具体描述
《精讲精练·高中地理(必修2)(湘J国标)》内容简介：现要科目增多，单科学习时间减少，教师上课，一个知识点可能只能讲一遍，高中学习更多地体现在老师进行方法点拨，学生自主学习，举一反三，不会像初中那样面面俱到。现在新课标的教材内容都是不确定的，短短的课堂时间，老师不能够把重难点知识和这些不确定知识讲明白，或者是讲明白了，学生没有听懂。学生没听懂，还没有办法从教材上获取解决的方法。
好的，这是一份针对一本与《精讲精练·高中地理》内容完全无关的图书的详细简介。我们将聚焦于一本假设的、内容完全不同的书籍，例如《深度学习：人工智能的原理与实践》。 --- 深度学习：人工智能的原理与实践 图书简介 在信息时代的浪潮中，人工智能（AI）已不再是科幻小说的遥远想象，而是驱动技术革命的核心引擎。从自动驾驶汽车到精准的医疗诊断，从个性化推荐系统到复杂的金融建模，深度学习——作为现代人工智能的基石——正以前所未有的速度重塑我们的世界。 《深度学习：人工智能的原理与实践》是一本全面、深入且高度实用的技术专著，旨在为读者构建从基础理论到前沿应用的坚实桥梁。本书不仅适合有一定编程和数学基础的计算机科学学生、软件工程师，也欢迎致力于转型AI领域的专业人士。 第一部分：基础奠基——从数学到神经网络 本书伊始，我们将带领读者回顾构建深度学习模型的关键数学工具。我们不会回避那些看似晦涩的数学细节，而是以清晰、直观的方式阐述线性代数、微积分（特别是链式法则与梯度计算）以及概率论在模型优化中的核心作用。理解“为什么”比简单地记住“如何做”更为重要。 随后，我们将系统地介绍人工神经网络（ANN）的基本构建模块。从感知机（Perceptron）的历史演变，到激活函数（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择哲学，再到前向传播和反向传播算法的完整推导，读者将清晰地掌握信息如何在网络中流动和学习。我们着重分析了欠拟合与过拟合的挑战，并介绍了早期的正则化技术，为后续复杂模型的学习打下坚实的基础。 第二部分：核心模型与架构的精细剖析 本书的中间部分聚焦于深度学习领域最具影响力的两大核心模型：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 卷积神经网络（CNN）：我们将深入探讨卷积层、池化层以及全连接层的结构设计。重点分析卷积核如何有效地捕捉图像空间特征，并详细介绍了经典的CNN架构演进史——从LeNet、AlexNet的突破，到VGG的深度探索，再到ResNet（残差网络）如何解决了深度网络训练中的退化问题。对于计算机视觉任务（如图像分类、目标检测和语义分割），本书提供了大量的代码示例和调参技巧，确保读者能够动手复现并改进领先的CV模型。 循环神经网络（RNN）及其变体：针对序列数据的处理，本书对RNN进行了细致入微的讲解。我们将分析标准RNN在处理长期依赖问题上的局限性（梯度消失/爆炸），并详细阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的工作机制。对于自然语言处理（NLP）任务，我们会展示如何使用这些模型进行词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）的训练，以及基础的序列生成任务。 第三部分：迈向前沿——Transformer与生成模型 进入第三部分，我们将探讨近年来彻底改变NLP和部分视觉领域的革命性架构——Transformer。我们将深入解析“自注意力机制”（Self-Attention），解释它如何取代传统的循环结构，实现并行化和更高效的上下文理解。本书将详细介绍BERT、GPT等预训练模型的结构哲学，以及微调（Fine-tuning）这些庞大模型的最佳实践。 此外，本书还开辟了专门章节讨论生成模型。我们会详尽介绍变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。在GANs部分，我们不仅会讲解生成器和判别器的博弈过程，还会覆盖WGAN、CycleGAN等改进版本，讨论如何稳定训练过程并生成高质量、高保真的数据样本。 第四部分：实践、优化与部署 理论学习的最终目的是实践。本书的最后部分完全侧重于工程实践和优化策略。 1. 优化器与调度：除了传统的随机梯度下降（SGD），我们将对比Adagrad, Adam, RMSprop等优化器的收敛特性，并探讨学习率调度策略（如余弦退火）对模型性能的决定性影响。 2. 高效训练技巧：介绍批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何加速和稳定训练过程。讨论分布式训练的基本概念，帮助读者应对超大规模数据集的挑战。 3. 模型解释性与可靠性（XAI）：随着AI应用的深入，模型的可解释性变得至关重要。我们将引入LIME和Grad-CAM等技术，帮助读者洞察模型“思考”的过程，识别潜在的偏见。 本书特色 代码先行：全书配有大量基于Python和主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）的实践代码，强调动手操作的重要性。 数学推导严谨：所有核心算法和公式均提供清晰的逐步推导，确保读者不仅会用，更懂得其内在逻辑。 前沿覆盖全面：内容紧跟学术界和工业界的最新进展，确保知识的时效性。 掌握了《深度学习：人工智能的原理与实践》，读者将不仅能理解当前AI系统的运作方式，更能具备设计和实现下一代智能系统的能力。这不是一本简单的工具书，而是一张通往人工智能前沿领域的全面地图和实战指南。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有