Advanced Intelligent Computing Theories and Applications With Aspects of Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Huang, De-shuang (EDT)/ Wunsch, Donald C., II (EDT)/ Levine, D. S. (EDT)/ Jo, Kang-Hyun (EDT)

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页数:0

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价格:179

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isbn号码:9783540859833

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• 人工智能
• 智能计算
• 理论研究
• 应用
• 机器学习
• 深度学习
• 数据挖掘
• 算法
• 计算智能
• 模式识别

《智造未来：深度学习与自然语言处理前沿探索》 前言 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼价值，理解并生成人类语言，乃至构建能够进行复杂决策和创造性活动的智能系统，是摆在我们面前的重大课题。科技的飞速发展，尤其是近年来人工智能领域的突破性进展，正以前所未有的力量重塑着我们的世界。从自动驾驶到智能助手，从精准医疗到个性化教育，人工智能的触角已延伸至社会的各个角落。《智造未来：深度学习与自然语言处理前沿探索》正是这样一本聚焦于当前人工智能核心技术，尤其是深度学习与自然语言处理领域最前沿理论、模型与应用的学术专著。本书旨在为广大科研人员、工程师、学生以及对人工智能怀有浓厚兴趣的读者，提供一个深入理解和掌握相关技术精髓的平台。 本书并非对所有人工智能分支的泛泛而谈，而是选择性地聚焦于当前最具活力和影响力——深度学习和自然语言处理——这两个关键领域。我们相信，正是这两个领域的融合与发展，构成了当前人工智能浪潮的核心驱动力。深度学习以其强大的特征学习能力，极大地提升了我们处理复杂数据的效率和准确性；而自然语言处理则致力于让机器理解、解释并生成人类语言，为实现真正的人机交互和智能服务奠定了基础。 第一部分：深度学习模型与算法的深度解析 深度学习作为人工智能领域最令人兴奋的驱动力之一，其强大的模式识别和特征提取能力，使得解决过去难以逾越的挑战成为可能。《智造未来》的首部分将深入剖析构成现代深度学习基石的关键模型与算法，从理论推导到实践应用，力求为读者呈现一个清晰且全面的图景。 第一章：深度学习基础概念回顾与新视角 我们将从最基础的神经网络模型开始，逐层深入。首先，介绍感知机、多层感知机（MLP）等经典结构，并着重阐述激活函数、损失函数、优化器（如SGD、Adam）在模型训练中的核心作用。在此基础上，我们将引入反向传播算法的原理，详细讲解梯度下降如何驱动模型参数的更新。然而，本书不会止步于此。我们更将探讨现代深度学习中的关键概念，如正则化技术（Dropout, L1/L2正则化）如何缓解过拟合，批量归一化（Batch Normalization）如何加速训练并提升稳定性，以及它们背后更深层的理论依据。此外，我们还将从信息论和统计学的角度，重新审视深度学习模型的学习过程，理解它们如何从数据中学习到有用的表征。 第二章：卷积神经网络（CNN）的演进与前沿 卷积神经网络（CNN）在图像识别、计算机视觉领域取得了举世瞩目的成就。本章将首先回顾CNN的基本构成模块，包括卷积层、池化层、全连接层，并详细讲解卷积核的工作原理、感受野以及不同类型的池化操作（最大池化、平均池化）的优劣。我们将深入分析经典CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，剖析它们如何通过层级堆叠、残差连接、Inception模块等创新设计，不断提升模型的性能和泛化能力。更重要的是，我们将探讨CNN在现代研究中的新进展，包括但不限于：注意力机制在CNN中的应用，如何让模型更聚焦于关键区域；可变形卷积（Deformable Convolution）和空洞卷积（Dilated Convolution）如何处理尺度和感受野的变化；以及自监督学习（Self-Supervised Learning）在CNN预训练中的作用，如何在无标签数据中提取有意义的特征。 第三章：循环神经网络（RNN）及其变种的深度挖掘 对于处理序列数据，如文本、时间序列等，循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM、GRU）是不可或缺的工具。本章将系统介绍RNN的内部结构，重点解释其“循环”机制如何捕捉序列中的时序依赖关系。我们将详细阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的门控机制（输入门、遗忘门、输出门）有效地解决了标准RNN中的梯度消失/爆炸问题，从而能够学习到更长距离的依赖。在此基础上，我们将探讨RNN在各种序列任务中的应用，如机器翻译、语音识别、文本生成。同时，我们将分析RNN在并行计算上的局限性，并为后续介绍的Transformer模型做铺垫。 第四章：Transformer架构的革命性突破 Transformer模型作为近年来深度学习领域最重大的革新之一，彻底改变了序列建模的面貌。本章将以Transformer为核心，深入剖析其自注意力（Self-Attention）机制的原理。我们将详细解释查询（Query）、键（Key）、值（Value）的概念，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何从不同表示子空间捕获信息。我们将解析Transformer的Encoder-Decoder架构，以及位置编码（Positional Encoding）在引入序列顺序信息中的作用。