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出版者:人民法院出版社

作者:本 组编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:33.0

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isbn号码:9787800567490

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深入理解人工智能的未来：从理论基石到前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨人工智能（AI）领域的核心理论、关键技术发展、当前的应用实践以及未来可能面临的伦理和社会挑战。我们将完全避开任何与金融、法律或银行体系相关的具体内容，专注于构建一个扎实的、跨学科的AI知识体系。 第一部分：人工智能的哲学与数学基石 本部分将追溯人工智能的起源，并建立理解现代AI系统的理论基础。 第一章：人工智能的哲学思辨与历史演进 我们将从早期哲学家对“思维”和“智能”的探讨入手，解析图灵测试、强人工智能与弱人工智能的辩论。重点分析符号主义（Symbolism）与联结主义（Connectionism）两大范式的兴衰与融合。历史回顾将涵盖感知机（Perceptron）的出现、第一次与第二次“AI寒冬”的成因，以及专家系统的局限性，为后续深入探讨深度学习的爆发奠定历史背景。 第二章：概率论、统计学与信息论在AI中的核心作用 现代AI，尤其是机器学习，是建立在坚实的数学框架之上的。本章将详细阐述贝叶斯定理（Bayes' Theorem）如何成为许多推理模型的基础。我们将深入探讨熵（Entropy）、互信息（Mutual Information）等信息论概念，它们如何量化数据的不确定性并指导模型学习。此外，回归分析、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）等统计工具的原理和实际应用也将被详尽剖析。 第二章：线性代数与高维空间几何 理解数据如何被表示和操作是掌握AI算法的关键。本章将聚焦于向量空间、矩阵运算（如矩阵乘法、转置与逆）、特征值分解（Eigenvalue Decomposition）和奇异值分解（SVD）。我们将解释这些线性代数工具如何在特征提取、降维技术（如PCA）和神经网络的权重更新中发挥作用，为理解高维数据的复杂结构提供直观的几何视角。 第二部分：核心机器学习范式与算法解析 本部分聚焦于构建和训练智能系统的核心算法。 第三章：监督学习：模式识别的艺术 本章系统性地介绍监督学习的原理。内容涵盖经典模型，如逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（SVM）及其核技巧（Kernel Trick）。随后，我们将详细讲解决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）和梯度提升机（GBM）的工作机制，分析它们在处理非线性边界时的优势与局限。对模型评估指标（如精确率、召回率、F1分数和ROC曲线）的详细解读将确保读者能准确衡量模型性能。 第四章：无监督学习：发现隐藏的结构 无监督学习的目标是从未标记的数据中提取有意义的模式。本章将深入探讨聚类算法，包括K-均值（K-Means）、DBSCAN和层次聚类（Hierarchical Clustering）。此外，我们将详细分析降维技术，特别是主成分分析（PCA）和t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding），展示它们如何在保持关键信息的同时，使高维数据可视化。 第五章：强化学习：通过交互进行学习 强化学习（RL）是实现自主决策系统的关键。本章将介绍马尔可夫决策过程（MDPs）的构建。核心内容包括价值函数、Q学习（Q-Learning）、SARSA以及更先进的策略梯度方法，如REINFORCE和Actor-Critic框架。我们将通过具体的环境模拟案例，阐释RL智能体如何通过试错机制最大化累积奖励。 第三部分：深度学习的革命：神经网络的深入剖析 本部分是全书的重点，详细介绍驱动当前AI浪潮的深度神经网络结构。 第六章：前馈网络与反向传播机制 本章首先构建基础的多层感知机（MLP）。核心是深入剖析反向传播（Backpropagation）算法的数学原理，解释链式法则如何在计算梯度中发挥关键作用，以及如何利用优化器（如SGD、Adam）有效地更新权重。对激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择及其对训练动态的影响也将进行全面探讨。 第七章：卷积神经网络（CNN）：视觉信息处理的引擎 CNN是处理图像和空间数据的基石。本章将详细拆解卷积层、池化层和全连接层的结构。我们将追踪经典架构（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的发展历程，解析残差连接（Residual Connections）等关键创新如何克服深度网络的梯度消失问题。 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需要处理序列依赖性。本章将介绍标准RNN的结构及其处理长期依赖性的挑战。随后，重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，解释它们如何通过精巧的“门控”结构来管理信息流，从而有效地捕捉长距离依赖关系。 第九章：生成模型：创造新的数据 生成模型是AI能力提升的另一前沿。本章将详细介绍变分自编码器（VAE）的工作原理，包括重参数化技巧。重点将放在生成对抗网络（GANs）上，解析生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈过程，并探讨WGAN等改进模型如何提高训练稳定性。 第四部分：前沿应用与跨学科探索 本部分展示AI技术如何应用于特定领域，并探讨其在更广阔范围内的潜力。 第十章：自然语言处理（NLP）的 Transformer 架构 本章将重点解析自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的核心思想。我们将详细分解 Transformer 模型的Encoder-Decoder结构，并分析 BERT、GPT 等预训练语言模型（PLMs）如何通过大规模无监督预训练实现对语言深层语义的理解，以及它们在文本生成、问答系统中的应用。 第十一章：图神经网络（GNN）与关系数据分析 在处理社交网络、分子结构等具有复杂关系的数据时，GNN展现出巨大潜力。本章将介绍图的表示方法，并深入讲解图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）如何聚合邻居信息以学习节点嵌入。 第十二章：可解释性、伦理与可信赖AI 随着AI系统影响力的增加，理解其决策过程至关重要。本章将讨论模型的不透明性问题，并介绍LIME和SHAP等局部可解释性方法。同时，我们将严肃探讨算法偏见（Algorithmic Bias）、公平性（Fairness）和鲁棒性（Robustness）等关键伦理挑战，以及建立可信赖AI系统的必要框架。 结语：展望通用人工智能的未来路径 最后，本书将总结当前技术的里程碑，并对未来数十年AI研究的可能方向进行展望，包括神经符号混合系统、因果推理以及迈向通用人工智能（AGI）的理论障碍与潜在突破口。

