具体描述
《计算机应用基础与信息处理案例教程》是面向“十二五”高职高专规划教材之一，根据高等职业技术教育的教学特点和职业岗位需求，结合教学改革和应用实践编写而成的。书中采用“项目案例+实训”的编写方式，按照“提出任务—观看实例效果—制作实例—强化实训”的流程来介绍各部分内容，具体内容包括计算机基础知识，Windows XP的基本操作，文字处理软件Word中文版处理、图文混排等简单的文档处理和论文制作、邮件合并、审阅等应用，表格处理软件Excel中电子表格的基本应用、数据库表格的分析处理和关联表格的制作和处理等，幻灯片制作软件PowerPoint中演示文稿制作和放映的方法，计算机网络与Internet技术应用，办公中一些常用的图片处理、下载工具、阅读工具等实用软件。
好的，这里为您提供一份关于《计算机应用基础与信息处理案例教程》之外的、详细且具有专业深度的图书简介，字数控制在1500字左右。 --- 《现代数据科学与人工智能驱动的决策优化实战》 图书简介：驾驭数据洪流，构建智能未来 第一部分：前沿聚焦与理论基石——从传统计算到智能驱动的范式转移 本书并非聚焦于基础的计算机操作或信息文档处理，而是深入探索当代信息技术革命的核心驱动力——数据科学、机器学习（ML）与人工智能（AI）在复杂决策环境中的应用与优化。 目标读者群定位： 本书面向具备一定定量分析基础，渴望将前沿数据技术应用于业务优化、科学研究或工程实践的专业人士、高年级本科生、研究生及技术管理者。 核心内容概述： 1. 数据科学的哲学与生态系统重构： 本书首先解析了当代数据科学（Data Science）的内涵，它已超越了简单的“数据分析”范畴，成为一套融合了数学建模、统计推断、计算机科学和领域知识的跨学科体系。我们将详细探讨数据生命周期管理（Data Lifecycle Management）的现代实践，包括数据采集的物联网（IoT）集成、大数据平台的架构选择（Hadoop/Spark生态系统的演进对比），以及数据治理在合规性与伦理层面的最新挑战（如GDPR、数据主权等）。特别强调了“特征工程”（Feature Engineering）的艺术与科学，阐明高质量特征的提取如何直接决定模型性能的上限，这与基础信息处理中简单的数据录入与整理有着本质的区别。 2. 概率建模与统计推断的深度应用： 区别于基础课程中对统计概念的初步介绍，本书将重心放在贝叶斯推断（Bayesian Inference）在不确定性量化中的关键作用。我们将探讨马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂参数估计中的实际应用，以及A/B测试设计中如何运用假设检验来确保商业决策的统计显著性。此外，对时间序列分析的覆盖将深入到ARIMA、GARCH模型，并将其扩展至现代的深度学习时序模型（如Seq2Seq结构），以处理金融波动性预测或设备故障预警等高阶问题。 3. 机器学习核心算法的实战精炼： 本书对机器学习算法的介绍遵循“原理驱动实践”的原则。在线性模型部分，我们不仅讨论回归与分类，更专注于正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何用于模型选择和避免过拟合。在非线性模型中，我们将详尽解析梯度提升树（Gradient Boosting Machines, GBMs）的工作机制，并重点剖析XGBoost, LightGBM, CatBoost在工业界大规模竞赛和实际部署中的性能差异及调优策略。对于支持向量机（SVM），我们关注其在高维空间的核函数选择与优化问题。 第二部分：深度学习与神经网络的结构化探究 本部分是全书的重点，旨在将读者从传统的浅层学习方法引导至现代AI的核心——深度神经网络（DNN）。 4. 深度神经网络的架构演进与优化： 我们将系统地梳理前馈网络（FNN）到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演进路径。在CNN部分，不仅会涵盖经典的LeNet、AlexNet、ResNet，更会探讨注意力机制（Attention Mechanism）如何重塑了特征提取的效率，以及Transformer架构在视觉任务中的新兴应用。RNN部分将聚焦于LSTM和GRU在处理长距离依赖问题上的优势，并探讨其在序列生成任务中的局限性。 5. 自然语言处理（NLP）的革命性突破： 本书将NLP的学习置于预训练模型（Pre-trained Models）的时代背景下。我们不再满足于词袋模型或TF-IDF，而是深入剖析Word2Vec, GloVe的向量空间语义表示。随后，我们将详细拆解BERT及其衍生模型（如RoBERTa, ELECTRA）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的训练目标，并指导读者如何进行有效的迁移学习（Transfer Learning）和特定任务的微调（Fine-tuning），以应对文本分类、命名实体识别（NER）和问答系统（QA Systems）等复杂任务。 6. 生成式AI与扩散模型基础： 鉴于生成式AI的爆炸式发展，本书增设了关于生成对抗网络（GANs）的基本原理与训练稳定性挑战。更重要的是，我们将引入扩散模型（Diffusion Models）的概念框架，解释其在图像生成和数据合成中的工作原理，为理解当前领先的AIGC技术奠定坚实的理论基础。 第三部分：决策优化与系统部署的工程化实践 优秀的数据模型必须能落地并产生实际价值。本部分关注模型从实验室到生产环境的转化过程。 7. 强化学习（RL）在动态决策中的应用： 区别于监督学习，强化学习关注智能体如何在环境中通过试错学习最优策略。我们将系统介绍马尔可夫决策过程（MDP）的基本框架，并详细解析Q-Learning、SARSA等基于值的算法，以及策略梯度（Policy Gradient）方法，如REINFORCE。重点案例将放在如何利用Actor-Critic框架（如A2C/A3C）来解决资源调度或机器人控制中的连续动作空间优化问题。 8. 模型可解释性（XAI）与伦理责任： 在AI日益影响关键决策的背景下，模型黑箱问题亟待解决。本书将介绍一系列可解释性工具，包括局部可解释模型无关解释（LIME）、SHAP（SHapley Additive exPlanations）值，帮助读者量化单个特征对特定预测结果的贡献度。同时，本书将严肃探讨模型偏差（Bias）的检测、量化与缓解策略，强调构建公平、透明和可信赖的AI系统的重要性。 9. MLOps：从原型到生产流水线： 我们将探讨MLOps（机器学习运维）的实践蓝图。这包括：如何利用容器化技术（Docker, Kubernetes）实现模型的环境标准化；如何建立模型监控系统，追踪数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）；以及如何构建自动化的CI/CD/CT（持续训练）流水线，确保模型在生产环境中能够自动、可靠地迭代更新。 --- 本书的独特价值主张： 本书避开了基础软件操作的冗余论述，完全聚焦于驱动现代科技进步的计算智能核心。它不仅仅是算法的罗列，更是一套连接前沿理论、工程实践与商业洞察力的系统化教程。通过丰富的案例分析（涉及金融风险建模、供应链优化、高精度图像识别等），读者将获得构建和部署下一代智能系统的核心能力。 结语： 掌握了数据科学与人工智能的精髓，即掌握了在信息爆炸时代进行高效、智能决策的钥匙。本书旨在成为您通往这一目标的最坚实阶梯。
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