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出版者:华南理工

作者:张海波 编

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2002-8

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787562321415

丛书系列:

图书标签:

• 计算机英语
• 英语教程
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《科技前沿：人工智能与数据科学导论》 内容简介： 本书旨在为广大科技爱好者、在校学生以及希望进入人工智能和数据科学领域的专业人士提供一份全面而深入的入门指南。我们将跳脱出基础的语言学习框架，直接触及当前最热门、最具颠覆性的科技前沿领域——人工智能（AI）与数据科学。 第一部分：人工智能的核心概念与发展脉络 我们将首先系统地介绍人工智能的定义、发展历史以及其在现代社会中的重要地位。您将了解到人工智能并非单一的技术，而是一个包含机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个分支的庞大体系。我们将追溯AI从早期符号主义到连接主义的演变，探讨关键的里程碑事件和重要理论突破。 机器学习基础： 深入浅出地讲解监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理，介绍常见的算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、K-均值聚类等。您将理解模型训练、过拟合、欠拟合等核心概念，以及如何评估模型的性能。 深度学习的奥秘： 重点介绍神经网络的基本结构，包括感知机、多层感知机、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。我们将详细解释反向传播算法的原理，并展示CNN在图像识别、RNN在序列数据处理方面的强大应用。 自然语言处理（NLP）的进展： 探索计算机如何理解和生成人类语言。我们将介绍词嵌入技术（如Word2Vec, GloVe）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中的应用。同时，也会初步介绍Transformer模型及其在现代NLP领域的革命性影响。 计算机视觉的魅力： 揭示计算机如何“看见”世界。我们将讲解图像处理的基础，介绍卷积神经网络（CNN）在物体识别、人脸检测、图像分割等方面的核心作用。 第二部分：数据科学：从数据到洞察的旅程 数据科学是驱动人工智能发展的基石。本书将引导您理解数据在现代决策中的关键作用，并掌握从海量数据中提取有价值信息的方法。 数据处理与清洗： 强调数据质量的重要性，介绍数据采集、数据清洗、缺失值处理、异常值检测以及数据转换等关键步骤。您将了解如何使用Python中的Pandas等库进行高效的数据操作。 数据可视化： 学习如何将复杂的数据以直观易懂的图表形式呈现。我们将介绍各种可视化图表（如散点图、折线图、柱状图、热力图）的适用场景，以及如何使用Matplotlib、Seaborn等工具制作高质量的可视化报告，帮助发现数据中的模式和趋势。 探索性数据分析（EDA）： 讲解如何通过统计方法和可视化手段，初步理解数据集的特征、分布和变量之间的关系。EDA是构建有效模型前的关键步骤。 数据建模与预测： 结合第一部分介绍的机器学习和深度学习技术，我们将演示如何构建模型来解决实际问题，例如预测用户行为、识别欺诈交易、进行市场细分等。您将学习如何选择合适的模型，进行模型调优，并评估模型的预测准确性。 大数据技术概述： 简要介绍大数据带来的挑战以及Hadoop、Spark等分布式计算框架的基本概念，为后续深入学习大数据处理技术打下基础。 第三部分：跨领域应用与未来展望 本书的最后部分将聚焦于人工智能和数据科学在各个行业的实际应用，并探讨未来的发展趋势。 AI在医疗、金融、零售、自动驾驶等领域的应用案例： 通过具体的实例，展示AI如何改变传统行业，提高效率，优化决策。 伦理与社会影响： 讨论AI发展过程中可能遇到的伦理问题，如数据隐私、算法偏见、就业冲击等，并展望负责任的AI发展方向。 AI与数据科学的未来： 展望AI和数据科学在通用人工智能（AGI）、可解释AI、边缘AI等领域的前沿研究方向，以及它们将如何进一步重塑我们的生活和工作。 本书内容深入浅出，理论与实践相结合，力求让读者在掌握核心概念的同时，也能初步接触到实际的应用场景。通过阅读本书，您将能够建立起对人工智能和数据科学的系统性认知，为进一步深入学习和探索相关领域打下坚实的基础。这是一场关于理解智能、驾驭数据、洞察未来的精彩旅程。

