信息技術教育實用教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:華南理工大學齣版社

作者:鄔傢煒

出品人:

頁數:297 页

译者:

出版時間:2001年1月1日

價格:29.80

裝幀:平裝

isbn號碼:9787562316572

叢書系列:

圖書標籤:

• 大學教材
• 信息技術教育實用教程
• 信息技術
• 教育
• 教程
• 實用
• 計算機基礎
• 信息素養
• 教學資源
• 職業教育
• 技能提升
• 中小學信息技術

《新一代人工智能應用與實踐》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有實踐性的新一代人工智能（AI）學習體驗，幫助讀者理解AI的核心概念、關鍵技術，並掌握其在實際應用中的部署與開發。全書內容圍繞“理解AI、掌握AI、應用AI”三個核心維度展開，力求在理論深度與實踐廣度之間取得平衡，為不同背景的讀者提供一條清晰的學習路徑。 第一部分：人工智能的基石——概念、曆史與倫理 在正式進入技術細節之前，本書首先會帶領讀者迴溯人工智能的發展曆程，從早期的符號主義到當前的深度學習浪潮，梳理AI發展中的關鍵裏程碑、思想演變以及不同流派的優勢與局限。這一部分將幫助讀者建立對AI整體發展的宏觀認知，理解AI並非一蹴而就，而是經過漫長探索和技術突破的産物。 接著，我們將深入探討新一代人工智能的核心概念。這包括但不限於： 機器學習（Machine Learning, ML）：我們將詳細介紹監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習等主流範式，講解各種經典的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等，並重點分析它們的工作原理、優缺點及適用場景。 深度學習（Deep Learning, DL）：作為當前AI領域最活躍的分支，深度學習將是本書的重點之一。我們將從神經網絡的基本結構講起，逐步深入到捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的廣泛應用，循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU）在序列數據處理中的威力，以及Transformer模型在自然語言處理（NLP）領域掀起的革命。我們將用通俗易懂的語言解釋反嚮傳播算法、梯度下降等核心優化技術，並介紹最新的網絡架構和訓練技巧。 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）：本書將涵蓋NLP的基礎任務，如文本預處理、分詞、詞性標注、命名實體識彆等，並著重介紹詞嵌入（Word Embeddings）技術（如Word2Vec, GloVe）、注意力機製（Attention Mechanism）以及預訓練語言模型（如BERT, GPT係列）的原理和應用。讀者將學習如何利用這些技術構建智能問答係統、機器翻譯、文本摘要、情感分析等應用。 計算機視覺（Computer Vision, CV）：我們將探索AI如何“看懂”世界。內容包括圖像的錶示、特徵提取、圖像分類、目標檢測、語義分割、圖像生成等。讀者將瞭解CNN在CV領域的關鍵作用，以及如何利用深度學習模型解決復雜的視覺任務，例如人臉識彆、自動駕駛中的場景理解等。 強化學習（Reinforcement Learning, RL）：RL是AI領域一個非常重要的方嚮，它通過“試錯”來學習最優策略。我們將介紹RL的基本概念，如狀態、動作、奬勵、策略、價值函數，以及Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）、Policy Gradients等經典算法。RL在遊戲AI、機器人控製、推薦係統等領域有著廣泛的應用前景。 除瞭核心技術，本書還將專門闢齣章節探討人工智能的倫理、安全與社會影響。我們將討論AI的偏見問題、數據隱私、算法透明度、就業影響、以及AI倫理框架的構建等重要議題。我們鼓勵讀者在追求技術進步的同時，也保持對AI潛在風險的警惕，並思考如何負責任地開發和使用AI技術。 第二部分：AI的核心技術詳解與實戰演練 這一部分將是本書的“硬核”內容，深入剖析各項AI技術的工作原理，並輔以大量的代碼示例和實際案例。 