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出版者:华中科技大

作者:杨家军

出品人:

页数:178

译者:

出版时间:2006-12

价格:17.80元

装帧:

isbn号码:9787560938882

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铸就数字未来：深入探索人工智能与机器学习的奥秘 图书简介 在信息爆炸的时代，我们正站在一个由数据和算法驱动的新时代的门槛上。本书《铸就数字未来：深入探索人工智能与机器学习的奥秘》并非一本晦涩难懂的技术手册，而是一部旨在为读者提供全面、深入且富有洞察力的指南，引领大家穿越人工智能（AI）和机器学习（ML）的复杂景观。我们承诺，本书将完全避开对“机械原理”这一主题的任何探讨，专注于构建和理解驱动现代科技革命的核心智能系统。 第一部分：智能的基石——从概念到理论 本部分将为读者打下坚实的基础，阐明人工智能与机器学习的本质、历史演变及其在当代社会的战略地位。 第一章：重新定义智能的边界 本章将首先追溯“智能”概念的哲学根源，从图灵测试到当代符号主义与联结主义的争论。我们深入探讨狭义人工智能（ANI）、通用人工智能（AGI）与超级人工智能（ASI）之间的本质区别与技术挑战。重点分析了当前AI技术所处的阶段——即在特定任务上表现出色的ANI，并讨论了通往AGI的理论障碍，例如常识推理的难题和“黑箱”解释性的缺失。我们不会涉及任何关于物理运动规律或传统工程力学的内容，而是专注于信息处理的内在逻辑。 第二章：机器学习的范式革命 机器学习是实现人工智能的核心途径。本章详细解析了监督学习、无监督学习和强化学习这三大主流范式。 监督学习的艺术： 深入剖析回归与分类问题的数学基础，从线性模型到支持向量机（SVM），再到决策树和集成学习方法（如随机森林和梯度提升）。我们关注的是数据标签的提取、特征工程的精妙，以及模型泛化能力的评估指标（如精确率、召回率、F1分数）。 无监督学习的探索： 探讨聚类算法（K-Means, DBSCAN）如何揭示数据的内在结构，以及降维技术（PCA, t-SNE）如何帮助我们可视化高维数据空间。 强化学习的决策循环： 详细介绍马尔可夫决策过程（MDPs）作为强化学习的数学框架，重点讲解Q学习、SARSA以及基于策略梯度（如REINFORCE）的算法。本章着重于智能体（Agent）如何在与环境的交互中通过奖励信号优化其策略，这完全是关于决策优化，而非物理驱动。 第二章的重点在于算法的数学构造和优化过程，完全规避对任何形式机械运动的分析。 第二部分：深度学习的浪潮——构建复杂认知系统 深度学习是近年来AI领域最引人注目的突破。本部分将系统介绍驱动现代AI应用的神经网络结构及其训练机制。 第三章：神经网络的拓扑结构与激活函数 本章从最基础的感知机开始，逐步构建全连接网络（FCN）。我们详细讨论了不同激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）对梯度流的影响，以及如何利用反向传播（Backpropagation）高效地计算梯度并更新权重。重点阐述了深度网络带来的“表征学习”能力——即网络如何自动从原始数据中提取层次化的特征。 第四章：专用网络的精妙设计 为了处理特定类型的数据，我们需要定制化的网络结构。 卷积神经网络（CNNs）： 专为图像和网格数据设计。本章深入剖析卷积层、池化层和感受野的概念，介绍经典的VGG, ResNet和Inception架构，以及它们在计算机视觉任务（如目标检测和图像分割）中的应用。所有讨论均围绕像素信息处理展开。 循环神经网络（RNNs）与序列建模： 针对文本、时间序列等序列数据，我们介绍RNN的基本结构，重点解决梯度消失/爆炸问题，并深入探讨LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）如何实现对长期依赖的有效捕获。 Transformer的崛起： 详细解析自注意力（Self-Attention）机制，这是现代大语言模型（LLM）的基石。本章阐述Transformer如何并行化处理序列数据，并解释其在自然语言理解和生成中的革命性作用。 第三部分：应用与挑战——AI在数字世界的实践 本部分将把理论付诸实践，探讨当前AI技术在实际数字领域的落地场景，并审视其面临的伦理与技术挑战。 第五章：自然语言处理（NLP）的前沿 本章聚焦于机器如何理解、生成和翻译人类语言。我们将深入研究词嵌入技术（Word2Vec, GloVe），讨论预训练模型（如BERT, GPT系列）的掩码语言模型和下一句预测任务。重点探讨生成式AI在内容创作、问答系统和对话机器人中的实际部署策略。 第六章：计算机视觉：机器之眼 本章探讨如何让机器“看懂”世界。除了CNN的应用，我们还将覆盖目标跟踪、语义分割以及三维重建中的SfM（Structure from Motion）算法的数字处理部分。我们关注的是如何从图像或视频流中提取几何和语义信息，而不是物理系统的运动学。 第七章：AI的边界与未来 本书的收尾部分将审视当前AI系统的局限性。我们将讨论模型的可解释性问题（XAI），数据偏差和公平性，以及如何构建更具鲁棒性和安全性的智能系统。此外，我们还将展望联邦学习、边缘计算AI等分布式智能架构的发展趋势，以及量子计算对未来AI算法的潜在颠覆性影响。 本书的独特性在于其纯粹的聚焦性： 我们致力于剖析信息、数据、算法和模型的内在逻辑、数学构造与认知架构，为读者构建一个清晰、现代且完全聚焦于计算智能和数据科学的知识体系，与任何关于物理、运动或结构力学的分析完全无关。这是一本关于“数字大脑”如何思考和学习的深度解析。

