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出版者:

作者:袁晶 编

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:2009-5

价格:26.00元

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isbn号码:9787561225554

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好的，这是一本名为《深度学习基础与应用实战》的图书简介，内容详实，力求专业和实用： --- 深度学习基础与应用实战 书籍简介 在信息爆炸与计算能力飞速提升的时代，人工智能（AI）已不再是遥远的科幻概念，而是驱动产业变革的核心动力。其中，深度学习（Deep Learning）作为驱动这场变革的关键技术，凭借其强大的特征学习和模式识别能力，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统乃至生物医药等多个领域展现出颠覆性的潜力。 《深度学习基础与应用实战》并非一本泛泛而谈的理论汇编，而是一本系统性、工程导向的实践指南。本书旨在为具备一定编程基础（推荐Python）和微积分、线性代数初步知识的读者，提供一条从理论基石到实际部署的完整学习路径。我们的核心目标是：让读者不仅理解“为什么”有效，更掌握“如何做”才能高效、稳定地解决实际问题。 本书的结构经过精心设计，分为理论奠基、核心模型、前沿拓展和工程实践四大模块，确保知识的连贯性和深度。 --- 第一部分：理论奠基——深度学习的基石 本部分是构建坚实理论基础的关键。我们从最基础的构建单元讲起，逐步深入到复杂的优化策略。 第一章：机器学习回顾与神经网络的起源 本章将简要回顾监督学习、无监督学习的基本概念，并引入机器学习模型的基本框架。随后，我们将详细剖析人工神经元（Perceptron）的工作原理、激活函数的选择（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）及其对网络学习能力的影响。我们将清晰阐述网络的前向传播（Forward Propagation）过程，为后续的训练打下基础。 第二章：误差、损失函数与梯度下降 深度学习的核心在于优化。本章聚焦于如何量化模型的性能。我们将深入探讨回归问题中的均方误差（MSE）、分类问题中的交叉熵（Cross-Entropy Loss）的数学推导和实际应用场景。重点在于梯度下降算法（Gradient Descent）的原理，包括批量梯度下降、随机梯度下降（SGD）的差异与适用性。 第三章：反向传播：深度学习的引擎 反向传播（Backpropagation）是训练多层网络的核心算法。本章将以链式法则为核心，详细推导网络中每一层参数的梯度计算过程。我们将通过实例清晰地展示如何从输出层向输入层有效地、逐层地更新权重和偏置，确保读者能够透彻理解这一计算过程，而非仅仅将其视为一个“黑箱”操作。 第四章：优化器的精进与正则化策略 标准的SGD在收敛速度和稳定性上往往存在不足。本章将系统介绍优化器的演进，包括动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp，以及目前业界广泛采用的Adam优化器。同时，我们将探讨过拟合问题，并详细讲解L1/L2正则化、Dropout机制的原理及其在防止模型泛化能力下降中的作用。 --- 第二部分：核心模型架构剖析 奠定基础后，我们将进入深度学习领域最成功的两大支柱模型——卷积网络和循环网络。 第五章：卷积神经网络（CNN）的构建与原理 CNN是处理图像和网格化数据的基石。本章将详细解析卷积层（Convolutional Layer）的参数共享、局部连接特性，以及池化层（Pooling Layer）的功能。