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出版者:Igi Global

作者:Sugumaran, Vijayan

出品人:

頁數:2412

译者:

出版時間:2008-1

價格:1400

裝幀:HRD

isbn號碼:9781599049410

叢書系列:

圖書標籤:

• 人工智能
• 信息技術
• 數據挖掘
• 機器學習
• 知識工程
• 智能係統
• 大數據
• 雲計算
• 信息檢索
• 自然語言處理

《人工智能與信息時代的革新》 本書深入剖析瞭人工智能（AI）如何以前所未有的方式重塑著信息時代的格局。從基礎理論到前沿應用，我們旨在為讀者提供一個全麵而深刻的理解框架。 第一部分：人工智能的基礎圖景 本部分將帶您踏上一段探索人工智能核心概念的旅程。我們將從人工智能的起源講起，迴顧其曆史發展中的裏程碑式事件，理解早期符號主義和連接主義的爭鳴，以及專傢係統、機器學習的萌芽。接著，我們將深入探討機器學習的基石，包括監督學習、無監督學習和強化學習。您將瞭解到各種核心算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林以及聚類算法（如K-Means）。 我們將詳細闡述神經網絡的魅力，從基礎的感知機模型，到多層感知機（MLP），再到深度學習的基石——捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。CNN在圖像識彆領域的卓越錶現，以及RNN在序列數據處理（如自然語言處理）中的強大能力，都將得到詳盡的解析。此外，我們還將觸及深度學習的其他重要架構，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），以及用於生成任務的生成對抗網絡（GAN）和變分自編碼器（VAE）。 第二部分：智能信息技術的實踐應用 在掌握瞭人工智能的基礎理論之後，本部分將聚焦於其在信息技術領域的廣泛而深刻的應用。 自然語言處理（NLP）的革命： 我們將探討NLP如何使機器理解、解釋和生成人類語言。內容涵蓋詞法分析、句法分析、語義分析，以及機器翻譯、文本摘要、情感分析、問答係統和聊天機器人等前沿應用。您將瞭解到Transformer模型的顛覆性影響，以及BERT、GPT係列等大型語言模型（LLM）在NLP領域取得的突破性進展。 計算機視覺的飛躍： 本部分將深入研究計算機視覺技術，賦予機器“看見”世界的能力。我們將解析圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆、行為分析等核心任務。從自動駕駛汽車中的感知係統，到醫療影像分析中的輔助診斷，再到安防監控中的智能分析，計算機視覺的應用場景將得到全麵展現。 智能推薦係統的演進： 瞭解推薦係統如何根據用戶的曆史行為和偏好，提供個性化的信息和商品推薦。我們將分析基於內容的推薦、協同過濾（用戶-用戶、物品-物品）以及混閤推薦等策略。同時，我們將探討深度學習在推薦係統中的應用，以及如何處理冷啓動問題和提高推薦的準確性和多樣性。 數據挖掘與知識發現： 本部分將闡述如何從海量數據中提取有價值的模式和洞察。我們將介紹關聯規則挖掘、序列模式挖掘、異常檢測等技術。您將瞭解到數據挖掘在商業智能、市場營銷、金融風險控製、科學研究等領域的關鍵作用。 智能決策與自動化： 探討人工智能如何支持和驅動自動化決策過程。我們將審視專傢係統在特定領域的決策能力，以及機器學習模型如何通過預測和分類來輔助或自主做齣決策。從供應鏈優化到金融交易，再到生産流程的自動化，智能決策的應用將得到深入剖析。 第三部分：人工智能倫理、安全與未來展望 技術的發展總是伴隨著挑戰。本部分將審視人工智能在倫理、安全和社會影響方麵的問題。 人工智能的倫理睏境： 我們將討論數據隱私、算法偏見、就業替代、責任歸屬以及人工智能的透明度和可解釋性等議題。如何構建公平、負責任和可信賴的人工智能係統，將是討論的重點。 人工智能的安全挑戰： 探討人工智能係統麵臨的安全風險，如對抗性攻擊、數據泄露、惡意使用等。我們將審視如何設計和部署更安全可靠的人工智能係統，以應對潛在的威脅。 人機協作的新範式： 展望人工智能與人類智能協同工作的未來。人工智能並非旨在取代人類，而是作為一種強大的工具，增強人類的能力，共同解決更復雜的問題。我們將探討人機協作的最佳實踐和未來發展方嚮。 人工智能的未來趨勢： 預測人工智能未來的發展方嚮，包括通用人工智能（AGI）的探索、可解釋AI（XAI）的興起、邊緣AI的普及、以及人工智能在科學發現、環境保護、醫療健康等領域的更深層應用。 本書的目標讀者： 本書適閤對人工智能和信息技術感興趣的廣大讀者，包括計算機科學、信息工程、數據科學、人工智能等相關專業的學生、研究人員，以及希望瞭解人工智能如何改變其行業和工作的企業決策者、技術從業者和愛好者。 通過對本書的學習，您將不僅能夠理解人工智能的核心原理，更能把握其在當今信息時代中的關鍵作用和未來發展趨勢，從而更好地適應和引領這場技術變革。

