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页数:202

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出版时间:2004-6

价格:18.00元

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isbn号码:9787115121486

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《人工智能：原理与实践》 本书导读 在信息技术飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响着我们社会、经济和日常生活的核心驱动力。本书《人工智能：原理与实践》旨在为读者提供一个全面、深入且兼具前沿性的AI知识体系。我们力求超越表面的技术热点，深入剖析驱动现代AI系统的底层逻辑、关键算法以及实际应用中的挑战与机遇。 本书的结构设计遵循从宏观概念到微观实现的逻辑，确保不同背景的读者都能逐步建立起对人工智能领域的坚实认知。我们坚信，理解人工智能的本质，而非仅仅掌握工具的使用，才是驾驭这一变革性技术的关键。 --- 第一部分：人工智能的基石与哲学思辨 (Foundations and Philosophy) 第一章：人工智能的界定、历史沿革与哲学根源 本章首先对“人工智能”进行精确的界定，区分强人工智能（AGI）与弱人工智能（Narrow AI）的当前实现水平与未来愿景。我们将追溯AI从图灵测试、达特茅斯会议开始的几代发展浪潮，解析“符号主义”与“连接主义”两大范式之间的长期论战及其相互启发。 重点探讨人工智能背后的哲学问题，例如意识的本质、机器能否真正“思考”、以及人类与智能机器的关系重构。我们审视了笛卡尔主义对计算思维的影响，并引入了常识推理（Common Sense Reasoning）这一长期困扰AI研究的难题，为后续的复杂模型打下理论基础。 第二章：数学与统计学的核心支撑 人工智能的繁荣建立在坚实的数学基础之上。本章详细梳理了支撑现代机器学习的数学工具。内容涵盖线性代数，重点讲解矩阵运算、特征值分解在数据降维中的作用；概率论与数理统计，深入理解贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）；以及多元微积分中梯度、Hessian矩阵等概念，它们是优化算法的基石。 我们不仅罗列公式，更强调这些工具如何服务于模型的构建与评估，解释了为什么统计学的偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）是理解模型过拟合与欠拟合的关键视角。 --- 第二部分：核心学习范式与算法 (Core Learning Paradigms and Algorithms) 第三章：监督学习的精要 监督学习是目前应用最广泛的AI范式。本章系统介绍回归模型（线性、逻辑回归）的原理，解析其损失函数与正则化技术（L1, L2）。随后，深入探讨分类算法，包括支持向量机（SVM）的工作原理、核函数的选择及其在非线性可分问题中的优势。决策树的构建过程、熵与信息增益的概念亦是本章的重点。 此外，我们详细介绍了集成学习（Ensemble Learning）中的两大支柱：Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, XGBoost, LightGBM）。对于Boosting算法，我们将剖析其迭代优化思想，解释为何这些模型在结构化数据竞赛中表现卓越。 第四章：无监督学习与降维技术 无监督学习旨在从无标签数据中发现结构。本章首先聚焦聚类算法，详细阐述K-Means的收敛性与局限性，并引入层次聚类和DBSCAN的密度聚类概念。 数据的降维是高效建模的前提。本章对比了主成分分析（PCA）在线性降维中的作用，并探讨了t-SNE和UMAP等非线性流形学习技术，重点在于理解它们如何帮助我们在高维空间中进行可视化和特征提取。 