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出版者:北京师大

作者:史雪冰编

出品人:

页数:138

译者:

出版时间:2006-12

价格:9.50元

装帧:

isbn号码:9787303083046

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

编写目的

普通高中课程标准的颁布和实施以及多样化教材在实验区的选用与推广，给广大师生带来耳目一新的教学材料、丰富多样的学习方式、生动活泼的课堂氛围，同时对于教师的教学行为与学生的学习行为也提出了更高的要求。

为了帮助教师领会和贯彻课程标准中提出的有利于学生“学习方式的转变”“教学方式的转变”和“教学评价的转变”，把学生从繁重琐碎的学业负担中解放出来，为他们提供适当的、优秀的、高效的学习辅助材料，北京师范大学出版社依靠百年名校丰厚的教育资源，聘请国家高中课程标准组各科负责人或核心成员、课程标准实验教科书各科主要编写人员、课改实验省市教研部门专家及一线教师共同组成了新课程教学资源开发专家指导委员会。委员会认真讨论了目前高中新课程改革面临的问题，深入研究了目前高中新课程教材的编写理念，多次召开专题讨论会，并成立学科编写组，精心研制，反复修改，面向全国课改实验区隆重推出高中《新课程同步学案-专家伴读》丛书。

丛书体例

本套丛书力求从实际出发，落实基础，强调能力，突出创新。通过精心设计研讨式的问题、建构系统化的知识结构、提供丰富多彩的互动材料，帮助学生深刻理解所学课程，培养其创新探究意识、实践动手能力，全面提升学生的综合素质。本套丛书根据课程标准的教学理念与新课程教学实施环节，各分册结构基本分为五大板块：单元概览、积累运用、拓展迁移、交流评价、延伸阅读。

【单元概览】主要是对单元内容进行概括提示、对比归类、有序梳理，旨在帮助学生了

解本单元的知识体系，建构单元知识框架，达到成竹在胸、纲举目张之目的。

【积累运用】主要是课、节基本知识和基本能力的体现，同时兼顾对重点、难点的提炼。

力求通过生动活泼的形式引导学生在轻松愉悦的氛围中获取知识、夯实基础、形成能力、提升素质。

【拓展迁移】着眼于课堂知识的延伸、拓展与深化，一般通过精选的案例作为思维的发散点，引导学生实现新旧知识的整合迁移。通过在多样化的探究和互动学习中，点燃学习热情，体会探究奥妙。

【交流评价】根据教材内容的重点、难点、歧义点设置问题，引发学生的讨论、质疑与思考，同时也希望通过自我或者小组、同伴的评估，使学生逐步养成感悟、反思与总结的习惯，从而纠正错误、调整路径，不断提高学习质量。

【延伸阅读】提供与本课内容相关的史料事实、学科信息或者资料链接，供广大教师与学生的查阅与鉴赏，以便博采众长、登高望远。

每单元后附有单元测试与评价习题，全书提供有模块测试与评价习题，供师生课堂检测或者学生自我检测之用。

此外，各学科分册根据学科特点、模块特色，紧扣课程标准理念，结合教学实际，在上述板块中开辟了专家说课、课堂探究、三维达标、案例精讲、综合跃升、互动实践、小组讨论、自我评价、趣味阅读等富有创意、多姿多彩的二级栏目。

