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出版者:南京大学出版社

作者:段世霞 编

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2007-8

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787305051180

丛书系列:

图书标签:

• 项目管理
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• 沟通管理

《深度学习：从理论到实践》 图书简介 本书是一部全面深入探讨深度学习理论基础与前沿实践的权威著作。它旨在为读者提供一个从零开始、系统构建深度学习知识体系的坚实平台，无论读者是希望进入人工智能领域的初学者，还是寻求深化专业技能的行业资深人士，都能从中获益匪浅。 第一部分：数学与统计基石 本书伊始，便聚焦于深度学习赖以生存的数学和统计学基础。我们深知，缺乏坚实的数学支撑，对复杂模型的理解将流于表面。 首先，我们将详尽阐述线性代数在深度学习中的核心地位。从向量、矩阵、张量的高效运算，到特征值、特征向量在数据降维（如主成分分析，PCA）中的应用，都进行了细致的讲解。特别地，我们深入剖析了矩阵分解（如SVD）如何服务于模型参数的优化与压缩。 其次，概率论与数理统计部分，是理解模型不确定性和学习机制的关键。我们不仅回顾了概率分布（如高斯分布、伯努利分布）的基本性质，更侧重于信息论中的交叉熵、KL散度等核心概念，这些是衡量模型预测误差和分布差异的基准。贝叶斯推断的思想贯穿始终，用以理解模型如何基于观测数据更新其内在信念。 最后，微积分与优化理论构成了模型训练的动力引擎。本书详细解析了多元函数的链式法则，这是反向传播算法的数学核心。我们不满足于停留在公式层面，而是结合直观的几何解释，阐述梯度、Hessian矩阵的物理意义，为后续理解梯度下降及其变体（如动量法、自适应学习率方法）打下坚实基础。 第二部分：核心神经网络架构与原理 本部分是本书的主体，专注于剖析构成现代人工智能系统的各类神经网络模型。 基础感知器与多层网络（MLP）： 从最基础的神经元模型出发，我们构建了多层感知机。重点讨论了激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择标准、饱和问题及其解决方案。训练过程中，正则化技术如Dropout和L2/L1范数被引入，以对抗过拟合，确保模型的泛化能力。 卷积神经网络（CNN）： 针对图像处理的特殊需求，CNN的理论被系统阐述。我们深入探讨了卷积操作的数学本质、池化层的作用，以及感受野的构建过程。随后，本书详细分析了经典网络架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception），剖析了残差连接、密集连接等关键创新如何解决深度网络中的梯度消失问题。在实践层面，本书还涵盖了图像分割（U-Net）和目标检测（YOLO, Faster R-CNN）的基本框架。 循环神经网络（RNN）及其变体： 针对序列数据的处理，RNN是不可或缺的工具。我们首先展示了标准RNN在处理长期依赖时的局限性（梯度消失/爆炸）。基于此，本书重点阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构及其门控机制如何有效地控制信息流。此外，我们还介绍了双向RNN和序列到序列（Seq2Seq）模型，为机器翻译和文本生成奠定了理论基础。 第三部分：前沿模型与高级主题 随着深度学习领域的快速发展，本书紧跟步伐，引入了当前最受关注的高级模型和技术。 注意力机制与Transformer： 注意力机制被视为打破RNN序列处理瓶颈的关键。本书详细拆解了自注意力（Self-Attention）的计算流程，特别是Transformer架构中多头注意力、位置编码以及前馈网络的协同作用。对BERT、GPT等预训练语言模型（PLM）的原理和应用场景进行了深入剖析，强调了大规模预训练与下游任务微调的范式转变。 生成模型： 生成模型是衡量AI创造力的重要标准。本书系统比较了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。对于GAN，我们不仅介绍了其博弈论基础，还深入讨论了WGAN、StyleGAN等改进版本，以及如何解决模式崩溃（Mode Collapse）等训练难题。在VAE部分，我们关注隐空间（Latent Space）的结构化表示能力。 第四部分：实践、部署与伦理考量 理论的价值最终体现在实践中。本书的后半部分专注于将理论转化为可运行、可部署的系统。 高效训练策略： 本部分详细介绍了现代优化器如AdamW、RAdam的工作机制，学习率调度（如Cosine Annealing）的重要性。同时，我们探讨了分布式训练策略，包括数据并行和模型并行，以及如何利用混合精度训练（AMP）加速计算并减少内存占用。 模型部署与可解释性（XAI）： 模型从实验室走向生产环境需要跨越部署的鸿沟。我们介绍了模型量化、剪枝和知识蒸馏等模型压缩技术。在可解释性方面，本书介绍了LIME、SHAP等工具，帮助读者理解复杂模型做出决策背后的逻辑，这是建立信任和进行调试的必要步骤。 公平性与偏见： 深度学习模型在现实世界中的应用，带来了不可忽视的社会影响。本书最后以严肃的态度探讨了数据偏见、算法歧视的来源，并介绍了缓解这些问题的技术手段，强调了负责任的人工智能开发原则。 总结： 《深度学习：从理论到实践》不仅仅是一本教科书，更是一份面向未来的技术指南。通过严谨的数学推导、清晰的算法阐释和丰富的实践案例，读者将能够掌握构建和优化下一代智能系统的核心能力。本书内容覆盖面广、深度足够，致力于成为读者从入门到精通深度学习领域的必备参考书。

