具体描述
本书是按教育部提出的“计算机教学基本要求”、并依照中国水利水电出版社出版社的《大学计算机基础教程》而编写的。在编写形式上力求深入浅出、图文并茂，并兼顾最新的全国计算机等级考试一级考试大纲和二级公共基础知识考试大纲的要求。全书依照教程共编写了24个实验，利实例解析了计算机的基础知识、Windows 2000操作系统、Office 2000办公软件的使用方法、网络的基础知识和Internet的应用、数据结构与算法、程序设计基础、软件工程基础以及数据库设计基础。在每个实验指导的后面相应地安排了思考和练习，以巩固所学的知识。
本书和中国水利水电出版社出版的《大学计算机基础》配套使用，在进行教程学习的同时通过本书加强读者的技能。
深度学习导论与实践 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的深度学习理论框架与实用操作指南。我们力求平衡理论的严谨性与实践的可操作性，覆盖从基础数学原理到前沿模型应用的完整技术栈。 第一部分：深度学习的基石 第一章：人工智能与机器学习的历史脉络 本章追溯了人工智能从萌芽到复兴的历程，重点梳理了机器学习的核心范式转变。我们将详细探讨符号主义、连接主义的兴衰，并阐释统计学习理论（如PAC学习理论）如何为现代机器学习奠定理论基础。在此基础上，我们将分析为什么深度学习会在特定历史条件下爆发式增长，并讨论其与传统机器学习方法的本质区别。 第二章：线性代数与概率论的重温 深度学习的语言是数学，本章将专门针对深度学习应用所需的数学知识进行回顾和深化。 线性代数精要：重点讲解向量空间、矩阵分解（SVD、LU分解）、特征值与特征向量在数据降维（如PCA）和模型参数化中的作用。我们不会停留在定义层面，而是深入剖析这些操作在计算图中的具体意义。 概率论与数理统计：核心内容包括随机变量的联合分布、条件概率、贝叶斯定理的实际应用。特别关注最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在损失函数设计中的角色，以及信息论中的交叉熵与Kullback-Leibler (KL) 散度的物理含义。 第三章：神经网络基础结构与前向传播 本章引入神经网络的基本单元——感知机，并逐步构建多层感知机（MLP）。 神经元模型：详细解析激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择标准、饱和问题与梯度消失/爆炸现象的根源。 前向传播机制：构建计算图，解释张量（Tensor）如何在网络中流动，以及如何通过矩阵乘法实现特征的逐层转换。我们将使用简洁的伪代码清晰地展示数据通过网络的计算路径。 第二部分：训练的艺术——优化与反向传播 第四章：反向传播算法的数学推导 反向传播是深度学习训练的核心，本章将进行详尽的、基于链式法则的推导。 微分的艺术：不仅展示梯度如何从输出层反向传播至输入层，更着重解释梯度在网络中的物理意义——它指示了如何调整权重以最小化误差。 计算图与自动微分：介绍现代深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）如何通过构建动态或静态计算图，实现高效、自动化的梯度计算，从而解放研究人员和工程师的双手。 第五章：优化算法的演进 一个好的优化器是快速收敛的关键。本章系统地比较了各类优化算法的优缺点。 经典优化器：详细讲解随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）和自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp。 Adam及其变体：深入分析Adam（自适应矩估计）算法的工作原理，探讨其超参数（如 $eta_1, eta_2, epsilon$）的合理取值范围。 学习率调度：讨论预热（Warmup）、余弦退火等高级调度策略，及其在处理大规模模型训练中的重要性。 第六章：正则化与泛化能力 过拟合是深度学习模型的顽疾，本章专注于如何提高模型的泛化能力。 L1/L2 正则化：从贝叶斯角度理解权重衰减，分析其对模型复杂度的约束。 Dropout 技术：详述Dropout的随机性机制，以及在训练和测试阶段的不同处理方式。 批量归一化（Batch Normalization）：分析BN如何稳定训练过程、加速收敛，并讨论其在不同场景（如RNNs）下的适用性与替代方案（如Layer Normalization）。 第三部分：核心网络架构与应用 第七章：卷积神经网络（CNNs） CNN是处理图像、视频等网格化数据的标准工具。 卷积操作的数学本质：将卷积视为一种共享权重的线性变换，并解释滤波器（核）在特征提取中的作用。 经典网络结构：深入剖析LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet（残差连接）的设计哲学，特别强调残差网络如何解决了深度网络训练中的梯度回传难题。 应用实例：图像分类、目标检测（如YOLO, Faster R-CNN的结构概览）。 第八章：循环神经网络（RNNs）与序列建模 RNNs专为处理时间序列和自然语言等序列数据设计。 基础RNN的局限性：再次提及梯度消失/爆炸在长序列上的体现。 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、输出门以及细胞状态（Cell State）的机制，阐明它们如何有效控制信息流的保留与遗忘。 序列到序列（Seq2Seq）模型：介绍编码器-解码器结构，为机器翻译和文本生成打下基础。 第九章：注意力机制与Transformer 注意力机制的出现标志着深度学习进入了一个新的阶段。 自注意力（Self-Attention）：详细解释Query, Key, Value向量的计算过程，以及Scaled Dot-Product Attention的数学形式。 Transformer 架构：全面解析Transformer模型，包括多头注意力机制、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及前馈网络（Feed-Forward Networks）在其中的作用。 预训练模型概述：简要介绍BERT和GPT系列模型的基础思想，强调其在迁移学习中的巨大价值。 第四部分：实战与前沿探讨 第十章：深度学习框架实战（以PyTorch为例） 本章侧重于将理论转化为代码。我们将使用现代框架演示如何高效地构建、训练和部署模型。 数据管道的构建：如何使用`Dataset`和`DataLoader`高效地加载和批处理数据。 模型定义与部署：使用面向对象的方式定义网络层，执行模型参数的初始化与保存。 分布式训练基础：介绍单机多卡训练的基本配置，理解数据并行与模型并行的概念。 第十一章：模型评估、可解释性与伦理 训练出高准确率的模型并非终点，我们必须理解模型的决策过程并确保其公平性。 深入评估指标：超越准确率，讨论F1分数、ROC曲线、AUC值、精确率-召回率曲线在不同任务中的意义。 可解释性（XAI）：介绍LIME和SHAP等局部解释方法，以及Grad-CAM等可视化技术，帮助我们“打开黑箱”。 偏差与公平性：探讨训练数据中的隐性偏差如何导致模型对特定群体产生歧视，以及减轻这些偏差的初步方法。 本书内容旨在为读者打下坚实的理论基础，并提供足够的实践指导，使其能够独立设计、实现和优化复杂的深度学习模型，迎接当前人工智能领域快速发展的挑战。
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