Advances in Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Canadian Society for Computational Studi; Xiang, Y.; Xiang, Yang

出品人:

页数:642

译者:

出版时间:2003-08-05

价格:USD 119.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540403005

丛书系列:

图书标签:

人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
数据科学
算法
计算机科学
智能系统
模式识别
自然语言处理

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具体描述

《人工智能进展》是一部深度剖析人工智能领域前沿理论与应用的学术专著。本书聚焦于人工智能的核心驱动技术，系统性地梳理了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等关键分支的最新突破与发展趋势。在机器学习方面，本书详细阐述了包括深度神经网络在内的各种模型架构，深入探讨了其训练优化算法、正则化技术以及泛化能力的提升策略。读者将了解到如何在处理海量、高维度数据时，设计出更高效、更鲁棒的学习模型。书中特别关注了无监督学习、半监督学习和迁移学习的最新进展，为解决现实世界中数据稀缺或标注成本高昂的问题提供了理论指导。深度学习部分是本书的重中之重。作者们系统地介绍了卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测和语义分割等视觉任务上的革新性应用，以及循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在序列数据处理，特别是自然语言理解和生成方面的强大能力。此外，本书还深入分析了Transformer模型的崛起及其在自然语言处理领域取得的革命性进展，如注意力机制的原理、多头注意力的实现以及其在机器翻译、文本摘要和问答系统中的出色表现。生成对抗网络（GANs）的最新发展，以及它们在图像合成、数据增强等领域的创造性应用，也在本书中得到了详实的论述。自然语言处理（NLP）章节，则全面覆盖了从基础的词嵌入、句法分析到高级的语义理解、情感分析、对话系统等内容。本书深入探讨了预训练语言模型（如BERT、GPT系列）的工作原理，分析了它们如何通过大规模语料库的预训练，学习到丰富的语言知识，并如何在下游任务中通过微调获得卓越性能。对于构建更智能、更自然的交互式AI系统，本书提供了宝贵的理论支撑和实践指导。计算机视觉部分，不仅回顾了传统图像处理技术，更着重介绍了基于深度学习的最新方法。从图像分类、物体检测，到人脸识别、姿态估计、图像生成，本书详尽解读了各种先进的算法模型，以及它们在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域的实际应用案例。特别是对于3D视觉、立体匹配和场景理解等更具挑战性的问题，本书也提供了前沿的解决方案。强化学习是本书另一大亮点。本书系统性地介绍了马尔可夫决策过程（MDP）理论，以及Q-learning、SARSA等经典算法。重点则放在了深度强化学习（DRL）的最新进展，如深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE, A2C, A3C）以及Actor-Critic架构。书中详细阐述了这些方法在游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、资源调度等复杂决策问题上的成功应用，并讨论了如何处理稀疏奖励、多智能体系统和探索-利用困境等关键挑战。除了上述核心技术，本书还探讨了人工智能的伦理、安全与可解释性等重要议题。作者们深入分析了AI可能带来的社会影响，讨论了如何构建公平、透明、负责任的人工智能系统。对于AI模型的可解释性，本书介绍了LIME、SHAP等重要技术，旨在帮助研究人员和开发者更好地理解模型的决策过程，从而增强模型的信任度和可靠性。《人工智能进展》的写作风格严谨而清晰，适合人工智能领域的科研人员、工程师、学生以及对人工智能感兴趣的广大读者。书中不仅提供了扎实的理论基础，还包含了丰富的实例分析和最新研究成果，旨在为读者构建一个全面、深入、前沿的人工智能知识体系。通过阅读本书，读者能够深刻理解当前人工智能技术的最新进展，把握未来发展方向，并为解决更复杂、更具挑战性的问题提供创新的思路和方法。