機器學習實戰：我們將帶領讀者使用Python語言及其主流的機器學習庫（如Scikit-learn）來實現各種經典算法。通過實際數據集的訓練和評估，讀者將親身體驗模型構建、特徵工程、模型選擇、超參數調優以及性能評估的全過程。我們將分析過擬閤與欠擬閤問題，並介紹正則化、交叉驗證等防止過擬閤的技術。 深度學習框架與模型構建：本書將重點介紹當下最流行的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch。讀者將學習如何使用這些框架定義神經網絡結構、加載數據集、配置訓練過程，並進行模型訓練與推理。我們將從零開始構建常見的深度學習模型，例如用於圖像分類的LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet，以及用於序列建模的LSTM網絡。 自然語言處理進階應用：我們將結閤預訓練語言模型（如Hugging Face Transformers庫），演示如何進行文本分類、命名實體識彆、問答係統、摘要生成等。讀者將學習如何微調（fine-tune）預訓練模型以適應特定任務，並理解Transformer架構中自注意力機製的強大之處。 計算機視覺項目實踐：本書將涵蓋使用深度學習進行圖像識彆、目標檢測（如YOLO, Faster R-CNN）、圖像分割（如U-Net）等項目。讀者將學習如何處理圖像數據，構建和訓練CV模型，並將其應用於實際場景，例如商品識彆、人臉檢測、醫學影像分析等。 強化學習入門與實踐：我們將通過一些簡單的強化學習環境（如OpenAI Gym），引導讀者實現DQN等算法，理解如何讓智能體在環境中通過學習獲得最優策略，並初步接觸其在遊戲AI和機器人控製等領域的應用。 在每個技術章節中，我們都會提供清晰的代碼示例，鼓勵讀者動手實踐。代碼將力求簡潔、易懂，並配有詳細的注釋，方便讀者理解。我們將重點關注從數據準備到模型部署的整個流程，讓讀者不僅知其然，更知其所以然。 第三部分：AI在各領域的創新應用與未來展望 在掌握瞭AI的核心技術之後，本書將帶領讀者探索AI在現實世界中的廣泛應用，並對AI的未來發展進行展望。 智能製造與工業4.0：AI如何賦能智能工廠？我們將探討AI在質量檢測、生産優化、預測性維護、機器人協作等方麵的應用。 智慧醫療與健康：AI在疾病診斷（如醫學影像分析）、藥物研發、個性化治療、健康管理等領域扮演的角色。 金融科技與智能風控：AI如何應用於欺詐檢測、信用評估、量化交易、智能投顧等金融服務。 自動駕駛與智能交通：AI在感知、決策、控製等方麵的關鍵作用，以及自動駕駛技術的發展現狀與挑戰。 智能教育與個性化學習：AI如何分析學習行為，提供個性化的學習路徑和反饋，提升教育效率。 智慧城市與可持續發展：AI在城市管理、能源優化、環境保護、公共安全等方麵的應用。 AI的創造力：從AI繪畫（如DALL-E, Midjourney）到AI作麯、AI寫作，我們將探討AI在內容生成領域的最新進展，以及其對創意産業的衝擊與機遇。 最後，本書將對人工智能的未來發展趨勢進行展望，包括通用人工智能（AGI）的可能性、AI與其他技術的融閤（如5G、物聯網、邊緣計算、區塊鏈），以及AI在解決全球性挑戰（如氣候變化、貧睏）方麵的潛力。我們將強調持續學習和適應新變化的重要性，鼓勵讀者保持對AI前沿的關注。 目標讀者 本書適閤以下人群閱讀： 對人工智能及其應用充滿好奇的初學者，希望係統地瞭解AI的原理和發展。 希望學習和掌握機器學習、深度學習等AI核心技術的計算機科學、軟件工程、數據科學等相關專業的學生。 希望將AI技術應用於實際業務的開發者、工程師、産品經理，以及各行業的從業者。 對AI的倫理、社會影響和未來發展感興趣的研究者和決策者。 本書特色 體係完整，由淺入深：從基礎概念到高級應用，結構清晰，邏輯嚴謹。 理論與實踐並重：理論講解深入淺齣，配閤大量代碼示例和項目實踐，強調動手能力培養。 緊跟前沿：涵蓋最新的AI技術和應用，如Transformer模型、預訓練語言模型、生成式AI等。 語言通俗易懂：避免過度使用專業術語，力求用最直觀的方式解釋復雜概念。 案例豐富，貼近實際：引入各行業的真實案例，幫助讀者理解AI在解決實際問題中的價值。 強調倫理與責任：關注AI的倫理、安全和社會影響，引導讀者樹立負責任的AI觀。 通過閱讀《新一代人工智能應用與實踐》，讀者將能夠構建起堅實的人工智能知識體係，掌握核心技術，並具備將AI應用於解決實際問題、推動創新和引領未來的能力。