高等学校本科自动化指导性专业规范(试行) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育

作者:本社

出品人:

页数:74

译者:

出版时间:2007-8

价格:9.00元

装帧:

isbn号码:9787040224191

丛书系列:

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深度学习与神经网络基础 本书简介 本书旨在为读者系统介绍深度学习（Deep Learning）的核心概念、关键算法以及前沿应用。我们力求在保证理论深度和广度的同时，兼顾工程实践的可操作性，为希望进入人工智能（AI）领域，特别是专注于机器学习和深度学习方向的研究人员、工程师和高年级本科生提供一份全面、深入的参考指南。 第一部分：机器学习与深度学习的理论基石 本书首先回顾了传统机器学习（如线性模型、支持向量机、决策树和集成方法）的基本原理和局限性，为过渡到深度学习模型打下坚实的基础。我们详细探讨了概率论、信息论和优化理论在构建现代学习模型中的核心作用，特别是梯度下降法及其变种（如SGD、Adam、RMSProp）的收敛性分析与实际应用中的技巧。 随后，我们深入剖析了人工神经网络（ANN）的结构与演化。这包括对神经元模型（如感知机、Sigmoid、ReLU家族）的数学描述，激活函数的选择对网络表达能力和训练稳定性的影响。重点解析了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，确保读者理解梯度计算的内在机制，而非仅仅停留在工具层面。 第二部分：核心深度学习架构详解 本部分是本书的主体，系统地介绍了当前主导AI领域的几种关键网络架构。 卷积神经网络（CNN）的构建与应用： 我们详细讲解了卷积操作的数学本质、池化层的必要性，以及不同层次的特征提取过程。书中包含了对经典网络结构（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception/GoogLeNet、DenseNet）的结构剖析、设计哲学和参数量对比。特别地，我们对残差连接（Residual Connections）和批归一化（Batch Normalization）的引入如何解决了深层网络中的梯度消失/爆炸问题进行了详尽的数学和直观解释。在应用层面，本书涵盖了CNN在图像分类、目标检测（如Faster R-CNN, YOLO系列）和语义分割中的最新进展和技术细节。 循环神经网络（RNN）及其变体： 针对序列数据的处理需求，我们首先介绍了标准RNN的结构和其在处理长期依赖问题上的固有缺陷（梯度消失与爆炸）。随后，我们重点阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），并提供了它们在自然语言处理（NLP）任务中的具体实现案例，如文本生成和命名实体识别。 Transformer架构与自注意力机制： 鉴于Transformer模型对现代NLP乃至计算机视觉领域的颠覆性影响，本书用专门的章节对其进行了深入解析。我们详尽阐述了自注意力（Self-Attention）机制的Scaled Dot-Product Attention的计算流程，并解释了多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的表示能力。本书对比了Encoder-Decoder结构（如原始Transformer）和仅使用Encoder（如BERT）或仅使用Decoder（如GPT系列）的适用场景，并讨论了位置编码（Positional Encoding）的重要性。 第三部分：高级主题与工程实践 本书的第三部分着眼于将理论模型转化为高效率、高鲁棒性的实际系统。 优化与正则化策略： 除了基础的优化器，我们还探讨了动量（Momentum）、自适应学习率方法的进阶应用，以及如何根据任务特性选择合适的优化调度策略。在正则化方面，本书对比了L1/L2正则化、Dropout、数据增强（Data Augmentation），并探讨了早停法（Early Stopping）的有效性。我们还引入了模型压缩技术，如权重剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation），以适应资源受限的部署环境。 生成模型概览： 我们简要介绍了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的基本框架。对于GAN，书中详细讨论了其判别器和生成器的博弈过程，以及如何通过WGAN、LSGAN等改进来解决训练不稳定的问题，并展示了其在图像生成和风格迁移中的应用。 可解释性与鲁棒性： 随着AI模型在关键决策中的参与度提高，模型的可解释性（XAI）变得至关重要。本书介绍了几种常用的后验解释方法，如LIME和SHAP值，帮助读者理解模型决策背后的逻辑。同时，我们也关注模型的鲁棒性，讨论了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及其防御策略。 软件环境与工具链： 实践是检验真理的唯一标准。本书的附录和配套资源中，提供了使用主流深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）实现上述复杂模型的详细代码示例和调试技巧。我们强调了GPU加速、分布式训练的基础配置和性能优化方法，确保读者能够高效地进行大规模实验。 目标读者与学习路径建议： 本书假定读者具备扎实的高等数学（微积分、线性代数）和基础概率统计知识，以及一定的编程经验（推荐Python）。对于有志于从事前沿AI研究和工业界应用开发的专业人士而言，本书将是不可或缺的系统性参考书。阅读本书后，读者将能够独立设计、训练和评估复杂的深度学习模型，并深入理解其背后的数学原理和工程挑战。

