应用人工智能发展 Developments in applied artificial intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer; 1 edition

作者:Tim Hendtlass

出品人:

页数:846

译者:

出版时间:2002-12

价格:915.30元

装帧:平装

isbn号码:9783540437819

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 应用人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 数据科学
• 算法
• 智能系统
• 计算机科学
• 技术创新
• 未来技术

好的，这是一份不包含“应用人工智能发展”一书内容的详细图书简介，字数约为1500字。 --- 《数据炼金术：从原始信息到商业洞察的蜕变之路》 作者： 维克多·科尔宾 出版社： 环球数据出版社 定价： 128.00 元 ISBN： 978-7-5180-9876-5 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录的载体，它成为了驱动现代商业决策、优化运营效率乃至重塑产业格局的核心资产。然而，原始数据如同未经雕琢的矿石，其内在的价值往往被海量噪声和结构性缺失所掩盖。《数据炼金术：从原始信息到商业洞察的蜕变之路》并非一本高深的算法教科书，而是一本旨在为商业分析师、数据运营管理者以及所有希望从数据中榨取实质价值的专业人士，提供的实战指南。 本书的核心论点在于，真正的价值并非存在于数据本身，而在于我们如何通过系统性的方法论，将“数据”提炼为可行动的“洞察”。作者维克多·科尔宾，一位在跨国金融与零售领域拥有二十余年经验的资深数据战略家，摒弃了繁复的数学推导，专注于阐述一个清晰的、可复制的“数据提炼流程”。 第一部：奠基——数据采集与清洗的艺术 本书的开篇聚焦于数据生命周期的起点：采集与准备。科尔宾指出，市场上绝大多数的数据项目失败，并非源于模型选择的失误，而是源于对“脏数据”的错误处理。 第一章：源头的可靠性评估。 探讨了不同数据源（如传感器数据、交易记录、用户行为日志、第三方API）的固有偏差和局限性。作者详细介绍了如何建立一套“数据源信任评分系统”，以量化不同数据流的可靠程度，并据此分配分析权重。 第二章：消除噪声与结构化挑战。 这一章深入剖析了数据清洗的“非自动化”层面。这不仅包括处理缺失值和异常点，更重要的是识别和统一语义不一致性——例如，不同部门对“活跃用户”的定义差异。书中提出了“语义映射矩阵”的概念，帮助团队建立统一的业务词汇表，确保分析的口径一致。 第三章：特征工程的直觉驱动。 特征工程往往被视为高级分析的专属领域，但科尔宾强调，优秀的特征源于对业务场景的深刻理解，而非纯粹的统计技巧。本章通过多个零售业和供应链的案例，展示了如何通过业务逻辑而非盲目迭代，构建出具有强解释力的衍生特征（如“客户流失倾向评分的组成部分”）。 第二部：提炼——从描述到预测的桥梁 在数据准备就绪之后，本书的重点转向了如何使用统计学和逻辑推理，构建具有预测能力的模型。科尔宾明确表示，本书的目的不是让读者成为机器学习专家，而是成为一个“审慎的模型使用者”。 第四章：描述性分析的深度挖掘。 强调了描述性统计在发现隐藏趋势中的关键作用。作者特别介绍了“多维交叉对比法”，用于揭示那些在单一维度分析中会被忽略的细微关联，例如，不同时间段内，特定地域用户的平均订单价值（AOV）变化与季节性促销活动之间的非线性关系。 第五章：因果推断的基础路径。 这是本书最具争议性但也是最有价值的部分之一。科尔宾认为，商业决策往往要求回答“如果...会怎样？”的问题，这需要因果关系而非单纯的相关性。本章详细介绍了A/B测试的设计优化、倾向得分匹配（PSM）在非实验性数据中的应用，以及如何识别混杂变量对结论的干扰。 第六章：预测建模的实用主义。 摒弃了对复杂深度学习模型的过度迷恋，本章聚焦于线性回归、时间序列分解（如STL分解）和决策树等工具在商业预测中的高效应用。核心思想是：优先选择“足够好”且“易解释”的模型，而非“最精确”但“黑箱化”的模型，以确保业务团队能够信任并采纳预测结果。 第三部：转化——洞察的沟通与价值实现 数据分析的终点不是报告的完成，而是业务行为的改变。本书最后一部分，完全致力于如何将技术性的分析成果转化为高层管理者能够理解并愿意投入资源的商业叙事。 第七章：可视化叙事的力量。 科尔宾强调，数据可视化不是美化图表，而是构建逻辑流。本章提供了构建有效数据故事板的框架，包括“问题陈述”、“证据呈现”和“行动建议”三个关键环节，并详细剖析了如何避免常见的误导性图表陷阱（如截断的Y轴、误导性的颜色选择）。 第八章：指标体系的构建与治理。 真正的价值转化需要一套健壮的指标体系作为支撑。本书介绍了如何从战略目标自上而下分解为关键绩效指标（KPIs），并区分“领先指标”（Leading Indicators）和“滞后指标”（Lagging Indicators）。同时，探讨了指标的“健康度”监测机制，确保数据驱动的文化得以持续。 第九章：从洞察到流程的嵌入。 最后的章节探讨了如何将分析结论嵌入到日常的业务工作流中。这可能意味着自动化预警系统、优化库存补货的决策支持系统，或是调整营销活动的实时反馈回路。本书提供了“闭环反馈机制”的构建蓝图，确保数据分析不再是孤立的项目，而是成为企业运营的“神经系统”。 目标读者 本书适合于： 希望从海量数据中发现竞争优势的中高层管理者。 负责数据准备、ETL流程和质量控制的数据工程师。 需要将复杂分析结果转化为清晰商业提案的分析师团队。 对数据驱动决策抱有浓厚兴趣，但缺乏深厚技术背景的商业专业人士。 结语 《数据炼金术》的目标是帮助读者跨越“数据”与“价值”之间的鸿沟。它倡导一种务实、聚焦于业务问题的分析哲学：强大的分析工具是手段，而非目的。只有当数据成功地被“炼化”为可执行的商业智慧时，它才真正体现了其无可替代的价值。本书是您实现数据资产最大化的实用工具箱。 ---