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我必须承认，刚开始接触这本书时，我对它抱有很高的期望，但它最终还是超出了我的预期。这本书最出彩的地方在于它对“实践”的重视程度。它没有停留在纸上谈兵的阶段，而是大量引入了真实世界的案例分析和技术文档的节选。当我阅读到关于软件工程或者数据结构章节时，我发现书中的英语描述往往直接反映了行业内专业人士的表达习惯，这对我未来撰写技术报告或者参与国际会议时的表达能力提升，有着直接且显著的帮助。它不仅仅教会我“是什么”，更重要的是教会我“怎么说”和“怎么写”。书中的练习题设计得也极富挑战性，它们往往需要读者综合运用理解的知识点来分析问题，而不是简单的机械记忆，这种训练模式有效地锻炼了我的逻辑思维能力和英语综合运用能力，让人感觉学有所成。

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这本书的排版和设计简直是教科书级别的典范，我花了很长时间才找到一本能让我如此“享受”阅读过程的技术类书籍。首先，它的字号和行距经过了精心的调整，即便是长时间阅读也不会让人感到视觉疲劳。更让我印象深刻的是，每一章节的重点词汇和难点解析都以非常醒目的方式标注出来，这对于我这种需要反复回顾重点的用户来说，简直是太友好了。它不是简单地罗列词汇，而是会给出这些词汇在不同技术语境下的精确含义和用法，这种细致入微的处理，体现了作者深厚的专业素养。此外，书中穿插的图表和示意图也非常精美且富有信息量，很多复杂的概念通过这些视觉辅助手段一下子就变得豁然开朗。可以说，从拿到这本书的那一刻起，我就知道这是一本用心打磨的作品，它真的在乎读者的学习体验，这一点在当前的教材市场中是相当难得的。

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说实话，我之前尝试过几本类似的教材，但都因为内容过于陈旧或者语言风格僵硬而半途而废。然而，这本《现代计算机英语教程》给我的感觉完全不同，它仿佛拥有“生命力”。作者在用词上非常考究，既保持了专业术语的准确性，又确保了行文的现代感。很多国内教材中生硬的翻译腔调在这里完全消失了，取而代之的是一种非常地道的、符合当代技术交流习惯的表达方式。读起来，我感觉自己真的在阅读一份来自硅谷顶尖工程师的内部文档。更棒的是，这本书在维护其专业性的同时，也很好地平衡了可读性，它避免了陷入晦涩难懂的学术泥潭，而是努力搭建一座连接理论与实际应用的桥梁。对于任何希望在信息技术高速发展的今天保持自身竞争力的专业人士来说，这本书绝对是值得反复研读的工具书。

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这本书的作者显然对计算机科学的各个分支有着非常深入的理解，这一点从他构建知识体系的方式中就能体现出来。我特别欣赏它在内容组织上的层次感，它遵循了一种由浅入深、循序渐进的逻辑。一开始可能会从基础概念入手，但很快就会将这些概念置于更宏大的技术背景之下进行讨论。比如，它在介绍操作系统原理时，会自然而然地引申到现代云计算环境下的资源管理挑战，这种视野的拓展，让学习不再局限于孤立的知识点，而是形成了一个完整的知识网络。阅读这本书的过程，就像是跟着一位经验丰富的导师进行一对一的指导，他总能在关键时刻点拨迷津，并且引导你去思考更深层次的问题。对于那些希望未来能在技术领域做出深度研究或创新的人来说，这本书提供的思维框架是无价的财富。

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这本书简直是计算机学习者的福音，尤其是对于那些想在技术领域大展拳脚的朋友来说。我得说，这本书的编排思路非常清晰，结构紧凑。它不像有些教材那样堆砌大量枯燥的理论，而是用一种非常实用的方式来引导我们理解那些复杂的概念。比如，它在讲解网络协议时，不仅仅是罗列术语，而是会结合实际应用场景，让我们明白为什么需要这些协议，以及它们在日常使用中是如何协同工作的。这种深入浅出的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让即便是对英语阅读有点吃力的朋友也能很快跟上节奏。而且，书中的例句设计得非常巧妙，它们紧密贴合计算机科学的前沿热点，让我感觉自己不是在学一本过时的教材，而是在接触最新的行业动态。作者对语言的把握也相当到位，既有学术的严谨性，又不失交流的流畅感，读起来非常舒服。对于想提升专业英语水平的读者来说，这本书无疑是一个绝佳的伴侣。

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