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出版者:Barron's Educational Series

作者:John Downes

出品人:

页数:736 pages

译者:

出版时间:November, 2002

价格:$14.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780764122095

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 投资
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• 理财
• 金融市场

好的，这是一份关于一本不同主题图书的详细简介，该书与“金融与投资术语词典”无关： 书名：深入理解人工智能：从理论基石到前沿应用 作者： [此处可填入一个听起来专业的作者姓名，例如：李明，张伟] 出版社： [此处可填入一个专业的科技出版社名称，例如：未来科技出版社] ISBN： [此处可填入一个模拟的ISBN，例如：978-7-5192-xxxx-x] --- 图书简介：深入理解人工智能：从理论基石到前沿应用 在这个由数据驱动、算法塑造的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说的素材，而是重塑产业结构、定义未来生活方式的核心驱动力。然而，AI的广阔图景往往伴随着深度的复杂性——从其背后的数学原理到实际部署中的工程挑战，再到其对社会伦理的深刻影响。 《深入理解人工智能：从理论基石到前沿应用》是一部旨在为渴望系统掌握人工智能全貌的读者提供全面、严谨且富有洞察力的指南的专著。本书并非停留在对AI工具或服务的肤浅介绍，而是致力于揭示驱动这场技术革命的底层逻辑、核心算法，并细致剖析当前最热门的应用领域及其面临的挑战。 本书的结构设计体现了对知识体系的严谨构建：从坚实的数学与计算基础出发，逐步过渡到复杂的机器学习模型，最终聚焦于当前AI领域最前沿的研究方向与产业实践。我们相信，真正的理解源于对原理的掌握，而非仅仅对现象的描述。 第一部分：人工智能的数学与计算基石 本部分为构建AI认知大厦奠定不可或缺的基础。我们深知，即便是最先进的深度学习网络，其根基依然在于扎实的数学理论。 第一章：线性代数与概率论的AI视角 本章将重新审视线性代数在数据表示（如向量空间、矩阵分解）中的核心作用。重点讲解奇异值分解（SVD）在降维和推荐系统中的应用。同时，我们深入探讨概率论与数理统计，尤其关注贝叶斯推断在现代AI决策过程中的地位，如隐马尔可夫模型（HMM）的复习与现代变体的探讨。 第二章：优化理论与梯度方法 理解模型如何“学习”，即优化过程是关键。本章详尽阐述了凸优化与非凸优化的基础概念，重点剖析梯度下降法（GD）及其各种变体——随机梯度下降（SGD）、动量法、Adagrad、RMSProp和Adam优化器。我们不仅介绍它们的数学形式，更重要的是分析它们在处理大规模数据集和复杂损失函数时的收敛特性和计算效率权衡。 第三章：计算效率与并行处理 在处理TB级数据集时，计算资源的管理至关重要。本章探讨了现代计算架构（如GPU和TPU）的工作原理，并介绍了高效的数据并行化和模型并行化策略，为读者理解大规模深度学习训练的工程挑战做好准备。 第二部分：核心机器学习范式与深度学习架构 在奠定基础后，本书将引导读者进入现代机器学习的核心领域，特别是深度学习这一革命性的技术分支。 第四章：经典机器学习模型的回顾与深化 虽然深度学习占据主导地位，但理解和恰当运用如支持向量机（SVM）、决策树（及其集成方法如随机森林和梯度提升机——XGBoost/LightGBM）依然是数据科学家的必备技能。本章重点分析这些模型的优势、局限性以及在特定非结构化数据场景下的适用性。 第五章：前馈神经网络与反向传播 深入剖析多层感知机（MLP）的结构，并详尽解析驱动一切深度学习训练的基石——反向传播算法的链式法则推导过程。本章还将讨论激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh, GELU等）的选择对其梯度流的影响。 第六章：卷积神经网络（CNN）的结构与演进 聚焦于计算机视觉领域的核心：CNN。从LeNet的诞生，到AlexNet、VGG、ResNet（残差网络）和Inception模型的结构创新，我们将系统梳理卷积层、池化层、批量归一化（BatchNorm）等关键组件的设计哲学，并探讨它们在图像分类、目标检测（如YOLO和Faster R-CNN）中的具体实现。 第七章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、语音等序列数据，本章详细讲解RNN，重点分析其长期依赖问题，并引入长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）来解决梯度消失/爆炸问题。同时，本章也会初步探讨Transformer架构的崛起及其对传统RNN范式的颠覆。 第三部分：前沿应用、伦理与未来展望 本书的最后部分将目光投向AI技术的实际落地场景，以及我们必须面对的社会责任问题。 第八章：自然语言处理（NLP）的革命 本章是关于当前NLP热点最详尽的章节之一。我们将透彻分析Transformer架构，理解自注意力机制（Self-Attention）的强大之处。随后，本书将深入剖析大型语言模型（LLM）如BERT、GPT系列的工作原理、预训练范式（如掩码语言模型、下一句预测）以及微调策略（如指令微调、RLHF）。 第九章：强化学习（RL）的决策机制 强化学习是实现通用人工智能的关键路径之一。本章介绍马尔可夫决策过程（MDP）、价值迭代与策略迭代。随后，重点介绍基于价值（Q-Learning, DQN）和基于策略（REINFORCE, A2C, PPO）的方法，并讨论其在机器人控制和复杂博弈中的成功案例。 第十章：生成模型与数据合成 生成式AI是当前最引人注目的领域。本章详细对比变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的内在机制和训练挑战。更重要的是，本章将引入扩散模型（Diffusion Models）作为当前图像和音频生成领域的新兴主流技术，分析其采样过程的优化。 第十一章：人工智能的伦理、安全与可解释性（XAI） 技术的发展必须伴随着审慎的思考。本章探讨AI系统中的偏见与公平性问题，分析模型决策过程的“黑箱”特性，并介绍LIME、SHAP等可解释性技术。同时，我们将讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）及其防御机制，确保AI系统的鲁棒性和安全性。 第十二章：迈向通用人工智能（AGI）的路径探索 在总结部分，本书将探讨当前研究界对AGI的构想，包括神经符号方法（Neuro-Symbolic AI）、世界模型（World Models）的构建，以及如何通过多模态学习实现更接近人类的综合认知能力。 --- 《深入理解人工智能：从理论基石到前沿应用》力求成为一本理论深度与工程实践兼备的参考书。它适合高等院校的计算机科学、电子工程专业的学生，希望系统提升技能的工程师，以及对AI底层原理有强烈求知欲的行业决策者。阅读本书后，读者将不仅能熟练应用现有的AI工具，更能理解并有能力参与下一代AI系统的设计与创新。本书提供详尽的数学推导、清晰的代码伪逻辑，以及对未来技术方向的深刻洞察，是构建您个人AI知识体系的坚实起点。

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