第五章：强化学习的理论框架 强化学习（RL）是实现通用人工智能愿景的关键路径之一。本章从马尔可夫决策过程（MDP）这一数学模型出发，讲解了回报函数的设计和最优策略的定义。内容覆盖动态规划方法（策略迭代、价值迭代），以及蒙特卡洛（MC）和时间差分学习（TD Learning，如SARSA和Q-Learning）。 我们深入分析了DQN（深度Q网络）的突破点，如经验回放和目标网络的应用，为后续探索更先进的策略梯度方法打下基础。 --- 第三部分：深度学习的革命 (The Deep Learning Revolution) 第六章：人工神经网络与反向传播 深度学习的核心是人工神经网络（ANN）。本章详尽解析了神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU及其变体）的选择对网络性能的影响。核心内容是反向传播算法（Backpropagation）的数学推导，清晰展示梯度是如何高效地从输出层逐层回传至输入层的。我们还讨论了梯度消失/爆炸问题及其初步的缓解策略。 第七章：卷积神经网络（CNN）的视觉突破 卷积神经网络是计算机视觉领域的基石。本章细致讲解了卷积层（Convolutional Layer）的权值共享机制、池化层（Pooling Layer）的功能，以及全连接层的结构。我们跟踪了经典CNN架构的演进，如LeNet、AlexNet、VGG到ResNet（残差网络）的结构优化，重点解析ResNet中的“跳跃连接”如何解决了深度网络训练的难题。此外，还将介绍目标检测（如YOLO的演进）和图像分割的基础概念。 第八章：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列和自然语言等序列数据，依赖于循环结构。本章首先介绍基础RNN的结构和其在捕捉短期依赖上的不足。核心在于深入剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），解释它们如何有效控制信息流，解决长期依赖问题。最后，我们将简要介绍Transformer模型的自注意力机制，作为序列模型的新范式。 --- 第四部分：人工智能的应用、挑战与未来 (Applications, Challenges, and Future Directions) 第九章：自然语言处理（NLP）的前沿 NLP是当前AI研究最活跃的领域之一。本章从词向量（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）的原理入手，展示如何将文本转化为机器可理解的数值表示。随后，聚焦于预训练语言模型（PLMs），详细介绍BERT、GPT系列架构的核心思想——Transformer的自注意力机制如何实现双向或单向的上下文编码。我们讨论了这些模型在文本生成、机器翻译和问答系统中的实际部署与微调（Fine-tuning）技术。 第十章：可解释性、伦理与AI的社会责任 (XAI and Ethics) 随着AI系统渗透到关键决策领域，其“黑箱”特性带来了严重的信任危机。本章专注于可解释人工智能（XAI）的研究，介绍LIME、SHAP等局部解释方法，帮助用户理解单个预测背后的决策依据。 更重要的是，本章探讨了AI发展中的伦理困境，包括数据偏见（Bias）导致的公平性问题、隐私保护（如联邦学习的初步探讨），以及AI对就业市场和社会结构带来的长期影响。我们强调负责任的AI开发是未来研究不可回避的核心议题。 第十一章：前沿探索与跨界融合 本章展望AI的未来方向。内容涵盖生成对抗网络（GANs）在图像合成领域的突破，扩散模型（Diffusion Models）的最新进展。此外，还将探讨AI与其他前沿领域的结合，例如神经符号AI（试图结合深度学习的感知能力与符号推理的逻辑性）、AI for Science在材料发现和药物研发中的应用，以及边缘计算AI在资源受限设备上的部署挑战。 --- 结语 《人工智能：原理与实践》力求构建一个层次分明、逻辑严谨的知识框架，让读者不仅能理解AI是如何工作的，更能批判性地思考其潜力与局限。掌握这些原理，是驾驭下一代信息技术革命的必备素养。