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如果说市面上大多数项目管理书籍都在教你如何“爬山”，那么这本书则是在教你如何“设计登山路线”。它真正关注的是“预见性”和“适应性”。我最欣赏的特点是它对迭代和增量交付的深刻理解，它并没有将敏捷（Agile）简单地等同于短周期，而是将其视为一种持续学习和风险对冲的策略。书中对“最小可行产品”（MVP）的讨论，远远超越了技术实现层面，上升到了商业验证的高度，强调了早期的市场反馈对于项目方向修正的决定性作用。而且，书中提供的模板和清单虽然丰富，却并非强制性的教条，作者一再提醒读者，这些只是起点，真正的力量源于对当前环境的深刻洞察。这种开放式的指导思想，极大地激发了我个人的创造力和批判性思维，让我学会了在既有的最佳实践中，找到属于我们团队的、最有效率的那个“甜蜜点”。这本书不仅仅是一本指南，更像是一面镜子，映照出我们在项目管理实践中的盲区和潜力。

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这本书的深度和广度着实让人眼前一亮，完全超出了我对一本工具类书籍的预期。我本以为它会是一本枯燥乏味的流程手册，堆砌着各种图表和术语，但实际阅读体验却充满了启发性。作者的笔触非常细腻，尤其在阐述“风险识别与应对”这一章节时，他没有停留在理论层面，而是通过一系列贴近实际的案例分析，展示了如何在项目生命周期的不同阶段，用最直观的方式捕获那些潜伏的“黑天鹅”。举例来说，书中对变更管理的描述，不再是简单地强调“走审批流程”，而是深入探讨了如何构建一个既能保证质量又不会扼杀创新的反馈闭环。我特别欣赏它对软技能的强调，比如项目经理的情绪智力在跨部门沟通中的作用，这部分内容往往是其他教材里被忽略的“隐性知识”，但却是决定项目成败的关键。读完这部分，我感觉自己提升的不仅仅是技术层面的操作能力，更多的是对复杂人际网络和不确定性环境的驾驭能力。那种感觉就像是拿到了一份详细的航海图，清楚地标明了航道上的暗礁和捷径，让人信心倍增。

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这本书的结构组织非常巧妙，它不是线性的，而是螺旋上升的，每一章的内容都在前一章的基础上进行了深化和拓展，使得知识点之间的联系异常紧密。我发现自己很少需要频繁地前后翻阅来确认某个概念的背景，因为作者总能在适当的时机回顾和重申关键原则。尤其值得称赞的是它对“团队动力学”和“冲突解决”的深入剖析。这部分内容远超出了标准的团队建设范畴，而是探讨了如何在项目压力下，不同性格特质的成员如何相互作用，以及项目经理如何运用非正式权力来调和分歧。书中描绘了几种经典的冲突场景，并给出了不同文化背景下的应对策略，这种全球化视野在当前的项目实践中显得尤为重要。阅读这些章节时，我仿佛在观看一部关于人性的微电影，充满了张力和真实感，它教会我的不是如何避免冲突，而是如何将冲突转化为推动项目前进的动力。

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我是一名对流程优化有强烈偏好的技术人员，通常对那些过于注重“管理艺术”的书籍持保留态度，但我必须承认，这本书在严谨性和灵活性之间找到了一个绝妙的平衡点。它没有一味地推崇某种特定的方法论，而是提供了一个强大的、可定制的“框架体系”。它像一个乐高积木盒，里面装满了各种模块化的工具和技术，比如蒙特卡洛模拟在时间估算中的应用，或者结构化分解技术（WBS）在资源分配上的精细化操作。这些技术点讲解得非常透彻，配图清晰易懂，即便是初次接触这些复杂数学模型的读者也能快速掌握其核心逻辑。我尤其欣赏书中对于工具选择的客观分析——没有最好的工具，只有最适合当前项目上下文的工具。这种实事求是的态度，避免了理论的僵化，使得书中的知识能够立刻被转化为可执行的步骤。对我而言，它就像一本高级定制的工具箱，让我能够根据项目的具体“零件”来组装最合适的“机器”。

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老实说，我是在朋友的极力推荐下才翻开这本厚厚的书的，一开始抱着试试看的心态，但很快就被其独特的叙事风格所吸引。它不像传统教科书那样板着面孔，反而更像是一位经验丰富的老前辈，坐在你对面，用最接地气的方式分享他的“血泪教训”。最让我印象深刻的是它对“成功定义”的探讨。书中反复强调，项目成功绝非仅仅是按时、按预算交付，更重要的是对干系人价值的实现与期望的平衡。这一点在很多快节奏的敏捷开发环境中常常被牺牲掉，但这本书却坚持把这一点放在核心位置。我记得有段描述关于“价值交付链”的部分，作者用一种近乎诗意的语言描绘了从最初的模糊需求到最终用户满意的全过程，其中穿插了对“为什么要做”的深刻反思，而不是仅仅关注“怎么做”。这种自上而下的哲学思考，让我对过去一些看似顺利却最终没有产生实际影响的项目有了一个全新的审视角度。读完之后，我立刻开始重新审视我们团队内部对“完成”的定义，这无疑是一次深刻的思维重塑。

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