讨系统架构设计的那几章，作者提出的那些洞察力极强的观点，让我对“如何构建一个健壮的系统”有了全新的认识。书中引用的案例都非常贴合行业现状，而且分析得极其透彻，不是那种生搬硬套的教科书式例子。读完后，我感觉自己的知识体系得到了极大的巩固和提升，不再是零散的知识点堆砌，而是一个相互关联、逻辑自洽的知识网络。对于那些希望从“会用”迈向“精通”的读者来说，这本书的价值无可替代。

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说实话，我最初是抱着试试看的心态拿起这本书的，因为市面上同类书籍汗牛充栋，很难找到真正能打动人的。但这本书真正吸引我的地方在于它独特的教学方法论。作者似乎深谙成年人学习的特点，大量的实践环节设计得极其巧妙。每一个理论点讲解完毕后，都会紧跟着一个“动手实践”模块，要求读者立即应用所学知识来解决一个小问题。这种“即学即用”的模式极大地增强了学习的参与感和成就感。我个人特别欣赏其中对于“错误处理和调试”这一块的详细论述，作者没有回避现实开发中的种种“坑”，反而将其作为宝贵的教学资源来分析，教我们如何像专家一样去排查和解决问题，这比单纯学习“正确流程”要实用得多。这本书真正做到了理论指导实践，实践反哺理论的良性循环。

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