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这本书的语言风格与其说是“指导”，不如说是“宣示”，充满了权威性和不容置疑的陈述语气。通篇下来，我感觉自己像是在接受一份来自行业顶层设计的正式训导，每一个措辞都经过了深思熟虑，力求滴水不漏，涵盖所有可能的边界条件。这种严谨性固然保证了规范的通用性和长期有效性，但对于初涉此领域的新手来说，未免显得过于高深和难以消化。它更像是为已经身处决策层或深谙行业语境的专业人士准备的工具，而不是为心怀憧憬、渴望一窥自动化全貌的高校学生量身定制的“向导”。我尝试去理解某些术语的深层含义和它们在实际教学中应如何落地，但书中提供的解释往往是定义式的，缺乏情境化的铺垫。这种“自上而下”的叙事方式，使得书本与读者的距离感始终存在，它像是立在一个高台上俯瞰全局，却未能蹲下身子，与地面上的学习者进行平视的交流。想要从中获取关于如何将理论知识转化为实践能力的具体操作步骤，恐怕要大失所望。

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阅读这本书的过程，就像是在经历一次严格的行政审查，每一个章节都带着浓厚的官方文件气息，让人不得不打起十二分精神去捕捉那些隐藏在冗长语句背后的细微差别。内容组织上，它呈现出一种高度模块化和分类化的倾向，这对于体系构建是必要的，但对于追求流畅阅读体验的读者而言，则显得碎片化且缺乏内在的逻辑张力。你会不断地在不同的技术分支、不同层级的要求之间跳转，像是在操作一个复杂的数据库查询界面，而不是沉浸在一个连贯的故事叙述中。我尤其注意到，书中对不同专业方向的交叉融合部分的描述相对简略，似乎默认了各分支间的壁垒是清晰且难以逾越的。这与当前工程教育强调T型人才培养的趋势有所背离。这本书提供的是一个清晰的“A到Z”的导航，但它没有提供任何“捷径”或“风景线”，阅读的收获更多是结构上的理解，而非思维上的启迪。

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这本书的封面设计实在是朴素得让人有些措手不及，那种典型的官方文件质感扑面而来，感觉像是从某个年代久远的政府档案室里直接复印出来的。内页的排版更是中规中矩，黑白分明，字体选择上也没有太多花哨，完全是那种“信息传递至上”的实用主义风格。拿到手里沉甸甸的，翻开后，那些密密麻麻的条文、细则和标准清单，瞬间让我的思绪回到了大学时代那些堆积如山的教科书和规范手册前。我原本期待能看到一些对未来技术趋势的探讨，或者至少是生动具体的案例分析，但这本书似乎完全将“指导性”三个字贯彻到底，它更像是一份严谨的、面向管理的蓝图，而不是一本能激发学生学习热情的入门指南。阅读过程中，我不断地在寻找那些关于前沿技术，比如人工智能、物联网在自动化领域的最新应用实例，或者关于跨学科知识整合的建议，但这些内容似乎都被刻意地放在了“规范”之外，使得整本书读起来略显干涩和抽象。对于真正渴望了解行业脉搏和未来发展方向的读者来说，这份规范或许提供了制度框架，但缺乏润物细无声的引导力。

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这本书的装帧和设计，仿佛在向读者无声地宣告其不容置疑的官方地位，但这种刻意的低调与朴实，反而让人对其内容产生了更深层次的审视：它是否过于保守，以至于错失了对新兴领域的回应？从结构上看，它严谨地勾勒出了本科自动化教育的“底线”和“标配”，这无疑为行业人才的培养提供了统一的度量衡。但这种“指导性”的重量感，使得它在传达上更侧重于“要求”而非“启发”。它没有提供任何可以被视为“软技能”——例如团队协作、有效沟通、职业伦理——的深入探讨，这些在现代工程实践中同样至关重要。整本书散发着一种不容妥协的务实精神，一切以“规范”为核心，而将那些激发学习热情的、更具前瞻性的、甚至带有争议性的讨论都摒弃在外。对于追求全面发展的读者而言，这本书提供的知识地图是完整的，但其色彩是单调的，缺乏那种能让人产生共鸣和热切追求的鲜活气息。

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如果把这本书比作一张藏宝图，那么它描绘的路线图无疑是清晰、精确到每一个经纬度的，但它唯独没有告诉你宝藏本身闪耀着怎样的光芒。它的价值体现在对“应该教什么”和“应该达到什么标准”的界定上，这对于高校课程体系的建设和评估无疑是至关重要的基石。然而，作为一名试图从这本书中汲取灵感的学习者，我发现它在“如何教得更有趣、更具吸引力”这个维度上几乎是空白的。它为教学设定了坚硬的骨架，但缺乏填充血肉的激情和想象力。例如，在讨论到控制系统设计时，书中详细罗列了必须覆盖的知识模块，但完全没有提及如何通过项目制学习（PBL）来激发学生的创新思维，或者如何将当前业界最热门的工业4.0概念融入到基础课程中去。这本书更像是一份对既有成熟体系的总结与固化，而非对未来可能性的探索与激发。它的严肃性压倒了一切，使得阅读体验趋于一种沉闷的、任务导向的完成过程。

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