我们将深入探讨经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接）的演变历程，重点剖析残差网络如何解决了深层网络中的梯度消失问题。 第六章：从序列到上下文：循环神经网络（RNN）与注意力机制 处理时间序列和文本数据需要循环结构。本章首先介绍基础RNN的结构及其在处理长序列时的局限性。随后，我们将重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对上下文信息的有效记忆和遗忘。 第七章：注意力机制与Transformer架构 随着序列模型的深化，我们引入注意力机制。本章将解释注意力机制如何允许模型在处理序列的不同部分时分配不同的“关注度”。最后，我们将全面介绍Transformer架构，理解其完全基于自注意力（Self-Attention）机制的优势，以及它如何彻底革新了自然语言处理（NLP）领域。 --- 第三部分：前沿拓展与专业应用 本部分将带领读者探索深度学习在特定复杂任务中的应用和前沿进展。 第八章：生成模型概览：VAE与GAN 生成模型是深度学习中最具创造性的分支之一。本章将介绍变分自编码器（VAE）的潜在空间表示和重构原理。重点讲解生成对抗网络（GAN）的结构——生成器与判别器的对抗训练过程，并探讨其在图像生成、数据增强等方面的应用。 第九章：迁移学习与预训练模型 在资源受限的环境下，利用已有的知识至关重要。本章详细阐述迁移学习（Transfer Learning）的概念和策略（如特征提取、微调）。我们将分析BERT、GPT等大型预训练模型的结构特点，指导读者如何高效地利用这些模型解决下游任务。 第十-十二章：特定领域实践（计算机视觉、自然语言处理、强化学习基础） 这三章将分别聚焦于特定应用场景： 计算机视觉（CV）： 目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）和语义分割的基本流程。 自然语言处理（NLP）： 文本分类、命名实体识别的特征工程与模型选择。 强化学习（RL）基础： 马尔可夫决策过程（MDP）、Q-Learning与深度Q网络（DQN）的初步介绍。 --- 第四部分：工程实践与部署 理论必须转化为可执行的软件。本部分专注于使用主流框架（TensorFlow/PyTorch）进行高效的开发、调试与部署。 第十三章：主流框架的实战对比 本书将采用两种主流框架进行代码示例和深度演示。本章对比PyTorch的动态计算图（Eager Execution）和TensorFlow的静态/动态图机制，帮助读者根据项目需求选择合适的工具，并掌握数据加载器（DataLoader）的定制化技巧。 第十四章：模型调试、性能评估与可解释性（XAI） 一个健壮的模型需要严格的调试流程。本章涵盖了调试技巧（如学习率搜索、数据增强的恰当使用），以及模型评估的完整指标体系（如精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）。最后，我们将引入可解释性AI（XAI）的基本工具，如Grad-CAM，帮助理解模型决策的依据。 第十五章：模型部署与生产化 成功的深度学习项目最终需要投入生产环境。本章介绍模型序列化（Saving/Loading）、模型优化技术（如量化、剪枝）以及使用ONNX或TensorRT等工具进行推理加速的流程。我们将简要探讨如何将训练好的模型封装为API服务，实现低延迟部署。 --- 目标读者 本书面向以下人群： 1. 在校学生： 计算机科学、软件工程、数据科学专业的学生，需要一本结合理论与实践的教材。 2. 初级数据科学家/工程师： 希望系统性地梳理和深化深度学习知识，提升工程实践能力的从业者。 3. 软件开发者： 希望将AI能力集成到现有产品或服务中的开发人员。 通过系统学习本书内容，读者将能够独立构建、训练、评估并部署高效的深度学习模型，为进入AI前沿领域打下坚实而全面的基础。