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《应用人工智能发展》这个题目，让我联想到许多关于人工智能的宏大叙事，但我更希望它能提供一些关于“AI如何被塑造”的视角。我想知道，那些推动AI进步的背后力量是什么？是研究人员的创新思维，是企业对市场需求的敏锐捕捉，还是社会发展对技术革新的迫切需求？我猜想，书中可能会探讨AI技术发展过程中的一些关键转折点，比如某些里程碑式的算法突破，或是特定应用场景的出现如何催生了新的AI研究方向。同时，我也好奇，那些在AI领域做出杰出贡献的科学家和工程师们，他们的思考方式和研究路径是怎样的。这本书是否会提供一些关于AI伦理和安全性的讨论，例如在算法设计中如何避免偏见，如何确保AI系统的可解释性和透明度，以及如何在AI技术快速发展的同时，保障人类的福祉和社会的公平。如果它能兼顾技术深度与人文关怀，那么这本书将不仅仅是一本关于AI的指南，更是一部关于人类与技术共同进化的思考录。

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读到《应用人工智能发展》这个书名，我的脑海中浮现出一种画面：人工智能不再是科幻小说中的遥远概念，而是已经渗透到我们日常生活的每一个角落，成为推动社会进步的强大驱动力。我希望这本书能展现这种“已经发生”和“正在发生”的AI应用图景。也许，它会以第一人称的视角，采访那些在AI一线工作的工程师和产品经理，听他们讲述在开发和部署AI产品时所遇到的真实挑战，以及他们如何克服困难，最终将技术转化为服务于大众的产品。我也期待这本书能提供一些关于“AI的未来演进趋势”的预测，比如在通用人工智能（AGI）的探索上，哪些方向最具潜力，又有哪些潜在的风险需要我们警惕。或许，书中还会讨论AI对教育、艺术、甚至是我们自我认知的影响，让我们思考在AI日益强大的未来，人类的角色将如何被重新定义。如果它能做到这些，那么这本书将是一部关于AI时代，既有深刻洞察，又有鲜活故事的百科全书。

