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出版者:北京大学出版社

作者:汪琼

出品人:

页数:225 页

译者:

出版时间:2007年7月1日

价格:12.8

装帧:平装

isbn号码:9787301116753

丛书系列:

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• 汪琼
• 教育技术
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• 教育创新

寰宇科技前沿探索：人工智能驱动的未来社会构建 本书旨在深入剖析当前科技浪潮中，以人工智能（AI）为核心驱动力所带来的社会结构、经济模式及伦理体系的深刻变革。 我们将聚焦于前沿技术的实际落地与未来潜力，为读者提供一个既具理论深度又富实践洞察的全面图景。 --- 第一部分：智能时代的基石——深度学习与数据驱动的范式转移 第一章：超越传统算法：生成式模型的崛起与认知边界的拓展 本章将详尽阐述当前AI领域最受瞩目的焦点——生成式对抗网络（GANs）和Transformer架构的底层逻辑及其对内容生产方式的颠覆。我们将分析这些模型如何从海量数据中提取并重构复杂模式，并探讨其在艺术创作、药物发现和复杂系统模拟中的突破性应用。重点关注模型的可解释性（Explainability）问题，即我们如何在依赖“黑箱”决策的同时，建立起必要的信任机制和验证框架。探讨从统计学习到因果推断的演进路径，揭示AI系统理解世界“为什么”而非仅仅“是什么”的潜力。 第二章：数据生态系统的重塑：隐私、主权与联邦学习的平衡艺术 数据被誉为新时代的石油，但其采集、存储和使用过程正面临前所未有的法律与伦理挑战。本章将深入研究数据主权的概念，探讨不同国家和地区在数据本地化和跨境流动方面的监管差异。核心内容将放在“联邦学习”（Federated Learning）和“差分隐私”（Differential Privacy）技术的原理与实践。我们将分析如何在不直接暴露原始敏感数据的前提下，实现分布式模型的有效协同训练，从而在保护个人隐私的同时，释放数据的集体价值。此外，本书还将评估基于区块链技术的数据溯源与安全共享机制的可靠性与扩展性。 第三章：计算力的民主化与边缘智能的部署 随着模型复杂度的激增，对高性能计算资源的需求达到了新的高度。本章将审视云计算中心在AI基础设施中的核心地位，并探讨异构计算（如GPU、TPU、神经形态芯片）的最新进展如何降低大型模型训练的门槛。更重要的是，我们将详细介绍“边缘智能”（Edge AI）的实践路径。这包括在物联网设备、自动驾驶汽车和实时工业控制系统中部署轻量化、高效率AI模型的挑战与策略。讨论功耗优化、模型蒸馏（Model Distillation）技术在资源受限环境下的应用效果。 --- 第二部分：产业颠覆与经济重构——AI赋能下的垂直领域革命 第四章：工业4.0的深度融合：智能制造与供应链的韧性构建 本章关注AI如何从流程优化工具转变为核心生产力。我们将分析机器视觉在质量控制、预测性维护（Predictive Maintenance）中的精度飞跃，以及强化学习在复杂调度问题（如物流路径优化、机器人协同操作）中的应用。重点剖析AI驱动的数字孪生（Digital Twin）技术如何实现物理世界的实时映射和虚拟演练，从而大幅缩短产品迭代周期并提升供应链的抗风险能力。探讨人机协作模式的进化，即协作机器人（Cobots）如何与人类工人无缝集成，实现增效而非替代。 第五章：金融科技的未来形态：量化交易与风险管理的智能决策 金融行业是AI应用最激进的领域之一。本章将深入研究高频交易中的算法策略演进，从传统的均值回归到基于深度学习的市场情绪分析。同时，我们将详尽探讨AI在反欺诈、信用评分和合规性审查（RegTech）中的创新应用。特别关注如何利用图神经网络（GNNs）来识别复杂的金融关联网络，从而更有效地发现潜在的系统性风险。本书将警示过度依赖模型的风险，并探讨金融AI中的“闪崩”现象背后的技术成因。 第六章：医疗健康领域的精准革命：从诊断辅助到个性化治疗方案 AI在医疗领域的潜力最为引人注目。本章将聚焦于医学影像分析的突破，包括AI辅助的早期癌症筛查和病理切片分析。核心内容将放在个性化医疗的实现路径：如何整合基因组数据、电子病历和可穿戴设备数据，利用AI构建个体化的疾病风险预测模型。此外，探讨AI在加速新药研发（Drug Discovery）中的作用，特别是分子结构预测和靶点识别的技术进展。 --- 第三部分：治理、伦理与人类角色的再定义 第七章：AI伦理的硬性约束：偏见检测、公平性与问责机制的构建 随着AI系统权力范围的扩大，确保其公平性和透明度成为紧迫的社会议题。本章将详细介绍量化偏见（Bias Quantification）的技术指标和缓解策略，例如在招聘和信贷审批算法中消除种族或性别偏见的方法。我们将探讨“可解释性AI”（XAI）的实践工具箱，以及在关键决策点建立“人类在环”（Human-in-the-Loop）干预机制的必要性。讨论在法律框架下，如何界定AI系统的责任主体，以及建立跨国界的AI伦理监管标准的挑战。 第八章：地缘政治与技术竞争：全球AI格局的博弈 本章将从宏观视角分析当前全球在AI研发和人才竞争中的权力分布。探讨主要经济体在关键技术领域（如芯片制造、基础算法研究）的国家战略布局。分析AI技术在军事应用（自主武器系统）和信息安全（深度伪造技术的扩散）方面的双重影响，以及国际社会在限制AI军备竞赛方面所面临的困境与合作前景。 第九章：人类智能的未来形态：共生、创造力与终身学习的必要性 本书的终章将回归到对人类自身角色的探讨。我们不会预言人类将被机器取代，而是探索一种新的“智能共生”模式。分析未来职场中，哪些技能（如复杂的情感理解、跨学科整合、批判性思维）是AI难以替代的“人类专有优势”。强调终身学习体系的构建，以适应由AI驱动的、持续快速变化的工作环境。最终，本书提出一个建设性的愿景：通过审慎的技术部署和深思熟虑的社会政策，让人工智能真正成为提升人类福祉、拓展文明边界的强大工具。 --- 总结： 本书提供了一套关于人工智能如何重塑现代世界的系统性分析框架，涵盖了从底层技术原理到上层社会治理的完整光谱，旨在为决策者、技术人员及关注未来趋势的每一位读者提供不可或缺的战略视野。