本书还将重点关注Transformer的变体和发展，如BERT、GPT系列等预训练模型的涌现，它们如何通过大规模无监督预训练，在下游任务中展现出强大的迁移学习能力。我们将深入探讨预训练模型的原理、结构特点以及其在自然语言处理等领域的颠覆性应用。 第五章：生成对抗网络（GAN）的原理与应用 生成对抗网络（GAN）以其独特的生成能力，在图像生成、数据增强、风格迁移等领域开辟了新的可能性。本章将深入探讨GAN的基本框架，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的对抗博弈过程，以及它们如何通过相互学习不断提升性能。我们将分析不同GAN的变体，如DCGAN、WGAN、StyleGAN等，以及它们在稳定训练、提升生成质量方面的改进。本书还将重点关注GAN在艺术创作、虚拟现实、数据合成等前沿领域的应用案例，并讨论其在模型评估和潜在风险方面的挑战。 第二部分：自然语言处理的理论前沿与模型创新 自然语言处理（NLP）是人工智能中最具挑战性和吸引力的领域之一，它旨在让计算机能够理解、解释、生成甚至与人类进行自然语言的交互。《智造未来》的第二部分将聚焦于NLP领域最前沿的理论突破与模型创新。 第六章：词嵌入与语义表示 理解词语的含义是NLP的基础。本章将从词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF等传统方法开始，介绍它们在文本表示上的局限性。随后，我们将深入讲解现代词嵌入技术，如Word2Vec（Skip-gram, CBOW）、GloVe等，分析它们如何捕捉词语之间的语义和句法关系。本书还将探讨上下文相关的词嵌入，如ELMo、ULMFiT等，理解它们如何根据上下文动态地表示词语的含义。更重要的是，我们将介绍预训练语言模型（如BERT、GPT）产生的通用词嵌入，以及它们如何为下游NLP任务提供强大的语义信息。 第七章：序列到序列（Seq2Seq）模型与机器翻译 机器翻译是NLP领域的经典难题，而序列到序列（Seq2Seq）模型是解决该问题的核心框架。本章将详细介绍Seq2Seq模型的Encoder-Decoder架构，并重点解析其在机器翻译中的应用。我们将分析RNN和LSTM在Seq2Seq模型中的运用，并探讨束搜索（Beam Search）等解码策略如何优化翻译结果。在此基础上，我们将重点介绍Transformer在机器翻译领域的革命性贡献，分析其自注意力机制如何更有效地处理长距离依赖，并大幅提升翻译质量。本书还将探讨多模态机器翻译、低资源机器翻译等前沿研究方向。 第八章：预训练语言模型的崛起与应用 预训练语言模型（PLM）是当前NLP领域最炙手可热的技术。本章将系统介绍BERT、GPT系列（GPT-2, GPT-3）、RoBERTa、XLNet等主流PLM的架构设计、预训练任务（如掩码语言模型、下一句预测）和训练策略。我们将深入分析PLM强大的语言理解和生成能力，以及其在迁移学习中的巨大优势。本书还将详细探讨PLM在各种NLP下游任务中的应用，包括但不限于文本分类、命名实体识别、问答系统、文本摘要、对话系统等，并分析不同PLM在不同任务上的表现特点。 第九章：注意力机制与Transformer的深入剖析 在Transformer架构取得成功后，注意力机制已成为NLP领域不可或缺的一部分。本章将更深入地剖析注意力机制的原理，包括其在Encoder-Decoder模型中的应用，以及自注意力机制在Transformer中的核心作用。我们将探讨不同的注意力变体，如局部的注意力、稀疏的注意力等，以及它们如何解决计算效率和长序列建模的挑战。本书还将分析注意力机制如何赋能模型理解文本中的关键信息，从而提升任务性能。 第十章：对话系统与人机交互的智能升级 构建能够进行流畅、智能对话的系统是NLP的终极目标之一。本章将介绍对话系统的基本构成，包括自然语言理解（NLU）、对话状态跟踪（DST）和自然语言生成（NLG）等关键模块。我们将探讨基于规则、基于检索和基于生成式模型的对话系统。本书还将重点关注基于深度学习的端到端对话系统，以及如何利用大规模预训练模型来提升对话的自然度和智能性。此外，我们将讨论多轮对话、情感识别、个性化对话以及对话系统在客服、教育、娱乐等领域的应用前景。 第三部分：前沿交叉领域与未来展望 人工智能的进步并非孤立发展，而是与其他学科不断融合，催生出新的研究方向。《智造未来》的第三部分将聚焦于深度学习与自然语言处理在交叉领域的应用，并对未来发展趋势进行展望。 第十一章：多模态学习与融合 现实世界的信息是多模态的，如文本、图像、音频、视频等。本章将探讨如何将深度学习和自然语言处理技术应用于多模态数据的学习与融合。我们将介绍多模态预训练模型，以及如何构建能够理解和生成多种模态信息的模型。本书还将关注多模态学习在图像字幕生成、视觉问答、语音识别与合成、视频理解等领域的应用。 第十二章：可解释性人工智能（XAI）与伦理挑战 随着人工智能模型的复杂化，对其决策过程的理解变得尤为重要。本章将探讨可解释性人工智能（XAI）的研究，包括模型可解释性技术、模型透明度以及如何构建能够解释其推理过程的人工智能系统。同时，我们还将关注人工智能发展带来的伦理挑战，如数据隐私、算法偏见、就业影响等，并探讨如何在技术发展的同时，确保人工智能的公平、安全和负责任的使用。 第十三章：人工智能的未来趋势与开放性问题 在本书的最后，我们将对人工智能的未来发展进行展望。我们将讨论当前尚未解决的开放性问题，如通用人工智能（AGI）的实现路径、模型的常识推理能力、持续学习与适应能力、以及如何在资源受限的环境下部署高效智能系统。本书还将展望人工智能在科学发现、医疗健康、环境保护、社会治理等更广泛领域的潜在影响，并鼓励读者积极投身于人工智能的研究与创新，共同塑造更加智能美好的未来。 结语 《智造未来：深度学习与自然语言处理前沿探索》力求为读者提供一个全面、深入且前沿的学习体验。本书不仅涵盖了深度学习和自然语言处理的核心理论与模型，更关注了它们在实际应用中的最新进展和未来发展方向。我们希望通过本书，能够激发更多研究者和实践者对人工智能的探索热情，共同推动人工智能技术的进步，为构建一个更加智能、高效和美好的未来贡献力量。

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