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对于我来说，这本书最大的价值在于它所提供的那些“举一反三”的思维方式。作者不仅仅是在介绍各种机械原理，更是在培养读者的分析能力和解决问题的能力。我尤其欣赏他在介绍各种摩擦和磨损机理时，所采用的“类比”和“归纳”的方法。他通过生活中的一些常见现象，比如自行车链条的润滑、鞋底的纹路设计等，来解释抽象的摩擦理论，让我一下子就觉得这些理论不再遥不可及。而且，在讲解润滑和密封技术时，他也很注重实际应用中的考量，比如不同工况下应该选择什么样的润滑剂，以及如何设计有效的密封结构来防止泄漏和污染。这些内容对于我理解机械的可靠性和寿命至关重要，让我认识到，一个看似简单的机械设备，背后往往蕴含着如此多的工程智慧。

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读完这本书，我最大的感受就是，原来机械的世界如此精彩纷呈，而且充满了无限的创造力。作者在描述各种复杂的机械装置时，不仅仅是陈述事实，更是带着一种对工程之美的赞叹。我特别被他对于“机构优化”和“效率提升”的论述所打动。他解释了为什么需要不断地去改进现有的机械设计，以及如何通过各种手段来提高机械的效率、降低能耗。从最初的蒸汽机，到现在的精密自动化设备，作者都为我们展现了机械技术发展的脉络。书中的一些篇章，探讨了未来机械技术的发展趋势，比如智能化、微型化等，这让我对这个学科充满了好奇和期待。我感觉这本书不仅仅是一本“工具书”，更像是一本“启蒙书”，它点燃了我对机械工程的兴趣，让我看到了这个领域广阔的发展前景。

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这本书我算是从头到尾都翻了一遍，说实话，它的内容真的涵盖了非常广阔的知识面。首先，在第一部分，作者深入浅出地讲解了各种机械传动机构的原理，从最基础的齿轮、连杆，到复杂的凸轮、螺旋等。我特别喜欢他用大量图示来辅助说明，很多抽象的概念因为有了这些直观的图形，一下子就变得容易理解了。而且，不仅仅是理论的介绍，他还结合了很多实际的工业应用案例，比如在汽车发动机、精密仪器中的应用，这让我在学习理论的同时，也能够感受到这些知识的实际价值和生命力。对于我这样一个对机械完全是门外汉的人来说，这本书的讲解方式真是太友好了，一步一步引导，让我从懵懂到豁然开朗。我尤其欣赏作者在解释一些复杂机构时，会先从最简单的模型开始，然后逐步增加复杂度，这样层层递进的学习方式，让我觉得很有条理，不会被 overwhelming。即使有些章节的专业术语我一开始不太熟悉，但通过前后文的对照和作者细致的解释，最终都能理解。

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这本书的篇幅确实不小，但我发现它在结构上的安排非常巧妙，让我这个读者在阅读过程中能保持持续的兴趣。尤其是一些关于动力学分析和机构运动学计算的部分，作者的处理方式非常接地气。他并没有一上来就抛出复杂的数学公式，而是先强调了这些计算背后的物理意义，解释了为什么需要进行这样的分析，以及这些分析结果能为我们带来什么。我印象最深的是关于机构的自由度分析，作者不仅给出了计算公式，还详细讲解了如何通过实际的几何关系来判断，并且通过一些经典机构的例子，比如四杆机构，来一步步演示如何应用这些理论。读到这部分的时候，我仿佛置身于一个实验室，亲手去摆弄那些模型，去感受它们是如何运动的。而且，书中穿插了一些历史发展的回顾，让我了解了这些机械原理是如何一步步演变和成熟起来的，这不仅增加了阅读的趣味性，也让我对机械工程这个学科有了更深层次的敬意。

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老实说，拿到这本书的时候，我以为会是一本枯燥乏味的教科书，但读过之后，我惊喜地发现它远不止于此。这本书的叙事方式真的非常吸引人，作者仿佛是一位经验丰富的工程师，在娓娓道来。他对于机械设计中的一些关键原则，比如刚度、强度、稳定性等，都有非常透彻的阐述。我特别喜欢他对于“容错设计”的讲解，这不仅仅是关于如何让机械运转起来，更是关于如何让它在各种复杂和不确定的环境下都能可靠地工作。他举了很多实际的例子，比如在航空航天、桥梁建造等领域，强调了设计中的安全裕度和失效模式分析的重要性。读到这些内容的时候，我感觉自己不仅仅是在学习技术，更是在学习一种严谨的工程思维和负责任的设计态度。书中的一些案例分析，更是让我看到了理论知识如何在实际问题中得到应用，并且解决了很多看似棘手的问题。

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杨家军，再一次哈哈哈哈！

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