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出版者:清华大学

作者:林闯

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2005-1

价格:58.00元

装帧:

isbn号码:9787302106517

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《人工智能与深度学习前沿技术实践指南》 本书简介 随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）已成为推动社会进步和产业升级的核心驱动力。特别是近年来，以深度学习为代表的新一代人工智能技术取得了突破性进展，并在计算机视觉、自然语言处理、智能决策等诸多领域展现出颠覆性的应用潜力。然而，理论的深邃与实践的复杂性之间，往往存在一道鸿沟。本书旨在弥合这一差距，为广大研究人员、工程师以及对人工智能抱有浓厚兴趣的学习者，提供一份系统、深入且极具实战价值的指南。 本书并非对某一狭窄领域的理论综述，而是致力于构建一个涵盖人工智能基础理论、核心算法、主流模型架构以及前沿工程实践的完整知识体系。我们力求以清晰的逻辑和详实的案例，解析复杂概念，使用户能够真正掌握如何将理论转化为高效能的实际应用。 第一部分：人工智能基础与数学基石 本部分首先对人工智能的历史脉络、核心哲学思想进行了梳理，为读者建立宏观的认知框架。随后，深入探讨了支撑现代AI模型的数学基础。这包括： 1. 线性代数与优化理论回顾： 详细解析了张量运算、特征值分解、奇异值分解（SVD）在数据表示中的关键作用。重点剖析了梯度下降法（SGD、AdamW等）的收敛性分析与实际应用中的超参数调优策略。我们强调了理解 Hessian 矩阵和雅可比矩阵在非凸优化问题中的重要性，而非仅仅停留在公式的记忆层面。 2. 概率论与信息论基础： 涵盖了贝叶斯推断的核心思想、马尔可夫链（MCMC）的原理及其在复杂模型参数估计中的应用。信息论部分则聚焦于交叉熵、KL散度在衡量模型差异和指导训练过程中的实际功能。 第二部分：深度学习核心模型架构精讲 本部分是全书的重中之重，系统地讲解了当前深度学习领域最主流、最成功的几大网络架构。 1. 卷积神经网络（CNN）的深度解析： 从 LeNet 到 ResNet、DenseNet，再到效率更高的 MobileNetV3 系列，本书不仅展示了网络结构的演进，更深入剖析了残差连接、批归一化（Batch Normalization）和空洞卷积等关键技术如何解决了深度网络中的梯度消失和特征冗余问题。在实践层面，详细介绍了使用 PyTorch/TensorFlow 实现高效模型并行和数据并行的方法。 2. 循环神经网络（RNN）及其演变： 阐述了传统 RNN 的局限性，重点讲解了 LSTM 和 GRU 单元内部的门控机制及其如何有效捕获长期依赖。同时，本书批判性地审视了 RNN 在处理超长序列时的计算瓶颈，并引入了注意力机制（Attention Mechanism）作为过渡。 3. Transformer 架构的革命性突破： 详细拆解了 Transformer 模型的自注意力（Self-Attention）机制，包括 Q、K、V 矩阵的计算流程和多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学。我们着重分析了位置编码（Positional Encoding）的重要性，并展示了该架构如何彻底改变了自然语言处理（NLP）的面貌。 第三部分：前沿模型与新兴领域应用 本部分聚焦于当前学术界和工业界关注度最高的几个前沿方向，并结合实际数据集进行案例演示。 1. 生成对抗网络（GANs）与扩散模型（Diffusion Models）： 深入探讨了 GANs 的原理，包括 Minimax 博弈的理解和 Wasserstein GAN (WGAN) 带来的稳定训练方案。随后，本书将大量的篇幅投入到新兴的扩散模型上，解析其基于随机微分方程的生成过程，并演示如何利用这些模型实现高保真图像合成与编辑。 2. 大语言模型（LLMs）的原理与微调： 针对 GPT、BERT 等代表性模型，本书不仅讲解了它们的预训练范式（如 Masked Language Modeling），更详细介绍了面向特定任务的微调技术，如参数高效微调（PEFT）中的 LoRA、QLoRA 等方法，旨在帮助读者在有限资源下部署和定制强大的基础模型。 3. 自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）： 探讨了 SSL 如何在缺乏人工标注数据的情况下，通过设计代理任务来学习高质量的特征表示。本书对比分析了对比学习（如 SimCLR）和掩码重建学习（如 MAE）的优缺点及其在视觉和语音任务中的应用潜力。 第四部分：工程实践与部署优化 理论的价值最终体现在落地应用中。本部分着眼于将训练好的模型推向生产环境所面临的挑战。 1. 模型压缩与加速技术： 详细介绍量化（Quantization，包括后训练量化和量化感知训练）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，如何有效减小模型体积、降低推理延迟，同时最大程度地保持精度。 2. 高性能计算环境配置： 涵盖了 CUDA 编程模型基础、GPU 内存管理、以及如何利用现代深度学习框架（如 PyTorch Lightning、TensorFlow Extended XLA）来优化模型在多 GPU 或分布式集群上的训练效率。 3. 可解释性与鲁棒性（XAI）： 讨论了模型决策过程的透明化需求。介绍了 LIME、SHAP 等局部解释方法，并探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及如何通过对抗性训练来增强模型的鲁棒性，这是构建安全可靠 AI 系统的关键一步。 本书的特色在于其深度与广度的平衡，旨在培养读者不仅能“使用”AI工具，更能“理解”工具背后的驱动机制，并具备“创新”出更优解决方案的能力。全书配有丰富的 Python 代码示例和可复现的 Jupyter Notebook 链接，确保读者能够同步进行理论学习与动手实践。