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我以一个教育技术研究者的身份来审视这本书，它最大的价值在于对“有效性”的量化和理论框架的构建。市面上很多关于线上教学的书籍，要么过于偏重工具介绍，缺乏底层逻辑支撑；要么就是纯粹的教育学理论，脱离了互联网平台的实际限制。而《网上教学成功四要素》巧妙地找到了平衡点。它没有纠结于某一个特定的平台，而是提供了一套普适性的评估模型。我特别欣赏作者对于“学习者自主性”与“教师引导性”之间张力关系的探讨，书中用大量的图表和对比分析，论证了在异步学习环境中，如何通过精心的任务设计来激发内在驱动力，而不是单纯依赖外部压力。对于那些希望系统性优化自己在线课程结构的高校教师或企业培训师来说，这本书提供的不仅仅是方法，更是一种思维升级。它迫使我们重新思考，在信息唾手可得的时代，教师的核心角色究竟是什么——不再是知识的搬运工，而是学习体验的架构师。

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说实话，我抱着试试看的心态买了这本书，因为我对“成功”这个词有点免疫了，总觉得太夸张。但读着读着，发现这本书的笔触非常接地气，一点也不像那种高高在上的专家著作。它更像是我的一个资深同行，坐在我对面，手把手教我如何应对那些令人头疼的“技术故障”和“冷场时刻”。最让我印象深刻的是关于“情感连接”的部分，作者没有回避线上教学中人与人之间容易产生的疏离感，反而提出了许多极富创意的“微小仪式”来建立社区感。比如，建议在每次课程开始时，分享一个与课程主题相关的个人小故事，或者设置一个“一周最佳贡献者”的小彩蛋。这些看似微不足道的操作，却极大地提升了学习的“人情味”。我以前总是在想技术如何优化，这本书却提醒我，技术永远是为“人”服务的，好的线上教学，归根结底是心的交流。

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作为一名课程设计师，我更看重的是学习流程的闭环设计。这本书在这方面做得极为出色，它清晰地描绘了一个完整的线上学习生命周期。让我感到惊喜的是，作者对“学习数据的解读与应用”给予了极高的重视，这通常是其他书籍会忽略的环节。书中不仅告诉你应该收集哪些数据（比如点击率、停留时间、讨论参与度），更重要的是，它提供了如何将这些数据转化为下一轮教学优化的具体行动指南。比如，如果发现某个环节的讨论深度不足，作者建议采取的不是增加强制性发言，而是优化提问的开放性，甚至引入“匿名提问箱”来鼓励沉默者的发声。这种数据驱动的迭代思维，彻底改变了我以往凭经验做调整的习惯。这本书就像一本高级的“线上课程体检手册”，告诉你哪里有病，更重要的是，告诉你如何开药方，并且跟踪疗效。

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这本书真是让我大开眼界，原以为网络授课就是把线下的课堂搬到线上，顶多加点视频会议，没想到里面蕴含了这么多精妙的学问和实操技巧。作者深入浅出地剖析了技术、内容、互动和评估这四个维度的关系，让我这个刚刚转型线上教学的老师，找到了清晰的路线图。特别是关于“如何设计引人入胜的在线活动”那一章，简直是救命稻草！我以前总是感觉学生在屏幕后面眼神飘忽，听课效率低下，但书里提到的“迷你项目驱动学习”和“即时反馈机制”，我试着用了一下，效果立竿见影。学生们开始主动在聊天区提问，甚至互相解答，那种学习的活力一下子被点燃了。这本书不是空泛的理论说教，而是充满了具体可操作的案例和工具推荐，比如某些互动白板软件的最佳使用场景，如何用投票功能快速摸清学生的掌握程度，这些细节对于一线教师来说太宝贵了。读完后，我对未来在线教育的潜力充满了信心，不再觉得它只是权宜之计，而是一种更具未来感的教育形态。

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我对这本书的评价，要从“可读性”和“实用性”的双重角度来看待。首先，它的文字风格非常活泼流畅，没有过多晦涩的教育术语，即使是刚接触在线教育的职场人士也能轻松理解。其次，它不像其他教材那样堆砌理论，而是将理论巧妙地嵌入到“情景模拟”之中。比如，书中详细描述了一个“高流失率MOOC”如何通过调整评估方式和增加同伴互助环节，最终逆转乾坤的完整案例，读起来像是一个精彩的商业案例分析，引人入胜。更重要的是，它关注到了“数字鸿沟”和“公平性”的问题，探讨了如何在资源有限的环境下，依然能提供高质量的在线学习体验，这体现了作者的社会责任感和人文关怀。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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