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出版者:人民邮电出版社

作者:巴克兰德 (Mat Buckland)

出品人:

页数:368 页

译者:罗岱

出版时间:2008年06月

价格:55.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115178060

丛书系列:

图书标签:

• 游戏开发
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好的，这里为您准备了一份关于其他领域书籍的详细简介，确保不提及《游戏人工智能编程案例精粹》中的任何内容，并力求语言自然流畅： --- 《深度学习与计算机视觉前沿技术：从理论到实践的全面解析》 作者： [此处可虚构作者名，例如：张伟、李明] 出版社： [此处可虚构出版社名，例如：科技创新出版社] ISBN： [此处可虚构ISBN号] 内容提要： 本书是一部面向专业研究人员、资深工程师以及高年级研究生的深度技术专著，系统性地梳理了当前深度学习领域，特别是与计算机视觉交叉融合的前沿技术和核心算法。全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论构建到复杂模型实践的完整链条，旨在为读者提供一个扎实且与时俱进的技术视野。 第一部分：深度学习基础理论的深化与拓展 本部分着重于巩固读者对现代深度学习框架的理解，并深入探讨其理论基石。我们首先回顾了经典前馈网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的数学原理，但重点转向了更深层次的优化算法，如自适应学习率方法（如AdamW、AdaBelief）的收敛性分析及其在超大规模模型训练中的局限性探讨。 核心内容包括对梯度噪声、模型泛化能力的深入剖析。我们详细阐述了Dropout、批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）等正则化技术的内在机制，并引入了更先进的二阶优化方法（如K-FAC）的近似实现，分析其在高维参数空间中的实用价值。此外，本书投入大量篇幅讲解了概率图模型在深度学习中的融合应用，特别是变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GANs）在概率密度估计上的区别与互补性，为后续的生成模型章节奠定理论基础。 第二部分：先进卷积网络架构与高效化设计 计算机视觉的突破性进展很大程度上归功于卷积网络架构的不断迭代。本部分摒弃了对基础CNN结构的简单罗列，而是聚焦于近五年内涌现出的、具有显著性能提升和结构创新性的网络设计。 我们详细解析了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）如何有效地降低模型复杂度，以及注意力机制（Attention Mechanism）在空间和通道维度上的具体作用。重点案例分析包括：Transformer架构在视觉任务中的应用（Vision Transformer, ViT）如何打破CNN的固有范式，以及如何通过混合专家模型（MoE）结构实现参数的高效利用。 更重要的是，本书关注模型的高效部署与量化。针对边缘计算和资源受限设备的需求，我们不仅介绍了模型剪枝（Pruning）和权重共享技术，还提供了详尽的低精度训练与推理的实践指南，包括INT8、FP16乃至更低精度下的精度保持策略和量化感知训练（QAT）的实现细节。 第三部分：生成模型与对抗性学习的最新进展 生成模型的飞速发展极大地拓宽了视觉内容的创造边界。本部分系统地梳理了当前主流的生成技术，并侧重于它们在解决复杂分布建模问题上的能力。 我们深入探讨了扩散模型（Diffusion Models），从前向加噪过程到反向去噪过程的随机微分方程（SDE）描述，详细解释了其优于传统GANs的稳定性和多样性来源。书中提供了从头开始实现一个基础U-Net去噪器的完整代码框架（使用PyTorch/TensorFlow）。 在对抗性学习方面，本书超越了标准的WGAN和LSGAN，着重分析了自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）与生成任务的结合，例如对比学习（Contrastive Learning）框架（如SimCLR, MoCo）如何通过学习强大的视觉表征，间接提升生成任务的质量。我们还探讨了如何利用神经辐射场（NeRF）等新兴技术，实现高保真度的三维场景重建与渲染。 第四部分：跨模态融合与特定视觉任务的深度攻关 本部分将视角从单一的视觉处理扩展到更复杂的应用场景，特别是涉及文本、音频等其他模态的融合任务。 对于目标检测与实例分割，我们对比了基于Anchor的方法（如Faster R-CNN）与Anchor-Free方法（如FCOS, CenterNet）的优劣，并详述了Query-based检测器（如DETR及其变体）的工作原理，强调其端到端优化的优势。 在视频理解领域，本书阐述了时空卷积网络（ST-CNN）的局限性，转而聚焦于基于时序注意力机制的模型，如何有效捕捉长距离依赖关系。 最后，我们详尽讨论了多模态预训练模型（如CLIP、ALIGN）是如何通过大规模的图像-文本对齐，实现零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）的泛化能力。书中提供了实际数据集上的微调指南，帮助读者将其应用到特定的下游任务中，例如复杂的视觉问答（VQA）和图像字幕生成。 本书特色： 1. 理论深度与工程实践的完美结合： 每章理论推导后均附有高质量的伪代码或关键代码片段，确保读者能够理解背后的数学直觉并快速上手实现。 2. 紧跟前沿： 内容聚焦于过去三到五年内发表于顶会（CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML）的里程碑式工作。 3. 面向复杂系统的构建： 强调如何设计和训练具备实际部署潜力的、高鲁棒性的大型模型系统。 本书是希望在计算机视觉和深度学习领域深入研究、追求技术突破的专业人士不可或缺的参考资料。

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原以为会带光盘，没想到没有...下下来后Buckland_SourceCode.zip这个老是损坏..打不开  

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这本书第一次决定买的时候是看到了目录里面讲了Lua在具体游戏项目中的应用，大概翻了一下明显跟国内的一大堆粗制滥造的假大空书不一样，值得一看。 前段时间仔细阅读完，突然感觉到这真是一本不可多得的好书。书中的代码示例完整，读者不仅能收获很多游戏AI的code技巧，更是对C...  