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这本《应用人工智能发展》的书名，让我对它充满了期待，想象着里面会描绘出人工智能如何在各个领域落地生根，如何从实验室的理论走向我们生活的方方面面。我预想它会涵盖从机器学习的经典算法在图像识别、自然语言处理中的突破，到深度学习在自动驾驶、医疗诊断等前沿领域的应用实例。我希望它能深入浅出地解释那些复杂的模型是如何被训练，以及它们在实际场景中遇到的挑战和解决方案。或许，书中还会探讨人工智能在金融风控、智能制造、个性化推荐等行业的具体落地案例，让我们看到AI如何提升效率、降低成本、创造新的商业模式。对于那些对AI的伦理问题和未来发展方向感到好奇的读者，这本书也许会提供一些深邃的思考，比如AI的偏见问题、就业市场的影响，以及如何构建更负责任、更具可信度的人工智能系统。总而言之，我期待这本书能成为一本集理论前沿、实践案例、未来展望于一体的，既有学术深度又不失可读性的读物，能够帮助我全面理解“应用人工智能”这个充满活力的领域，并从中获得启发，无论是作为一名技术从业者，还是对未来科技充满憧憬的普通读者，都能有所收获。

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从《应用人工智能发展》这个书名来看，我猜想这本书会聚焦于AI技术在现实世界中的具体应用，而非仅仅停留在理论层面。我特别期待它能分享一些关于“AI如何解决实际问题”的案例分析，或许会涵盖一些关于AI在医疗健康领域如何辅助诊断、优化治疗方案的成功故事，又或者是AI如何赋能智能交通系统，提升道路安全和通行效率的精彩实践。对于制造业而言，我希望这本书能展现AI在自动化生产、质量控制、供应链优化等方面所扮演的关键角色。或许，它还会触及AI在金融服务中的应用，比如智能投顾、风险评估，甚至是反欺诈系统的构建。我更关心的是，书中是否会介绍一些具体的部署和集成方案，让读者能够了解到将AI技术实际引入企业流程时会遇到的技术难题和应对策略。这种“知行合一”的内容，对我而言将极具价值，它能帮助我将对AI的抽象理解，转化为对具体业务场景的洞察，并可能启发我思考如何在自己的工作领域中应用AI来创造实际价值。

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拿到《应用人工智能发展》这本书，我首先被它的封面设计所吸引，那种简洁而富有科技感的风格，让我感觉仿佛触碰到了未来的脉搏。我好奇书中是否会深入探讨一些鲜为人知的AI技术细节，比如那些支撑起强大AI模型的底层架构，或者是近期在某些特定领域取得突破性进展的新型算法。我设想，它可能不仅仅停留在“AI是什么”的层面，而是会详细剖析“AI如何实现”以及“AI为何有效”的内在逻辑。例如，关于自然语言处理，我希望它能解读 Transformer 模型背后的精妙之处，以及它如何改变了我们与机器交互的方式；在计算机视觉方面，我期待它能分享那些让AI“看见”世界的技术细节，比如CNN的演进和其在物体检测、图像生成方面的精彩表现。更进一步，我希望这本书能带我领略AI在科学研究上的力量，比如它如何加速新药研发，如何帮助天文学家分析海量数据，甚至如何辅助科学家们在基础科学领域做出新的发现。如此一来，这本书就不单单是一本关于应用的技术手册，更像是一扇窗口，让我得以窥探AI如何成为推动人类认知边界拓展的强大引擎。

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