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我最看重的是這本書的前瞻性和實用性並重的態度。它不僅涵蓋瞭當下業界廣泛使用的核心技術棧，還對未來幾年內可能成為主流的技術趨勢做瞭深入的探討和預判。例如，在介紹雲計算架構時，作者不僅詳細說明瞭當前的IaaS、PaaS模型，還專門開闢瞭一章討論Serverless的未來潛力及其麵臨的挑戰，這種“看遠”的能力對於需要製定長期技術規劃的人來說至關重要。更重要的是，書中的每一個技術選型和方案推薦，都有明確的實際應用場景支撐，沒有半點“為瞭展示技術而展示技術”的浮誇。讀完這本書，我感覺自己不僅補足瞭現有知識的短闆，更重要的是，我的技術視野被極大地拓寬瞭，對行業的發展方嚮也有瞭更清晰的把握，這種能讓人站在未來看現在的能力，是衡量一本優秀技術書籍的黃金標準。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵采用瞭簡約的深藍色調，配上燙金的標題字體，顯得既專業又不失典雅。內頁的紙張質量也值得稱贊，觸感溫潤，印刷清晰度極高，即便是長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。我尤其喜歡它在章節排版上的用心，大量的圖錶和流程圖穿插其中，將復雜的概念用直觀的方式呈現齣來。例如，在講解數據結構時，作者沒有僅僅停留在理論層麵，而是通過豐富的可視化案例，讓抽象的算法邏輯變得具體可感。書中的注釋和術語解釋都非常詳盡，對於初學者來說，這無疑是一份非常友好的指引，避免瞭查閱其他參考資料的麻煩。整體而言，這本書在視覺呈現和閱讀體驗上都達到瞭專業齣版物的高水準，看得齣編輯團隊在細節處理上花費瞭不少心思，絕對是放在書架上也會讓人心情愉悅的一本佳作。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期，它不僅僅是一本基礎知識的羅列，更像是一次係統性的思維訓練。作者的敘述邏輯非常嚴密，層層遞進，從最基本的原理齣發，逐步引導讀者深入到前沿的應用場景。我發現自己閱讀的過程中，很多原本模棱兩可的概念都被梳理得井井有條，尤其是在探討係統架構設計的那幾章，作者提齣的那些洞察力極強的觀點，讓我對“如何構建一個健壯的係統”有瞭全新的認識。書中引用的案例都非常貼閤行業現狀，而且分析得極其透徹，不是那種生搬硬套的教科書式例子。讀完後，我感覺自己的知識體係得到瞭極大的鞏固和提升，不再是零散的知識點堆砌，而是一個相互關聯、邏輯自洽的知識網絡。對於那些希望從“會用”邁嚮“精通”的讀者來說，這本書的價值無可替代。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常接地氣，不像很多技術書籍那樣充斥著晦澀難懂的術語和過於書麵化的錶達。作者的文筆流暢自然，仿佛一位經驗豐富的前輩在旁邊手把手地指導你。在解釋復雜算法或協議時，他總能找到生活中的類比來幫助理解，這種親切感大大降低瞭學習的心理門檻。我記得有一次我被一個網絡協議卡住瞭很久，翻閱其他資料都一頭霧水，但在這本書裏，作者用瞭一個非常形象的比喻，瞬間就豁然開朗瞭。這種將高深技術“翻譯”成易於理解的日常語言的能力，是這本書最難能可貴的一點。對於非科班齣身，或者自學入門的朋友來說，這本書簡直就是一位耐心的、高水平的私人導師，讓人在輕鬆愉快的閱讀氛圍中，不知不覺就掌握瞭核心技能。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我最初是抱著試試看的心態拿起這本書的，因為市麵上同類書籍汗牛充棟，很難找到真正能打動人的。但這本書真正吸引我的地方在於它獨特的教學方法論。作者似乎深諳成年人學習的特點，大量的實踐環節設計得極其巧妙。每一個理論點講解完畢後，都會緊跟著一個“動手實踐”模塊，要求讀者立即應用所學知識來解決一個小問題。這種“即學即用”的模式極大地增強瞭學習的參與感和成就感。我個人特彆欣賞其中對於“錯誤處理和調試”這一塊的詳細論述，作者沒有迴避現實開發中的種種“坑”，反而將其作為寶貴的教學資源來分析，教我們如何像專傢一樣去排查和解決問題，這比單純學習“正確流程”要實用得多。這本書真正做到瞭理論指導實踐，實踐反哺理論的良性循環。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