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出版者:Scholastic

作者:Hereford, Nancy Jo (EDT)/ Hereford, Nancy Jo/ Schall, Jane (EDT)

出品人:

页数:80

译者:

出版时间:

价格:85.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9780590491129

丛书系列:

图书标签:

• 儿童教育
• 游戏化学习
• 早期发展
• 亲子互动
• STEAM教育
• 蒙台梭利
• 启蒙教育
• 创造力
• 动手能力
• 学习方法

掌控未来：面向数字时代的深度学习与应用实践 本书聚焦于人工智能（AI）领域最前沿的技术革新与产业落地，旨在为技术专业人士、资深开发者以及希望深入理解现代计算范式的研究人员提供一套全面、深入且极具实操性的指南。我们不仅仅探讨理论框架，更强调在实际复杂工程环境中如何构建、优化和部署高性能的深度学习模型。 --- 第一部分：现代深度学习的基石与范式转换 本部分将首先为读者奠定坚实的理论基础，并引入当前主导AI领域的核心架构和思维模式的转变。 第一章：超越传统神经网络的界限：Transformer 架构的深入剖析 本章将详细拆解自注意力（Self-Attention）机制的数学原理及其在序列建模中的革命性意义。我们将探讨标准 Transformer 模型的结构（Encoder-Decoder 堆栈），深入分析多头注意力机制如何实现对输入数据不同子空间的并行捕获。随后，内容将扩展至处理长序列的挑战（如二次复杂度问题），并介绍诸如稀疏注意力（Sparse Attention）、核化注意力（Kernelized Attention）以及线性化 Transformer 变体的优化策略。最后，我们将通过 PyTorch/TensorFlow 框架实现一个基础的 Transformer 块，以巩固对核心计算流程的理解。 第二章：大规模预训练模型的生态与挑战（LLMs & VLMs） 本章是理解当前AI前沿的关键。我们将系统梳理大型语言模型（LLMs，如 GPT 系列、LLaMA 架构）和多模态模型（VLMs，如 CLIP、DALL-E）的训练范式。重点分析预训练阶段的资源消耗、数据清洗和去偏（Debiasing）技术。关于模型架构，我们将对比自回归（Autoregressive）、自编码（Autoencoding）和 Seq2Seq 模型的优劣，并探讨如何通过 Mixture-of-Experts (MoE) 架构在保持模型容量的同时，提升推理效率。本章的实践部分将侧重于理解和使用 Hugging Face Transformers 库，掌握高效加载和参数化预训练模型的技巧。 第三章：深度强化学习的最新进展与现实应用 本部分跳出监督学习的框架，深入探索智能体如何在动态环境中通过试错学习最优策略。我们将从贝尔曼方程出发，逐步推导出 Q-Learning、SARSA 等经典算法，然后重点转向策略梯度方法，如 REINFORCE 和 A2C/A3C。关于策略优化，本章会详述近端策略优化（PPO）和信任域策略优化（TRPO）的机制，解释其如何在样本效率和策略稳定性之间取得平衡。实践环节将专注于使用 Gymnasium（原 OpenAI Gym）环境，实现一个基于 PPO 算法的复杂控制任务求解器。 --- 第二部分：高性能模型工程与优化实践 理论的强大必须通过高效的工程实践才能转化为生产力。本部分专注于将研究成果转化为可部署、可扩展的工业级系统。 第四章：内存、计算与并行化策略：深度学习的底层优化 本章是关于如何榨干硬件性能的关键。我们将探讨 GPU 内存管理的精细化操作，包括张量切分、激活值重计算（Activation Checkpointing）的应用场景。