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出版者:机械工业出版社

作者:杨泽清 编

出品人:

页数:235

译者:

出版时间:2005-7

价格:24.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111106395

丛书系列:

图书标签:

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《人工智能与深度学习前沿技术解析》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，剖析当前人工智能领域最核心、最活跃的前沿技术，特别是深度学习的最新进展、挑战与未来趋势。本书的编写严格遵循学术严谨性与工程实践相结合的原则，力求在理论深度与应用广度之间找到最佳平衡点，为研究人员、工程师以及对人工智能抱有浓厚兴趣的专业人士提供一本不可或缺的参考指南。 第一部分：深度学习基础与高级架构 本部分首先对深度学习的数学基础和核心优化算法进行系统性的回顾，确保读者对梯度下降的变体（如AdamW、LARS）、正则化技术（如Dropout、Batch Normalization的替代方案）有扎实的理解。随后，我们将焦点转向当前主流的神经网络架构的演变： Transformer模型的深度剖析： 不仅仅停留在Attention机制的表面，本书将详细探讨多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）的计算效率优化，如稀疏注意力（Sparse Attention）的应用场景，以及如何通过引入门控机制（Gated Mechanisms）来提升模型的长距离依赖建模能力。同时，还会涵盖Vision Transformer (ViT) 及其在计算机视觉领域的泛化与挑战。 生成模型的新浪潮： 详细介绍扩散模型（Diffusion Models）的数学原理，包括前向加噪过程（Forward Diffusion）和反向去噪过程（Reverse Diffusion）中的随机微分方程（SDEs）求解方法。对比分析生成对抗网络（GANs）在训练稳定性上的不足，以及当前扩散模型在图像、音频和视频生成中的性能优势与局限性。 图神经网络（GNNs）的扩展： 深入探讨异构图上的GNNs（如Relational GCNs）以及处理动态图（Dynamic Graphs）的方法。重点阐述Message Passing范式在社交网络分析、分子结构预测中的最新突破，并讨论如何解决过平滑（Over-smoothing）问题。 第二部分：具身智能与强化学习的交叉 本部分聚焦于让智能体能够理解并与物理世界互动的关键技术，即具身智能（Embodied AI）与高级强化学习（RL）的融合。 离线强化学习（Offline RL）： 鉴于在线数据收集的成本和风险，离线RL成为工业界关注的焦点。本书详述了保守策略优化（Conservative Policy Optimization, CPO）、行为克隆（Behavioral Cloning）的改进，以及如何通过不确定性估计来约束策略更新，确保其在新环境中的鲁棒性。 多模态感知与决策： 研究如何将视觉、触觉、听觉数据融合，训练出具备高级推理能力的机器人代理。重点介绍基于大语言模型（LLMs）的规划与控制框架（如LLM-based Planning），探讨LLMs如何作为高层指令解释器，指导底层RL策略执行复杂任务序列。 模拟到现实的迁移（Sim-to-Real）： 探讨领域随机化（Domain Randomization）的高级技术，包括参数空间的设计与自适应调整。分析域适应（Domain Adaptation）方法在机器人控制中的应用，特别是基于对抗学习的特征对齐技术。 第三部分：大模型（LLMs）的深层机制与工程化 本部分专门探讨当前人工智能领域最引人注目的技术——大型语言模型（LLMs）——的内部工作机制、训练优化及部署挑战。 模型对齐与可信赖性： 深入解析人类反馈强化学习（RLHF）的完整流程，包括奖励模型的构建、采样策略的选择以及偏好数据的收集。探讨超越标准RLHF的新兴对齐技术，例如直接偏好优化（DPO）和宪法AI（Constitutional AI），旨在提高模型的安全性和遵循指令的能力。 效率优化与推理加速： 针对LLMs巨大的内存占用和计算需求，本书详细介绍了模型量化（Quantization，如FP8、INT4）、稀疏化（Sparsity）技术在推理阶段的应用，以及KV缓存（Key-Value Cache）的优化策略。同时，将介绍如FlashAttention等高效注意力机制在实际硬件（GPU/TPU）上的性能提升原理。 检索增强生成（RAG）： RAG被视为解决LLMs知识过时和幻觉问题的关键。本章将深入探讨向量数据库的选择、嵌入模型的微调、查询重写（Query Rewriting）技术，以及如何设计多跳（Multi-hop）或自省式（Self-Reflective）检索流程，以实现更精确、更具事实依据的生成结果。 第四部分：前沿应用与伦理挑战 最后一部分将目光投向AI技术的实际落地场景，并严肃探讨其带来的社会影响。 AI for Science： 探讨深度学习在蛋白质折叠预测（如AlphaFold的最新进展）、材料发现以及复杂物理系统模拟中的应用。关注如何利用图神经网络和拓扑数据分析加速科学研究的迭代速度。 联邦学习与隐私保护AI： 阐述联邦学习（Federated Learning）在数据不出本地的前提下训练模型的架构。重点介绍差分隐私（Differential Privacy, DP）技术在梯度聚合中的应用，以及安全多方计算（SMC）在保护模型参数方面的最新进展。 可解释性（XAI）与公平性： 深入分析当前主流的可解释性方法，如SHAP、LIME的局限性，以及基于反事实推理（Counterfactual Explanations）的新兴方法。同时，讨论量化偏见（Quantifying Bias）的指标，并介绍去偏（Debiasing）技术在预训练和微调阶段的实践。 本书内容新颖、技术前沿，是希望在人工智能领域构建深度知识体系的读者的重要资源。