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這本書的行文節奏把握得恰到好處，讀起來酣暢淋灕，完全沒有傳統技術書籍那種枯燥乏味的感覺。作者似乎深諳如何在高密度的信息輸齣中保持讀者的注意力。我特彆欣賞它在論述過程中穿插的那些業界經典案例和富有洞察力的行業觀察。例如，在討論數據治理和隱私保護的章節，作者並沒有簡單地堆砌法律條文或技術名詞，而是通過講述幾個真實發生的商業案例，生動地展示瞭信息技術在倫理邊界上的每一次試探與突破。這種敘事方式，讓原本冰冷的技術議題瞬間變得有血有肉，充滿瞭人文關懷。我發現自己常常會在某一段落停下來，不是因為讀不懂，而是因為被其中對技術發展趨勢的精準預判所震撼，忍不住要閤上書本，細細品味那種“原來如此”的頓悟感。這證明瞭作者不僅是技術的實踐者，更是一位深刻的思想傢，能夠站在更高的維度去審視技術對社會結構的重塑作用。

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我是一個偏嚮應用層麵的學習者，對底層的算法細節常常望而卻步，但這本書在處理復雜技術概念時所展現齣的清晰度和結構化能力，徹底顛覆瞭我的看法。作者似乎有一套獨門秘籍，能將那些晦澀難懂的數學模型和復雜的係統架構，拆解成一個個可以被普通讀者理解的邏輯單元。我印象最深的是關於知識圖譜構建的那一章，原本以為會是一堆圖論和概率論的組閤，結果作者用類比和圖示，非常巧妙地將“實體”、“關係”和“推理”這三個核心概念串聯起來，讀起來竟然有一種豁然開朗的感覺。我感覺自己不再是被動地接受知識灌輸，而是主動地參與到知識的建構過程中去。這種引導式的學習體驗，極大地增強瞭我探索更深層技術的信心。這本書提供的不僅僅是信息，更重要的是一種強大的認知工具，一套用於理解未來信息世界的全新思維框架。

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坦率地說，這本書的深度和廣度都超齣瞭我最初的預期。我原以為它會集中火力討論某一個細分領域，比如深度學習的應用或者大數據分析的前沿，但它卻構建瞭一個異常宏偉的技術生態圖景。從基礎的計算範式演變，到中間層的智能化決策係統，再到最終麵嚮用戶的交互界麵革新，作者以一種近乎全景的方式，描繪瞭整個信息技術領域的演進脈絡。這使得這本書的價值遠超一般的專業書籍，它更像是一部信息時代的“百科全書”或“行業白皮書”。讓我印象深刻的是，作者在探討雲計算、邊緣計算、物聯網這些前沿概念時，總是能將其放置在一個統一的、麵嚮“智能服務”的大背景下進行論述，避免瞭各技術孤立發展的弊病。這種宏觀視角對於希望成為技術架構師或戰略規劃師的人來說，簡直是不可多得的財富。

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這本書的裝幀和排版也值得稱贊，細節之處體現瞭齣版方的專業水準。紙張的質感非常舒服，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞，這對於一本內容如此密集的書籍來說至關重要。更重要的是，書中的圖錶設計極具功能性。它們並非裝飾品，而是作為輔助理解復雜邏輯關係的必要工具。很多地方，一個精心設計的流程圖勝過韆言萬語的文字描述，作者顯然在圖文配閤上投入瞭大量心血。特彆是那些用於解釋數據流嚮和算法迭代過程的插圖，邏輯清晰，配色得當，極大地提高瞭閱讀效率。總而言之，從閱讀體驗的舒適度，到內容呈現的專業性，這本書在實體製作層麵也達到瞭一個非常高的水準，這使得它不僅是一份知識的載體，更是一件值得收藏的專業書籍。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是一場視覺盛宴，那種深邃的藍色調，配上銀色的未來感字體，一下子就抓住瞭我的眼球。我當時在書店裏一眼就看到瞭它，完全是被那種沉穩而又充滿科技感的氛圍所吸引。翻開扉頁，首先映入眼簾的是對信息時代未來圖景的宏大描繪，作者的筆觸非常老練，寥寥數語便勾勒齣一個復雜而又引人入勝的藍圖。雖然我本身對技術細節的理解可能不是那麼精深，但這本書的引言部分成功地將抽象的概念具象化，讓我對信息技術能夠達到的深度和廣度有瞭一個全新的認識。它不是那種乾巴巴的教科書式陳述，而更像是一位智者在娓娓道來，講述著人類與數據、算法之間日益緊密的共生關係。特彆是開篇對“智能湧現”的探討，那種哲學思辨與工程實踐的完美融閤，讓人讀完後久久不能平靜，仿佛站在瞭一個新的知識高地之上，俯瞰著整個技術演進的脈絡。我非常期待接下來的內容能更深入地剖析這些宏偉構想背後的具體實現路徑。

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