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这本书的装帧质量和内页纸张的选用都非常考究，这在设计类书籍中其实是很重要的细节。毕竟，如果你在学习色彩搭配和图像处理，那么书本本身的色彩还原度和纸张的吸光性直接影响了阅读体验。这本书的印刷效果非常好，特别是那些大跨页展示的优秀作品集锦，色彩饱满、过渡自然，几乎能感受到原作者在屏幕上看到的最终效果。此外，它的章节划分逻辑性极强，不是简单地按照软件功能堆砌，而是按照设计项目的生命周期来组织的。从早期的市场调研、创意发想，到中期的草图绘制、数字化制作，再到后期的成品检验和交付标准，结构清晰，脉络分明。我尤其欣赏它在“图形创意”部分的处理方式。它没有直接给出标准答案，而是展示了多种不同的思维导图和头脑风暴的记录，引导读者自己去探索创意的边界。这种鼓励探索而非死板灌输的教学方法，对我激发个人风格非常有益处。

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这本书的排版本身就是一种“教科书式”的示范。不同于那种只用黑白文字堆砌的传统教材，它的页面设计充满了精心设计的留白和层级感。重点信息通常会被放大、加粗，或者用不同的颜色块进行区分，使得读者在快速浏览时也能迅速抓住核心知识点。我发现自己很少会因为信息量过大而感到疲倦。特别是在讲解复杂的设计规范，比如网格系统（Grid System）的搭建时，作者使用了大量的示意图和对比图，将抽象的数学关系转化为直观的空间关系。这种“所见即所得”的讲解方式，极大地降低了理解难度。阅读过程中，我常常会停下来，拿起一张空白的纸，尝试模仿书中的某个布局结构，自己动手去感受其中的平衡与节奏。这本书的价值就在于，它不只是告诉你“怎么做”，更重要的是让你体会到“为什么这样做会更好”，它培养的是一种“设计思维”的直觉，而不是简单的机械模仿。

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老实说，我对很多技术手册类的书籍都有点望而却步，总觉得它们要么过于学院派，要么就是面向已经有一定经验的人群。但这本书在内容组织上确实下了一番功夫，它更像是一本带着我们进行“项目实战”的记录本。比如，书中花了大量篇幅讨论如何为一家虚构的咖啡店进行全套品牌视觉识别系统的设计，从Logo的创意构思、到名片、海报、包装袋的延展应用，每一步都有详细的思考过程展示。这让我明白了设计不仅仅是画得漂亮，更重要的是背后的商业逻辑和目标受众分析。书里有一段论述让我印象深刻，它强调“好的设计是解决问题的过程，而非仅仅是艺术表达”。这颠覆了我之前对设计的一些浪漫化想象。它还穿插了一些实际项目中的“避坑指南”，比如在跨媒介输出时常遇到的分辨率问题、色彩模式转换的陷阱等，这些都是教科书里很少提及的“行业黑话”，对提升实际操作的专业度非常有帮助。读完这些章节，我感觉自己对设计流程的理解向前迈了一大步，不再是零散的技能点，而是形成了一套完整的思维闭环。

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作为一名长期关注设计趋势的爱好者，我发现这本书的选材既扎实又兼具前瞻性。它没有沉溺于过时的设计风格，而是紧密结合了当前数字媒体环境下的最新要求。比如，书中对移动端界面设计的适应性布局、动态图形（Motion Graphics）的基础概念也有所涉及，这对于我们这些需要面对多屏时代的学习者来说，是非常及时的补充。更让我惊喜的是，它不仅仅局限于“制作”层面，还深入探讨了版权、知识产权保护以及设计师的职业道德规范。这部分内容往往被其他入门书籍忽略，但对于构建一个成熟的设计师心智却是至关重要的。通过阅读这些章节，我开始意识到，专业的设计工作者不仅需要精湛的技艺，还需要对社会、对法律有基本的敬畏和理解。这本书的内容广度，让我觉得它不仅是一本实操手册，更是一部引导我迈向专业设计领域的心态养成指南。

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这本书拿到手里沉甸甸的，封面设计就透露出一种专业和严谨的气息。我一直对视觉传达领域充满好奇，尤其是那些能将抽象概念转化为具体图像的技巧。当我翻开这本书时，首先映入眼帘的是大量色彩理论的图示和排版布局的案例分析。它没有那种枯燥的理论堆砌，而是用非常直观的方式讲解了如何通过色彩的冷暖、明暗对比来营造情绪，如何利用黄金分割、九宫格等经典构图法则来平衡画面。我记得有一章专门讲了字体设计的基础，从衬线体到无衬线体，每一种字体的气质和适用场景分析得入木三分，甚至还提到了不同文化背景下对字体识别度的影响。对我这种初学者来说，这本书就像一位经验丰富的设计导师，手把手地教你如何“看”世界，如何用图形语言进行有效沟通。尤其是一些软件操作的步骤讲解，截图清晰详尽，即便是初次接触设计软件的朋友也能很快上手，这极大地激发了我实践的欲望。整体感觉，它为入门者搭建了一个非常坚实的基础框架，是那种可以放在手边随时翻阅、时不时就能发现新领悟的实用工具书。

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