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这本书原版是AMAZON的准五星书籍。在现今游戏界被视为AI入门必读。作者讲解清楚，每章以一个有趣的实例作为框架说明具体算法的应用，每章也都附有实现代码。  

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我关注这本书已经很久了，它的内容深度远超出了我预期的范围，简直是一部百科全书式的指南。作者在讲解每一个技术点时，都建立了一个坚实的理论基础，然后才逐步引入到具体的编程实现上。这种自底向上的讲解方式，让读者不仅学会了“怎么做”，更明白了“为什么这么做”。特别是关于决策树和蒙特卡洛树搜索的部分，作者没有满足于提供标准模板，而是深入剖析了不同参数设置对最终游戏表现的影响，这种细致入微的分析对于追求极致性能的开发者来说，简直是福音。我尝试着按照书中的步骤复现了一个复杂的AI行为，发现其逻辑链条清晰得令人惊讶，几乎没有出现理解上的断层。这本书更像是一位经验丰富的导师在身旁悉心指导，而不是冷冰冰的教材。

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从实际应用的角度来看，这本书的实用价值可以说是无可匹敌。它提供的不仅仅是理论框架，更多的是可以直接部署到项目中的代码片段和经过验证的优化技巧。我特别欣赏作者在每一个案例后都会附带的“性能考量”和“未来扩展方向”的讨论。这些讨论帮我预见到了自己在实际开发中可能遇到的陷阱，并提前准备了解决方案。例如，关于粒子群优化在路径规划中的应用，书中不仅提供了C++的实现细节，还探讨了如何在多线程环境下最大化其效率，这对于我们这种需要处理高并发环境的团队来说，简直是雪中送炭。这本书真正做到了将前沿研究成果转化为可操作的工程实践，是工具箱里最可靠的那一把“瑞士军刀”。

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这本书的价值在于它构建了一个完整的、可供思考的知识体系，而不是简单地罗列技巧。作者的思维深度体现在他对不同AI范式之间关系的梳理上。他没有将强化学习、启发式搜索、以及基于规则的系统割裂开来，而是清晰地展示了它们是如何相互借鉴、取长补短的。读完这本书后，我感觉自己看待游戏AI问题的视角都变得开阔了许多，不再局限于单一的技术流派。特别是关于如何平衡计算成本和决策质量的章节，作者提出的权衡模型非常具有洞察力，它指导我如何在资源有限的情况下，设计出既聪明又不至于拖慢游戏帧率的AI。这本书确实是那种读完一遍后，还想反复翻阅，每次都能带来新领悟的经典之作。

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这本书的语言风格非常平易近人，简直是为那些被传统技术文档“劝退”的读者量身定做的。作者叙述问题的切入点非常巧妙，总能找到一个大家都能产生共鸣的游戏场景来引入技术难点。比如，在介绍行为树时，作者没有直接抛出状态机和节点概念，而是先描绘了一个玩家如何与NPC进行周旋的画面，然后自然而然地引出行为树的优势。这种叙事性的讲解方式，让原本枯燥的编程概念变得生动有趣，阅读过程充满了发现的乐趣。我甚至发现自己开始期待下一个章节要用什么样有趣的故事来解释一个复杂的数学模型，这在以往阅读技术书籍时是绝无仅有的体验。这种将知识“讲故事”的能力，是这本书最大的魅力所在。

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这本书的排版设计实在让人眼前一亮，每一次翻阅都像是在探索一个精心布置的迷宫。装帧的质感非常扎实，拿在手里沉甸甸的，让人感觉到作者对内容的敬重。内页的字体选择和行距处理得恰到好处，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这在技术书籍中是难得的优点。尤其值得称赞的是，书中大量使用的高级图表和可视化工具，它们将复杂的算法逻辑用直观的图形语言呈现出来，即便是初学者也能迅速抓住核心概念。我记得有几个章节关于寻路算法的动态演示，那种将抽象代码转化为生动画面的能力，极大地提升了我的学习效率。如果说有什么可以改进的地方，也许是某些配图的色彩对比度可以再加强一些，但在整体阅读体验上，这本书无疑是行业内的佼佼者，看得出设计团队是下了大功夫的。

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ai book

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游戏状态。和LUA交互。AI图

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看了下目录，So Happy,估计错不了...

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