在并行化策略上，我们将区分数据并行（DDP）、模型并行（Pipeline Parallelism）和张量并行（Tensor Parallelism），并详细分析如何针对不同规模的模型（例如，参数量超过千亿的模型）设计混合并行策略。此外，还将引入如 DeepSpeed 和 FSDP（Fully Sharded Data Parallel）等先进框架的配置与调优指南。 第五章：高效推理的艺术：从训练到部署的量化与剪枝 部署阶段的延迟和成本是决定AI应用成败的关键因素。本章将聚焦于模型压缩技术。首先，深入探讨不同量化方法（如 Post-Training Quantization, PTQ 和 Quantization-Aware Training, QAT）的原理、精度损失分析和硬件兼容性。其次，讲解结构化与非结构化剪枝（Pruning）技术，包括幅度剪枝、迭代剪枝和基于重要性评分的剪枝。最后，我们将对比使用 ONNX Runtime、TensorRT 和 OpenVINO 等推理引擎进行加速的实战案例，并演示如何利用硬件特定的优化内核来最大化吞吐量。 第六章：联邦学习与隐私保护的计算范式 随着数据隐私法规日益严格，联邦学习（Federated Learning, FL）成为分布式训练的重要方向。本章将详细解析 FedAvg 算法的收敛性挑战、非独立同分布（Non-IID）数据对训练的影响，以及如何通过更复杂的聚合策略（如 FedProx、SCAFFOLD）来缓解这些问题。在隐私保护方面，我们将介绍差分隐私（Differential Privacy, DP）在梯度或模型更新中的应用，并探讨安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）在保护通信双方数据安全方面的潜力。 --- 第三部分：前沿应用与跨领域集成 本部分关注深度学习如何解决现实世界中高度复杂的、跨学科的问题，展示其强大的泛化能力。 第七章：图神经网络（GNNs）在复杂系统建模中的应用 本章将系统介绍图结构数据处理的必要性，从基础的 Graph Convolutional Networks (GCN) 和 Graph Attention Networks (GAT) 出发，解析谱域方法与空间域方法的本质区别。我们将重点探讨 GNNs 在社交网络分析、分子结构预测（化学信息学）以及交通流预测等领域的最新研究成果。内容将深入到处理大规模、动态图数据的采样技术（如 GraphSAGE）和高效的批处理机制。 第八章：生成模型的高级控制与可解释性增强 生成模型已远超简单的图像生成。本章将侧重于如何精确控制生成过程。我们将深入分析扩散模型（Diffusion Models）的去噪过程和时间步调度，并探讨如何通过Classifier-Free Guidance 技术来提升生成结果的保真度和多样性。在可解释性方面，本章将引入反事实解释（Counterfactual Explanations）和因果推断（Causal Inference）的概念，探讨如何利用这些工具来验证大型生成模型的决策过程，并提供用户可理解的干预点。 第九章：AI系统的鲁棒性、安全与对抗性防御 一个投入实际使用的AI系统必须是鲁棒和安全的。本章聚焦于防御性AI。我们将详细解析构建高效的对抗样本（Adversarial Examples）的技术（如 FGSM、PGD 攻击），并对比多种防御策略，包括对抗训练（Adversarial Training）、梯度掩码（Gradient Masking）和输入净化技术。此外，我们将探讨模型盲点（Model Blind Spots）的检测方法，以及在边缘设备上部署安全AI模型的特殊考量。 --- 总结与展望： 本书的结构旨在构建一个从底层理论到前沿工程实践的完整知识图谱。通过对这些核心模块的深入学习和动手实践，读者将能够不仅理解当前AI系统的“是什么”，更能掌握“如何做”以及“如何做得更好”的工程方法论，为应对下一代智能计算的挑战做好充分准备。本书假设读者已具备扎实的线性代数、微积分基础和 Python 编程能力。

