QBASIC程序设计(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:刘述

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2002-6-2

价格:14.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505372771

丛书系列:

图书标签:

• QBASIC
• 程序设计
• 计算机科学
• 编程入门
• 教学
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• 经典教材
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• BASIC语言
• 算法

深度学习基础与实践：赋能人工智能时代的全新教程 图书名称： 深度学习基础与实践：赋能人工智能时代的全新教程 出版日期： 2024年春季 作者： 张伟、李芳 联合编著 ISBN： 978-7-111-XXXX-X --- 内容简介：构建通往未来智能的坚实桥梁 在这个数据爆炸与算力飞速提升的时代，深度学习已不再是学术研究的专属领域，而是驱动第四次工业革命的核心引擎。从自动驾驶到精准医疗，从自然语言理解到复杂决策制定，深度学习模型正以前所未有的速度重塑着我们的世界。然而，深度学习的理论深度与实践的复杂性往往令初学者望而却步。 《深度学习基础与实践：赋能人工智能时代的全新教程》正是为弥合这一鸿沟而精心打造的。本书旨在提供一个全面、严谨且高度实践导向的学习路径，帮助读者系统掌握深度学习的核心概念、主流模型架构以及在真实世界中部署解决方案的能力。我们摒弃了晦涩难懂的数学推导堆砌，转而采用直观的解释、清晰的流程图和大量的代码示例，确保知识的吸收效率和应用能力。 本书的结构设计充分考虑了读者的知识背景，从坚实的数学和编程基础入手，逐步深入到最前沿的深度学习技术。 第一部分：深度学习的基石——从传统机器学习到神经网络的蜕变 本部分奠定理论基础，确保读者对深度学习的运行机制有一个深刻的理解，而不是仅仅停留在调用API的层面。 第1章：人工智能、机器学习与深度学习的范式转移 我们首先梳理了人工智能的发展脉络，明确深度学习在当前技术栈中的独特地位。重点剖析了为什么神经网络能够超越传统机器学习方法，尤其是在处理高维、非结构化数据（如图像、文本）时的优势。 第2章：线性代数与概率统计的重温 深入探讨支撑深度学习的两个核心数学工具。不再是枯燥的公式罗列，而是聚焦于向量化操作、矩阵分解（如SVD）在计算效率上的意义，以及概率图模型、贝叶斯理论在模型不确定性量化中的作用。 第3章：核心构建块：感知机与多层前馈网络（FNN） 详细介绍感知机的工作原理，并过渡到具有非线性激活函数的标准多层前馈网络。本章着重讲解反向传播算法（Backpropagation）的直观理解与实现细节，这是理解所有后续复杂网络的基础。 第4章：优化器的艺术与训练的艺术 优化是深度学习成功的关键。本章系统介绍了梯度下降的各种变体，如Momentum、Adagrad、RMSprop，并重点讲解了Adam优化器的内部机制。此外，还深入探讨了正则化技术（L1/L2、Dropout）以及超参数调优的最佳实践。 第二部分：主流网络架构的深度解析与实战 本部分是本书的核心内容，聚焦于当前应用最广泛、性能最强大的几大深度学习模型架构。 第5章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 全面剖析卷积层、池化层、填充（Padding）和步幅（Stride）的概念。我们不仅实现经典的LeNet和AlexNet，更深入探讨了ResNet（残差网络）如何通过跳跃连接解决了深度网络中的梯度消失问题。实践部分涵盖了图像分类、目标检测（简要引入YOLO/Faster R-CNN的基本思想）和图像分割任务。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对时间序列、自然语言等序列数据，本章详细介绍了标准RNN的局限性。核心内容放在长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，重点解释了输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以有效捕获长期依赖关系。 第7章：注意力机制与Transformer的崛起 注意力机制是近年来AI领域最重要的突破之一。本章解释了“注意力就是你所需要的全部”这一理念的由来。随后，本书将花费大量篇幅，详细拆解Transformer架构，特别是其多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding），为理解BERT、GPT等大型语言模型打下坚实基础。 第8章：无监督学习的威力：自编码器与生成对抗网络（GAN） 探索如何让模型从数据中自主学习表示。我们详细讲解了基础的自编码器（AE）、去噪自编码器（DAE）以及变分自编码器（VAE）。随后，重点攻克生成对抗网络（GAN）的理论框架——判别器与生成器之间的博弈过程，并展示如何训练出稳定的GAN模型。 第三部分：前沿技术、部署与伦理考量 最后一部分将读者带出现有的模型训练阶段，进入到实际应用和更深层次的思考。 第9章：迁移学习与模型微调的效率之道 在资源有限的情况下，如何高效利用预训练模型？本章系统介绍了迁移学习的策略（特征提取、微调），并结合实际案例（如使用ImageNet预训练模型进行医学影像分类），展示如何快速达到高性能。 第10章：深度学习模型的部署与边缘计算 模型训练完成只是第一步，如何将其投入生产环境？本章讨论了模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等模型压缩技术。我们还提供了使用ONNX、TensorRT等工具将模型部署到服务器端及移动/嵌入式设备上的实践指南。 第11章：可解释性、鲁棒性与AI伦理 随着模型能力的增强，我们必须正视“黑箱”问题。本章介绍了解释性方法，如LIME和SHAP，帮助理解模型决策依据。同时，探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）对模型鲁棒性的挑战，并引导读者思考负责任的AI开发原则。 --- 本书的特色亮点 1. 框架中立，注重原理： 本书采用 Python 3.x 作为主要编程语言，并深入讲解基于 PyTorch 框架的实现，同时兼顾 TensorFlow 的核心概念，确保读者掌握的是底层原理，而非某个特定框架的语法。 2. 代码即教程： 书中提供的所有代码示例都经过严格测试，并设计为可独立运行的最小化例子（Minimal Working Examples, MWE），旨在让读者在阅读理论的同时，即时动手验证概念。 3. 贯穿实例驱动： 每一个新概念的引入都伴随着一个清晰的、具有实际意义的案例分析，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习（概念性介绍）等多个前沿领域。 4. 为工程师设计： 我们假设读者具备一定的编程基础，重点侧重于“如何构建高性能、可扩展”的模型，强调工程实践中的陷阱与规避方法。 《深度学习基础与实践》不仅是一本教科书，更是一份通往人工智能工程师和研究员的实战手册。阅读本书后，您将能够独立设计、训练、优化并部署复杂的深度学习系统，真正赋能您在未来智能时代的创新与发展。

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