具体描述
“管理信息系统”是一门既具有较宽深的理论基础，又具有较强实践性的学科，因此《管理信息系统》在编写过程中，始终贯穿“基于问题、强调自主、突出实践”这一主导思想，分别从管理层面介绍了管理信息系统的概念及其对管理的影响、管理信息系统的战略性地位及其对组织变革的作用；从应用层面阐述了管理信息系统的技术基础和主要应用，指出了用户在管理信息系统建设过程中的责任和作用；从开发层面介绍了管理信息系统的开发过程和管理。目的是使学生领会管理信息系统在社会发展和企业运作中的重要作用，学会从信息系统的视角思考组织的问题，应用系统的观点分析和解决问题。全书共分10章，各章之问既相互联系又相对独立，可根据专业与学时的不同有选择地进行学习。
《管理信息系统》可供信息管理与信息系统、软件工程、计算机应用专业以及财经类非计算机专业的本科生、研究生和教师使用，也可作为各类企业管理者和相关研究人员的参考用书。
《深度学习理论与实践：从入门到精通》 简介 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习已成为驱动技术革新的核心引擎。无论是智能语音助手、自动驾驶系统，还是个性化推荐算法，其背后都离不开深度学习强大的计算能力和模型构建。本书旨在为广大读者提供一个全面、深入且实用的深度学习学习路径，帮助您从零基础迈入这一前沿领域，并最终能够独立设计、训练和优化复杂的深度学习模型。 本书内容涵盖了深度学习的基石——数学原理，为您构建扎实的理论基础。我们将详细讲解线性代数、微积分、概率论等在深度学习中扮演关键角色的数学概念，并通过直观的图示和实例，帮助您理解这些抽象概念如何应用于神经网络的构建和优化。 随后，我们将逐步引入人工神经网络的核心构成，从最基础的感知机模型出发，深入剖析多层感知机（MLP）的结构、激活函数的作用以及反向传播算法的工作原理。您将了解到梯度下降及其各种优化变体（如SGD、Adam、RMSprop等）如何有效地调整模型参数，以最小化损失函数。 为了应对真实世界中海量和高维度的数据，本书将重点介绍各类经典和先进的深度学习模型。卷积神经网络（CNN）的讲解将带领您领略其在图像识别、目标检测等领域的卓越表现，深入理解卷积层、池化层、全连接层的设计理念及其数学基础。循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）将揭示其在序列数据处理上的强大能力，为理解自然语言处理（NLP）、时间序列分析等奠定基础。 此外，本书还将深入探讨深度学习中的关键技术和挑战。正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）将帮助您有效防止模型过拟合，提升泛化能力。批量归一化（Batch Normalization）等技术将加速模型收敛，提高训练稳定性。我们还将探讨迁移学习（Transfer Learning）和预训练模型（Pre-trained Models）的应用，让您能够站在巨人的肩膀上，快速构建高性能模型。 在实践层面，本书将引导您使用当下最流行的深度学习框架——TensorFlow和PyTorch。我们将通过丰富的代码示例，清晰地展示如何使用这些框架实现各类神经网络模型的搭建、训练和评估。从数据加载、模型构建、参数优化到模型评估和部署，每一个环节都将有详细的步骤和解释，确保您能够动手实践，将理论知识转化为实际能力。 本书不仅关注模型的理论和实现，更注重培养您的问题解决能力。我们将通过分析常见的深度学习应用场景，例如图像分类、文本生成、推荐系统等，引导您如何根据具体问题选择合适的模型架构、设计损失函数，以及进行有效的超参数调优。 《深度学习理论与实践：从入门到精通》适合以下人群： 初学者： 对深度学习充满兴趣，希望系统学习其理论和实践方法。 开发者： 希望将深度学习技术融入到现有应用或开发新产品、新服务的工程师。 学生与研究人员： 希望深入理解深度学习底层原理，并将其应用于学术研究的学者。 数据科学家： 希望掌握前沿的机器学习算法，提升数据分析和建模能力的专业人士。 本书将陪伴您在深度学习的道路上不断探索和成长，最终成为一名能够驾驭人工智能浪潮的佼佼者。
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