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哇，最近淘到一本宝藏书，简直是知识与趣味的完美结合！这本书的装帧设计就非常吸引人，拿在手里沉甸甸的，纸张的质感也处理得恰到好处，让人忍不住想一页一页地翻下去。内容上，它巧妙地将复杂的理论知识融入到生动有趣的故事场景中，完全没有那种枯燥的说教感。作者的叙事功力一流，笔下的角色鲜活立体，他们的每一次探索和尝试都充满了人性的光辉与成长的烦恼，读起来就像在看一部引人入胜的探险小说。尤其是关于逻辑思维构建的那几个章节，作者没有直接抛出公式，而是通过一系列精心设计的谜题和挑战，引导读者自己去“悟”出其中的门道，这种潜移默化的学习方式，真的比死记硬背有效得多。我特别欣赏作者在阐述一些抽象概念时，所使用的那些贴近生活的比喻，瞬间就将晦涩难懂的知识点变得清晰明了。读完后，感觉自己的思维框架都被打开了，看待问题的角度也多了几分灵活性和创造力。这不只是一本书，更像是一场思维的盛宴，强烈推荐给所有渴望提升自我，又害怕传统说教的人！

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作为一名对跨学科知识融合有偏好的读者，我必须盛赞此书在整合不同领域信息时的功力。它不是简单地罗列不同领域的知识点，而是构建了一个宏大的知识网络。比如，它能将音乐的节奏感与数学中的数列规律联系起来，再通过历史上的建筑变迁来印证这种模式的普适性。这种“万物皆有联系”的展现方式，极大地满足了我对世界整体性理解的渴望。书中的案例选择也十分大胆且富有远见，没有局限于传统的“经典案例”，反而大量引入了最新的科技发展和新兴的文化现象作为分析的载体。这使得整本书充满了时代感和前瞻性，让人感觉作者的视野非常开阔。我特别喜欢作者在论述中展现的那种谦逊与开放的态度，他从不把自己塑造成唯一的权威，而是更像一位经验丰富的向导，陪伴读者一同探索未知领域。阅读过程是渐进式的，它允许你慢下来，去品味每一个论据背后的力量。读完后，我感觉自己不仅学到了新东西，更重要的是，学会了如何更有效地去学习新事物，这才是这本书最大的价值所在。

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我通常对那些篇幅冗长、论证过于繁复的专业书籍望而却步，但这本书的阅读体验简直是惊喜连连。它的文字精炼，直击要害，每一句话都仿佛经过了反复的打磨，去除了所有不必要的赘述。它采用了一种非常现代的叙事手法，大量使用短句和强有力的动词，使得阅读节奏明快，丝毫没有拖沓感。这本书的魅力在于，它能在最短的时间内，将最核心的观点传递给你，并且通过一系列精巧的设计，确保这些观点能够真正地“扎根”于你的脑海中。我发现自己竟然能在通勤的碎片时间里，读完好几个核心章节，而且读完后不是一头雾水，而是有一种“茅塞顿开”的清晰感。它就像一个高效率的信息压缩包，但其密度之高，却丝毫没有牺牲阅读的愉悦性。作者对读者的尊重体现在每一个细节里，比如，重要的概念都会被特别强调或用不同字体区分，使得重点一目了然。这本书让我重新爱上了阅读，它证明了深度思考和轻松阅读完全可以并行不悖。强烈推荐给所有时间紧张，但又极度渴望高质量知识摄入的都市人！

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说实话，我一开始对这类主题的书抱持着怀疑态度，总觉得很多打着“趣味”旗号的书，最后都会沦为浅尝辄止的“花架子”。但这本书彻底颠覆了我的看法。它最令人称道之处在于其严谨的学术支撑和极富创意的实践指导之间的平衡。你会发现，作者在每一个看似轻松愉快的活动设计背后，都隐藏着深厚的教育学或心理学原理。举个例子，书中描述了一个关于团队协作的小游戏，一开始大家都在各自为政，场面混乱不堪，但随着规则的微调，团队的效率奇迹般地提升了。书中对这个过程的分析，精准地指出了沟通障碍和角色定位的重要性，这对于任何管理者或者团队成员来说，都是一份宝贵的经验总结。我尝试着将书中的某些小技巧运用到我日常的工作汇报中，效果立竿见影，同事们都好奇我最近怎么变得如此“会玩”了。这本书的排版设计也深得我心，大量的留白和精美的插图，让阅读过程成为一种享受，而不是负担。它没有贩卖焦虑，而是提供了一套实实在在的工具箱，让你在享受过程的同时，不知不觉地完成了能力的飞跃。

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这本书给我的整体感受是“沉浸式体验的教科书”。我很少看到一本书能如此自然地模糊“学习”与“娱乐”的界限。它的语言风格非常活泼，充满了机智的幽默感，读起来让人时不时会心一笑。作者似乎对人类的好奇心有着深刻的洞察力，他总能在你感到思维开始懈怠时，抛出一个更具挑战性或更猎奇的观点来抓住你的注意力。比如，关于空间想象力提升的那几章，它没有直接让你去画图，而是让你去“想象”一个不存在的房间的内部构造，并根据指令不断调整家具的位置，这种“动脑筋不动笔”的方式，极大地激发了我的兴趣。而且，这本书的结构非常清晰，每一章的引入都像是一次新的冒险的开始，而章节末尾的“反思角”则会将你从探险中拉回到现实，促使你总结刚刚获得的认知。我发现，很多我过去习以为常的思维定势，在这本书的引导下，被一层层剥开，露出了更深层次的结构。这不仅仅是知识的积累，更像是对认知模式的一次深度重构。对于希望保持思维敏捷的中老年读者，或者正处于好奇心爆发期的青少年来说，这本书都是一份绝佳的礼物。

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