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我必须承认，我对《[请在此处填入其他图书名称]》的期望值本来是挺高的，毕竟它在业界的口碑一直不错。然而，读完之后，我感到一种深深的“意犹未尽”和“不过瘾”。这本书在某些关键章节的处理上显得过于保守和浅尝辄止了。例如，在探讨当前行业最前沿的XX技术时，作者似乎只是蜻蜓点水般地提了一下最新的发展趋势，但对于如何实际应用这些趋势所需要的技术栈和具体实现细节，却避而不谈，或者只是简单地罗列了一些官方文档的链接。这对于那些真正想深入钻研、想将理论付诸实践的读者来说，无疑是一个巨大的遗憾。我希望作者能够再勇敢一些，提供更具挑战性和实操性的内容，比如加入一些复杂的项目代码分析，或者深入剖析几个行业内知名的失败案例，从中总结经验教训。这本书更像是一份优秀的入门级综述，而非一本能让你在专业领域站稳脚跟的“圣经”。如果作者能推出一个“进阶篇”，补充这些缺失的深度，那将是再好不过的事情了。

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我对《[请在此处填入其他图书名称]》的评价是：设计精良，内容扎实，但交付体验上存在一些瑕疵。首先，必须称赞这本书的装帧质量，纸张的触感和印刷的清晰度达到了奢侈品的标准，拿在手里就让人心情愉悦。内容方面，作者对XX模块的讲解简直是教科书级别的清晰，那种逻辑的严密性让人叹服。然而，在电子版的配套资源方面，体验却大打折扣。我在尝试下载书后附带的源代码和练习数据集时，遇到了链接失效和文件损坏的问题，这极大地影响了我的学习进度。对于一本如此重要的参考资料，配套的数字资源理应是和实体书一样受到重视的。我希望出版方能够尽快修复这些问题，毕竟，在今天的学习环境中，实体书与数字资源的无缝对接是至关重要的。如果这些技术问题能得到妥善解决，这本书的综合评价会提升一个档次。

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这本书的独特之处在于其宏大的叙事结构和极其严谨的论证过程。它不像很多技术书籍那样只聚焦于工具和技术本身，而是将技术发展置于一个广阔的历史和社会背景之下进行审视。作者引经据典，从古老的哲学思想一直追溯到近代的科技革命，构建了一个极其完整的知识体系框架。阅读过程中，我常常需要停下来，仔细琢磨作者是如何将看似不相关的两个领域（比如古典文学与现代算法）巧妙地联系起来的。这种跨学科的视野极大地拓宽了我的思维边界。说实话，这本书的阅读门槛确实不低，它要求读者具备一定的背景知识储备，并且需要投入大量的时间去消化那些精妙的论证链条。但一旦你跟上了作者的思路，那种豁然开朗的感觉，是其他任何书籍都无法比拟的。它教会我的不仅仅是知识，更是一种看待世界的、更加立体和深刻的方式。对于那些追求精神深度和知识广度的读者来说，这本书无疑是一座宝藏。

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这本书给我的感觉，完全就像是走进了一个信息密度极高的迷宫，需要极强的方向感才能找到出口。作者的叙述方式充满了跳跃性，似乎默认读者已经对许多专业术语和基本概念了如指掌。每当我想深入了解某个特定概念时，书中通常只会用一两句话带过，然后立刻转入到一个更高级、更抽象的讨论层面。这使得这本书更像是一本面向资深专家的内部备忘录，而不是一本面向广泛读者的教材。我花费了大量时间去查阅其他资料来补充这本书中缺失的定义和背景知识，这无疑增加了我的学习成本。当然，对于那些已经身处行业中层，希望快速跟进最新理论进展的专业人士来说，这种高密度输出也许是高效的。但对于初学者或需要系统性学习的人而言，这本书的陡峭学习曲线可能会让人望而却步。它更像是一剂猛药，药效强劲，但副作用是可能让你消化不良。

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这本《[请在此处填入其他图书名称]》简直是为我量身定做的！我之前对这个领域了解不多，看这本书就像是有人手把手地把我领进了这个奇妙的世界。它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是充满了鲜活的案例和生动的比喻。作者的文字功底非常扎实，把那些复杂的概念解释得深入浅出，我一个初学者读起来也毫无压力。比如讲到某个核心原理时，他会立刻联系到我们日常生活中都能接触到的现象，让我一下子就“茅塞顿开”。而且，这本书的排版和插图设计也做得非常用心，图文并茂，色彩搭配和谐，长时间阅读也不会让人感到视觉疲劳。更让我惊喜的是，它在讲解基础知识的同时，还非常注重培养读者的批判性思维。它不会告诉你“这个就是标准答案”，而是引导你去思考“为什么会这样”，以及“有没有更好的解决方案”。这种启发式的教学方法，真的让我在学习过程中充满了探索的乐趣，而不是被动接受。我已经迫不及待地想把它推荐给我的所有朋友了，相信他们也会从中受益匪浅。这本书的价值，远超出了我为它支付的价格。

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