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《高阶摄影后期处理技巧：RAW格式深度挖掘》这本书，完全是为那些不满足于相机直出的“进阶玩家”准备的。坦白说，市面上关于PS和Lightroom的书籍多如牛毛，但大多停留在基础的操作界面介绍，而这本书的目标群体显然是想突破瓶颈的专业人士。作者的切入点非常犀利，他直接聚焦于RAW文件的底层数据处理，尤其是色彩科学和高光/阴影细节的恢复能力，讲解得深入且富有实战性。我尤其赞赏作者分享的“非线性曲线调色法”，这种方法能够极大地提升照片的层次感和数字质感，避免了传统曝光调整带来的死板效果。书中对特定光照条件下（如逆光、极暗环境）的处理流程，都有非常详细的步骤分解和参数参考，这些都是作者多年实战经验的结晶，绝非网上那些零散教程可以比拟的。这本书的价值在于，它教会你如何像操控数字感光元件一样去驾驭光线，真正释放出镜头的全部潜力。我感觉我的后期制作效率和作品质量，在看完这本书后都得到了质的飞跃。

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这本《古典园林艺术赏析》简直是视觉和心灵的双重享受！我之前去园林总是在走马观花，看完这本书，才真正领悟到“虽由人作，宛自天开”的意境。作者的文笔极其优美，充满了古典韵味，读起来就像是品味一壶上好的龙井茶。他不仅仅是在介绍亭台楼阁的建筑形制，更深入地挖掘了每一处景观背后所蕴含的哲学思想和文人情怀。比如，书中对“借景”手法的剖析，简直是神来之笔，作者通过大量的图例对比，展示了如何将远山、邻居的古树巧妙地纳入自家园林视野，实现空间上的无限延展。对叠山理水的讲解也极其到位，他用生动的语言描述了石头的肌理、水流的声韵，让人仿佛能真切感受到清风拂面的凉意。这本书让我明白了，中国古典园林从来都不是简单的堆砌，而是人与自然和谐共处的艺术结晶。我打算拿着这本书，再重新游览一次苏州园林，那体验必然会截然不同。

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读完这本《深度学习与神经网络基础》后，我感觉自己的“算法DNA”仿佛被重写了。对于一个非科班出身、却对人工智能抱有浓厚兴趣的业余爱好者来说，这本书的难度曲线设置得极其巧妙。它没有一开始就堆砌晦涩的数学公式，而是从直观的生物学原理入手，解释了神经元的工作机制，这种由浅入深的引导方式，极大地降低了入门的心理门槛。作者对反向传播算法的讲解，堪称教科书级别的清晰，他不仅解释了“怎么做”，更深入剖析了“为什么这样做最有效率”。更让我惊喜的是，书中还穿插了大量的Python代码实例，而且这些代码都可以在主流的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）中无缝运行，这对于我们这些动手能力强的学习者来说，简直是福音。书中的每一个实验步骤都经过了反复的验证，确保读者可以得到一致的结果。如果你想真正理解深度学习背后的数学逻辑和工程实践，这本书绝对是绕不开的经典。

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《全球宏观经济趋势分析2024》这本书，给我带来了远超预期的震撼。我本以为这会是一本充满枯燥数据和预测模型的书籍，但实际上，它更像是一部结合了历史、政治学和经济学的精彩史诗。作者的叙事风格非常引人入胜，他能将复杂的国际贸易协定、地缘政治冲突与日常生活的物价波动巧妙地串联起来。书中对“去全球化”趋势的探讨尤其深刻，作者没有简单地唱衰全球化，而是提供了一种更具辩证性的视角，分析了区域化合作的兴起及其对全球产业链的重塑作用。我特别欣赏它对新兴市场国家货币政策变动的分析，那些复杂的汇率套利机制，在作者的笔下变得条理分明，仿佛在你面前展开了一幅精妙的棋局。这本书读完后，我不再只是一个被动接受经济新闻的“吃瓜群众”，而是开始具备了一种审视世界经济动态的批判性思维框架。对于关注国际金融动态的投资者和政策研究者来说，这简直是必备的案头工具书。

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这本《实用企业管理学》真是一本打开新世界大门的宝典！我本来以为管理学无非就是那些老生常谈的理论，看了前几章，才发现作者对现代企业运营的洞察力简直是深不可测。特别是关于组织架构扁平化和敏捷开发模式的章节，简直是为我们这种正在经历转型期的中小企业量身定做的。书中用大量的实际案例来支撑论点，而不是空洞的说教，这点我非常欣赏。比如，作者详细分析了某知名科技公司如何通过重塑内部沟通流程，在短短两年内将项目交付周期缩短了40%，这种具体的、可复制的经验，比读十本纯理论的书都有用。我特别喜欢它探讨“赋能型领导力”的部分，它不再强调传统的“控制与命令”，而是鼓励管理者如何通过激发团队的内在驱动力来达成目标，这彻底颠覆了我之前对管理层的刻板印象。书中的图表制作得非常精美清晰，即便是复杂的供应链模型，也能一眼看懂其核心逻辑。我强烈推荐给所有身处管理岗位，渴望突破思维定势的同仁们。

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