具体描述
本书共分三部分：第一部分为Illustrator CS，主要介绍Illustrator基础知识与工作环境、绘图及建立图表、对象及路径操作、图形填充、文字应用、滤镜效果及透明的使用等内容；第二部分为FreeHand MX，主要介绍FreeHand基础操作、绘图及图形填充、对象及路径操作、文字应用等内容；第三部分为Acrobat 6.0，主要介绍Acrogbat基本概念、PDF概念、工作流程、阅读与批阅PDF文档、编辑与发行PDF文档、设置PDF文档的安全性等内容。
本书内容由浅入深，详略得当，适用于从事平面设计及电脑美术爱好者，也适合作为参加Adobe平面设计师和Macromedia设计师考试的辅导用书。
好的，这是一本涵盖了现代信息技术前沿知识，但与《计算机应用培训教程》内容完全不同的图书简介。 --- 深度学习与前沿计算：面向未来的智能系统构建 内容概述 本书并非传统的应用软件操作指南或基础办公技能教程，它聚焦于当前驱动人工智能革命的核心技术——深度学习（Deep Learning）的理论基础、前沿模型架构及其在复杂系统中的实际部署。全书旨在为具备一定编程基础和高等数学背景的读者提供一个深入理解和掌握下一代智能计算范式的知识体系。 本书从最基础的神经元模型和反向传播算法讲起，逐步过渡到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU），直至当前最受关注的Transformer架构及其在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的颠覆性应用。 第一部分：理论基石与数学视角 本部分将深入剖析深度学习背后的数学原理，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 第一章：信息论与概率模型基础 信息量与熵： 探讨信息的不确定性度量，理解信息论如何指导模型设计。 最大似然估计（MLE）与最大后验概率（MAP）： 建立统计推断的框架，理解参数估计的核心思想。 概率分布的深入探讨： 重点介绍高斯混合模型（GMM）在数据聚类和密度估计中的作用。 第二章：人工神经网络的数学构建 激活函数的多样性与局限性： 细致对比Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体的梯度消失/爆炸问题。 误差反向传播的微积分推导： 详细展示链式法则在多层网络中的应用，理解梯度计算的精确流程。 优化器原理与进阶： 不仅限于SGD，还将讲解动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad、RMSProp、Adam）的内部机制和收敛性分析。 第二部分：经典架构与计算机视觉的突破 本部分专注于图像识别和处理领域的核心模型，介绍如何利用空间特征提取技术构建高效的视觉系统。 第三章：卷积神经网络（CNN）的深度解析 卷积操作的数学本质： 探讨卷积核的权重共享机制如何极大减少模型参数量。 经典网络结构演变史： 从LeNet到AlexNet的里程碑式进展，着重分析池化层和归一化层的作用。 残差学习与深度突破： 详述ResNet中的残差块（Residual Block）设计，解释它如何解决深层网络训练中的退化问题。 目标检测的前沿框架： 介绍One-Stage（如YOLOv7/v8）和Two-Stage（如Faster R-CNN）检测器的设计哲学和性能权衡。 第四章：生成对抗网络（GANs）与图像合成 博弈论视角下的GANs： 将生成器和判别器视为一个Minimax博弈过程。 稳定训练的策略： 分析WGAN（Wasserstein GAN）如何通过改进损失函数解决模式崩溃问题。 高分辨率图像生成： 介绍StyleGAN系列中解耦潜在空间（Latent Space）和自适应实例规范化（AdaIN）的应用。 第三部分：序列建模与自然语言处理的革命 本部分聚焦于处理时间序列数据和文本信息的技术，特别是注意力机制的兴起如何彻底改变了NLP领域。 第五章：循环网络与序列依赖建模 RNN的局限性分析： 深入探讨长距离依赖问题（Long-Term Dependencies）。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细解析输入门、遗忘门、输出门的工作原理，理解它们如何精确控制信息流。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 讲解编码器-解码器结构在机器翻译中的应用框架。 第六章：注意力机制与Transformer架构的崛起 自注意力机制（Self-Attention）： 剖析Query、Key、Value矩阵的计算过程，理解其并行处理序列的能力。 Transformer的完整结构： 详细拆解多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）和前馈网络层。 预训练语言模型（PLMs）： 深入研究BERT（双向编码器）和GPT（自回归解码器）的预训练任务（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）及其对下游任务的迁移学习能力。 第四部分：模型部署与前沿研究方向 本部分关注如何将复杂的模型投入实际应用，并探讨当前学术界关注的热点。 第七章：模型压缩与高效推理 量化（Quantization）： 介绍从FP32到INT8的精度损失与性能提升的平衡点。 剪枝（Pruning）： 探讨非结构化剪枝和结构化剪枝的技术细节，以及如何恢复被移除连接的性能。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 描述如何用大型“教师”模型指导小型“学生”模型进行训练。 第八章：前沿计算范式探讨 图神经网络（GNN）： 介绍Graph Convolutional Networks (GCN) 如何在非欧几里得结构数据（如社交网络、分子结构）上进行特征学习。 强化学习（RL）的深度整合： 探讨深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如A2C/PPO）在决策制定问题中的应用。 可解释性人工智能（XAI）： 介绍LIME和SHAP值方法，以揭示黑箱模型的决策依据。 --- 目标读者 本书面向的是： 1. 计算机科学、电子工程、数据科学等相关专业的高年级本科生或研究生。 2. 有志于从事人工智能算法研究、深度学习系统开发的软件工程师。 3. 希望从基础应用层面跃升至核心模型构建与优化层面的技术人员。 学习成果 完成本书的学习后，读者将能够： 独立设计、实现并调试具有复杂结构的前沿深度学习模型。 深入理解主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）底层算子的执行逻辑。 掌握评估和优化大型模型在计算资源受限环境下的部署策略。 具备阅读和复现最新AI领域顶级会议（如NeurIPS, ICML, CVPR）论文的能力。 本书提供的知识体系，是构建未来智能化应用的理论和工程基石。
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