具体描述
本书由浅入深地讲解了计算机网络应用方面的知识，精选了众多的案例，如用ⅡS6.0架设FTP服务器、邮件服务器的高级设置、搭建属于自己的聊天室、搭建视频会议服务器、搭建视频点播服务器等。最后结合Internet讲解了一些热点应用实例。
图书名称：人工智能基础与前沿技术导论 内容简介 第一章：人工智能的起源与发展脉络 本章将系统回顾人工智能从萌芽到蓬勃发展的历史进程。首先，探讨早期逻辑学和计算理论对AI思想的奠基作用，包括图灵测试的提出及其深远影响。随后，详细剖析20世纪中叶“达特茅斯会议”对AI学科的正式确立，以及随后经历的几次“AI寒冬”与复苏。重点分析符号主义（Good Old-Fashioned AI, GOFAI）的理论框架、主要成就与局限性，例如专家系统的构建原理与应用瓶颈。深入阐述连接主义的兴起，特别是感知机模型的提出、退化与反思，为后续神经网络的复苏埋下伏笔。最后，梳理当前以深度学习为主导的第三次浪潮的驱动因素，包括大数据、高性能计算（GPU）的普及，以及算法上的突破（如反向传播算法的优化与应用）。本章旨在为读者建立一个清晰、立体的AI历史认知框架，理解当前技术范式的形成并非一蹴而就。 第二章：数学基石：线性代数、概率论与最优化方法 人工智能，特别是机器学习模型，本质上是复杂的数学结构。本章聚焦于支撑现代AI算法的核心数学工具。在线性代数部分，重点阐述向量空间、矩阵分解（如SVD、PCA）在数据降维和特征提取中的实际应用。在概率论方面，详细讲解贝叶斯定理、随机变量、概率分布（高斯分布、伯努利分布等）及其在不确定性建模中的作用，包括马尔可夫链与隐马尔可夫模型（HMM）的基础。最优化理论是模型训练的灵魂，本章将深入探讨凸优化基础、梯度下降法（Batch, Stochastic, Mini-batch GD）及其变体（如Adam, RMSProp），分析学习率调度策略和正则化（L1, L2）对模型泛化能力的影响。本章强调数学概念与实际算法的对应关系，避免纯粹的理论推导，侧重于理解“为什么”使用这些数学工具。 第三章：机器学习核心范式 本章系统介绍机器学习的三大核心学习范式及其代表性算法。 监督学习： 详述经典的线性回归、逻辑回归模型的数学推导与应用场景。重点剖析决策树（ID3, C4.5, CART）的构建过程，以及集成学习方法，如Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, XGBoost）如何通过组合弱分类器提升整体性能。在支持向量机（SVM）部分，清晰解释核函数（Kernel Trick）在高维非线性可分问题中的巧妙应用。 无监督学习： 聚焦于聚类分析，包括K-Means算法的迭代过程、DBSCAN的密度概念以及层次聚类方法。在降维方面，详述主成分分析（PCA）和t-SNE在可视化和特征提取中的差异化应用。 强化学习基础： 介绍马尔可夫决策过程（MDP）的四个要素，价值函数（$Q$值和状态值函数）的概念。初步介绍动态规划方法（策略迭代与价值迭代）以及基于模型的学习方法。 第四章：深度学习：神经网络与计算图 本章是全书的技术核心，深入解析现代深度学习模型的内部机制。首先，从神经元模型出发，构建基础的多层感知机（MLP），详细解释前向传播和反向传播（Backpropagation）的计算流程，这是理解所有深度模型的基础。随后，进入卷积神经网络（CNN）的世界，细致讲解卷积操作、池化层（Pooling）的功能，以及经典的LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等架构的创新点，特别关注残差连接如何解决深度网络的梯度消失问题。接着，介绍循环神经网络（RNN）及其处理序列数据的局限性，重点阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过“门”机制有效捕获长期依赖关系。本章将使用计算图的概念，帮助读者理解张量操作如何在硬件上高效执行。 第五章：前沿模型与应用领域 本章着眼于当前AI研究的热点领域和高阶模型。 生成模型： 详细介绍生成对抗网络（GANs）的“博弈”机制，包括判别器与生成器的训练过程，以及其在图像合成、数据增强中的突破。同时，引入变分自编码器（VAEs）的概率生成框架。 自然语言处理（NLP）的范式转变： 重点讲解基于注意力机制（Attention Mechanism）的Transformer架构，阐述自注意力（Self-Attention）的工作原理。深入分析预训练语言模型（如BERT、GPT系列）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务，及其在文本理解、问答系统和机器翻译中的强大能力。 可解释性AI（XAI）： 鉴于深度模型的“黑箱”特性，本章探讨理解模型决策的必要性。介绍局部可解释性方法（如LIME、SHAP）和全局可解释性方法（如特征重要性分析），强调在关键行业部署AI模型的伦理与可靠性要求。 第六章：AI的伦理、挑战与未来趋势 本章超越技术实现，探讨人工智能的社会影响与长期发展方向。分析AI系统中的偏见（Bias）来源（数据、算法、人为干预），以及如何通过公平性指标和去偏见技术来减轻其负面影响。讨论数据隐私保护技术，如联邦学习（Federated Learning）和差分隐私（Differential Privacy），如何在不牺牲模型性能的前提下保护用户数据。展望未来，探讨通用人工智能（AGI）的路径探索、具身智能（Embodied AI）的发展前景，以及AI在科学发现（如材料学、药物研发）中扮演的日益重要的角色。本章旨在培养读者对AI技术负责任的审视态度。 附录：实践工具链 本附录简要介绍主流的AI开发环境和库，包括Python编程基础、NumPy用于高效数值计算、Pandas用于数据处理，以及深度学习框架TensorFlow和PyTorch的核心API介绍，为读者从理论走向实践提供必要的导航。
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