《深度学习：模型、算法与实践》内容简介在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和创新的核心要素。而深度学习，作为人工智能领域最具颠覆性的技术之一，正以前所未有的力量重塑着各行各业。本书《深度学习：模型、算法与实践》旨在为读者提供一个系统、深入且实用的深度学习知识体系，帮助您理解其核心原理，掌握关键算法，并能将其应用于实际问题之中。本书从基础理论出发，循序渐进地引导读者走进深度学习的殿堂。首先，我们将回顾人工智能和机器学习的起源与发展，为读者搭建一个宏观的认知框架。随后，重点介绍深度学习的基石——神经网络。我们将详细阐述感知机、多层感知机（MLP）的结构与工作原理，以及激活函数的选择与作用。在此基础上，我们会深入讲解反向传播算法（Backpropagation），这是训练神经网络最核心的算法，我们将通过数学推导和直观解释，使其清晰易懂。接着，本书将目光聚焦于深度学习的各种经典模型。卷积神经网络（CNN）是处理图像数据的利器，我们将从其产生背景出发，详细解析卷积层、池化层、全连接层等关键组成部分，并介绍LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等一系列里程碑式的CNN架构，分析它们的设计思想和优劣。对于序列数据的处理，循环神经网络（RNN）及其变种如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是不可或缺的工具。本书将深入剖析RNN的循环结构、梯度消失/爆炸问题，并详细讲解LSTM和GRU如何通过门控机制有效地解决这些难题，以及它们在自然语言处理、语音识别等领域的广泛应用。随着模型复杂度的提升，如何有效地训练这些模型成为关键。本书将投入大量篇幅讲解各种优化算法。除了基础的梯度下降法（SGD），我们还将介绍带动量（Momentum）、Adagrad、RMSprop、Adam等更高效的优化器，分析它们的收敛速度和鲁棒性。正则化技术是防止模型过拟合的利器，我们将深入探讨L1、L2正则化、Dropout、Batch Normalization等方法，并解释它们如何缓解过拟合现象，提升模型的泛化能力。此外，模型评估与选择也是实践中不可忽视的一环，我们将介绍交叉验证、准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等评估指标，并讲解如何根据任务需求选择合适的模型和超参数。在掌握了基础模型和训练技巧后，本书将进一步拓展到更前沿的深度学习领域。生成对抗网络（GANs）是近年来最令人兴奋的进展之一，它通过“生成器”和“判别器”的博弈，能够生成逼真的图像、文本等内容。我们将详细阐述GANs的基本原理、各种变体（如DCGAN、WGAN、StyleGAN）及其在图像生成、风格迁移、超分辨率等方面的应用。 Transformer模型及其在自然语言处理领域的革命性影响将是本书的另一个重点。我们将详细解析Transformer的自注意力（Self-Attention）机制，这是其区别于RNN和CNN的关键。通过多头注意力、位置编码、编码器-解码器结构，Transformer实现了对序列数据的并行处理和更有效的上下文信息捕捉。基于Transformer的模型如BERT、GPT系列，彻底改变了自然语言理解和生成的能力，本书将深入分析它们的设计理念、预训练与微调策略，以及在文本分类、机器翻译、问答系统等任务中的强大表现。除了上述经典模型，本书还将涵盖一些重要的深度学习应用。在计算机视觉领域，除了图像分类，我们还将涉及目标检测（如Faster R-CNN, YOLO, SSD）、图像分割（如U-Net, Mask R-CNN）、人脸识别等。在自然语言处理领域，除了文本分类和机器翻译，我们将触及词向量（Word Embeddings）的原理与应用、文本生成、情感分析、命名实体识别等。此外，还会初步介绍深度学习在语音识别、推荐系统、强化学习等领域的应用范例，为读者开阔视野。本书不仅仅停留在理论层面，更强调“实践”二字。每一章的讲解都会尽量结合实际案例，并提供代码实现思路。书中将指导读者使用当下主流的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，从数据预处理、模型搭建、训练调优到结果评估，完成一个完整的深度学习项目。我们将提供清晰的代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。此外，本书还将讨论实际项目开发中常见的挑战，如数据不均衡、计算资源限制、模型部署等，并提供相应的解决方案和最佳实践。本书的语言风格力求严谨而易懂，数学公式的推导清晰明了，关键概念的解释深入浅出。我们避免使用晦涩难懂的术语，并在必要时提供补充说明。本书的读者对象为对人工智能、机器学习以及深度学习感兴趣的学生、研究人员、工程师和开发者。无论您是初学者，希望系统学习深度学习的基础知识，还是有一定经验的开发者，希望深入了解前沿模型和实践技巧，都能从本书中获益。通过阅读《深度学习：模型、算法与实践》，您将能够：理解深度学习的核心原理：掌握神经网络、反向传播等基本概念。掌握经典深度学习模型：深入理解CNN、RNN、Transformer等模型的设计思想和工作机制。学会高效的模型训练技巧：掌握各种优化算法和正则化技术，提升模型性能。了解前沿研究方向：接触GANs、BERT等最新模型及其应用。具备实践能力：能够使用主流深度学习框架搭建、训练和评估模型。解决实际问题：将深度学习技术应用于计算机视觉、自然语言处理等具体场景。深度学习的浪潮正在席卷全球，掌握这项技术将为您在未来的科技浪潮中占据优势。本书将是您开启深度学习之旅，迈向人工智能领域的坚实起点和宝贵向导。