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阅读体验上，这本书给我的感觉是沉稳而厚重的，仿佛一本传世经典。它没有追求时髦的排版设计，而是力求内容本身的深度和广度。书中的术语定义非常精准，如果能配合一个详尽的术语索引就更完美了。我尤其关注了其中关于马尔可夫链收敛性的讨论，作者的处理方式非常细腻，将抽象的拓扑性质与具体的网络状态转移概率巧妙地结合起来。我发现书中对一些历史上的经典理论模型也做了回顾和评价，这使得读者在学习新知识的同时，也能了解其发展脉络，避免了只见树木不见森林的弊端。总体而言，这是一本需要耐心啃读的书，它不会用花哨的语言来哄骗读者，而是用无可辩驳的逻辑和详实的案例来赢得读者的尊重。

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这本书的实用性可能比我预想的要强得多。虽然理论部分极其扎实，但作者似乎总是在不经意间将理论与实际工程问题联系起来。例如，在讨论资源竞争和调度策略时，书中给出的案例分析贴近工业界常见的瓶颈问题，让我立刻联想到我目前工作中遇到的某个棘手场景。我非常喜欢它对仿真方法的介绍，清晰地指出了何时应该依赖解析解，何时必须诉诸于计算机模拟。更难得的是，它不仅告诉我们“怎么算”，更深层次地探讨了“为什么这么算”背后的物理意义。对于那些希望将理论知识转化为实际生产力的人来说，这本书提供了一张详尽的路线图，指导读者如何利用这些复杂的数学工具去优化现实世界中的复杂系统，这才是真正有价值的知识沉淀。

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这本书的结构安排体现了作者深厚的教学功底。它不是将所有知识点一股脑地抛给读者，而是设置了递进式的学习路径。比如，在前几章建立起对随机现象的直观理解后，后续章节便开始引入更加复杂的、包含反馈机制的网络模型。我注意到，作者在每一个新的模型提出时，都会先用一个简单的、可计算的例子来做铺垫，确保读者理解了核心的动态特性，然后再拓展到一般化形式。这种“由简入繁”的教学策略，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于自学者而言，这本书的章节自洽性非常高，很多知识点在后续章节中会得到进一步的深化和应用，形成一个相互印证的知识网络。这种精心设计的学习体验，使得长时间的阅读也不会感到疲惫，反而会因为不断地连接知识点而感到充实。

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初读这本书时，我被它严谨的学术风格深深吸引。它没有采取过于口语化的表达，而是用精确的数学语言构建起一个逻辑严密的分析框架。书中对模型假设的阐述极为审慎，每一步推导都清晰可见，丝毫没有含糊不清的地方，这对于需要进行严谨科研工作的人来说至关重要。我翻阅了其中关于特定网络结构的章节，发现作者引用了大量最新的研究成果作为支撑，这表明了其内容的先进性和时效性。在处理一些性能指标的计算时，书中展示了多种求解路径，并且对比了不同方法的优劣，这种辩证的分析视角，远超一般教材的单线叙事。对于希望深入理解随机过程在系统分析中应用的读者，这本书无疑提供了一个坚实的理论基石。我感觉自己像是在跟随一位经验丰富的大师进行一对一的指导，每每解开一个难点，都有一种豁然开朗的快感。

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这本书的装帧设计非常精美，封面采用了深邃的宝蓝色调，搭配烫金的字体，显得既专业又不失典雅。拿到手上就能感受到纸张的厚实和质感，翻阅起来非常舒适。内容编排上，作者似乎花费了大量精力去构建一个清晰的知识体系，从基础概念的引入到高级模型的建立，过渡得非常自然流畅。特别是对图论和概率论基础的讲解，深入浅出，即使是初次接触相关领域的读者也能快速上手。我注意到书中大量的插图和示意图，这些视觉辅助极大地减轻了阅读抽象概念时的认知负担，使得复杂的系统结构和流程得以直观呈现。这种对细节的关注，让我对后续深入阅读充满了期待。我特别欣赏作者在章节安排上的匠心，它不仅仅是一本教科书，更像是一份详尽的工程指南，引导读者逐步掌握分析和建模的精髓。

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