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说实话，我买了很多关于IT技术的书籍，大多都是浅尝辄止，读完后感觉只是了解了个大概，真要上手操作还是心里没底。然而，这本“宝典”给我的感觉完全不同，它仿佛是编写者多年来无数次拆装主板、排查故障的心血结晶。最让我称赞的是它在“故障诊断与排除”这一章节的组织方式，它不是简单地列出“如果出现A现象，请检查B”，而是采用了一种流程图式的逻辑结构，层层递进，从最常见的电源问题开始，逐步深入到内存颗粒、BIOS设置冲突，甚至是主板电容虚焊的微小征兆。书中对于如何使用调试软件（比如MemTest86或者HD Tune）来精确锁定问题根源的步骤描述得极为详尽，附带的截图清晰到连我这个新手都能看懂每个菜单选项的含义。更绝的是，它还专门辟出了一块内容来讨论“品牌机与组装机的差异化维护策略”，这在很多通用教材中是会被忽略的盲点。读完这个部分，我对如何判断一块主板是否因为电源波动而产生了潜在的电压不稳，都有了更专业的判断力。它教会我的不只是“修好它”，更是“理解它为什么会坏”，这种底层逻辑的建立，才是真正有价值的学习。

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我一直认为，一本好的技术书籍，必须要有足够的深度来支撑其“工具书”的地位，同时也要有足够的广度来跟上技术迭代的速度。这本书在这方面做得近乎完美。它对各种接口标准的演进历史进行了梳理，比如从SATA到NVMe的带宽飞跃，以及USB接口从1.0到4.0的版本更迭中，各自的应用场景和理论极限的分析，非常到位。我尤其喜欢它对“超频与散热设计”那一块的阐述，作者并没有简单地鼓励读者去冒险提升电压和频率，而是用大量的实验数据图表，直观地展示了温度、电压与硅耗颗粒寿命之间的非线性关系。这种基于科学证据的审慎态度，比那些只谈性能提升的浮夸宣传要负责任得多。此外，书中对服务器级别硬件和消费级硬件在设计哲学上的区别也有独到的见解，比如冗余电源的设计原理和热插拔技术的实现细节，虽然我日常接触不到，但拓宽了我的技术视野。阅读这本书的过程，就像是上了一堂由行业资深工程师主讲的硕士研讨课，干货满满，让你不得不放慢阅读速度，生怕错过任何一个关键的术语定义或技术细节。

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这本书的封面设计得非常引人注目，色彩搭配既专业又不失现代感，那种深沉的蓝色调配上清晰的白色字体，一下子就能抓住我的眼球。我本来对计算机硬件一直抱着一种敬而远之的态度，觉得那都是极客们才玩得转的“黑匣子”。但翻开目录，看到清晰的章节划分，从基础的电路原理到复杂的CPU结构，甚至还有不少关于最新显卡技术和固态硬盘读写速度的深度解析，立刻让我感到一股信心。尤其是它对不同代际硬件的兼容性问题进行了详尽的梳理，这对我这种需要维护老旧设备和升级新平台的混合环境用户来说，简直是福音。作者在讲解抽象概念时，总能巧妙地结合一些生活中的类比，比如用“水管系统”来解释数据流动的原理，一下子就让原本晦涩难懂的知识变得生动起来。我尤其欣赏它在工具介绍部分花费的心思，不仅仅是罗列了螺丝刀、万用表这些基础工具，还深入讲解了如何安全地处理静电、如何正确使用热熔胶枪来固定散热器，这些细节上的考究，体现了作者扎实的实践经验。这本书的语言风格非常平实亲切，没有那种高高在上的技术说教感，读起来就像是一位经验丰富的前辈在手把手地教你如何操作，让人感觉每一步实践都是有章可循，非常可靠。我甚至因为这本书，重新审视了我那台服役多年的老台式机，开始尝试自己动手清洁风扇积灰，效果立竿见影，噪音都小了许多。

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我对这本书的评价高，很大程度上源于它对于“安全与规范”的强调。在如今DIY市场鱼龙混杂的环境下，很多组装教程为了追求速度和效果，往往会忽略一些基础的安全规范，这极易导致操作失误甚至硬件损坏。这本书却将ESD防护（静电放电防护）放在了非常突出的位置，开篇就用醒目的警示语说明了静电对敏感元件的潜在威胁，并推荐了多种有效的接地和佩戴防静电手环的方法。这种对细节和风险的敬畏之心，是很多快餐式教程所不具备的。此外，在机箱走线和理线的部分，它不仅仅是教你如何让机箱“好看”，更深入地分析了合理的线缆布局对于机箱内部气流组织和散热效率的实际影响，这体现了作者对整体系统优化的深刻理解。它甚至提到了不同规格电源线材的承载能力差异，告诫我们在升级高功耗显卡时，必须同时考虑电源线材的“股数”而非仅仅是功率标签。这本书不仅仅是技术指南，更是一部关于如何以专业、负责任的态度对待电子硬件的“行为准则”。

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这本书的排版和图文配比达到了教科书级别的水准。很多技术书籍的图例往往是那种模糊不清、看不出细节的扫描件，但这本书的插图，特别是电路板级别的细节图，都采用了高清的矢量或专业摄影图片，每一个芯片的丝印、每一个电容的标识都清晰可见。这对于需要对照实物进行操作的人来说至关重要。例如，在讲解如何正确安装CPU和散热器时，它细致到了风扇的四颗螺丝应该按照对角线的顺序分次拧紧，以及涂抹硅脂时“点式”与“均匀涂抹”两种方法的优缺点分析，配上三维透视图，让你仿佛能透过书页看到机箱内部的每一个元件。而且，这本书在组织内容时，非常注重读者的学习路径设计，它将看似零散的知识点，巧妙地串联起来。比如，在讲完内存条的金手指接触不良的原因后，紧接着就介绍了如何用专业的清洁剂和正确的力度进行擦拭，避免了知识点的碎片化。这种结构安排，使得学习的连贯性极强，读完一个章节后，你对硬件的整体认知会有一个显著的、螺旋上升的感觉。

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