高等数学双语教学的现状和发展研究 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:武汉大学出版社

作者:

出品人:

页数:320 页

译者:

出版时间:2008年5月1日

价格:39.8

装帧:平装

isbn号码:9787307062221

丛书系列:

图书标签:

• 高等数学
• 双语教学
• 教学研究
• 教育学
• 外语教学
• 学科建设
• 课程改革
• 教学方法
• 应用型人才培养
• 高等教育

好的，这是一本关于《现代人工智能基础与应用实践》的图书简介。 --- 《现代人工智能基础与应用实践》 内容简介 本书旨在全面、系统地介绍现代人工智能（AI）领域的核心理论、关键技术及其在实际工业界和科研领域中的广泛应用。面对人工智能技术日新月异的发展速度，本书力求提供一个既具备坚实的理论深度，又紧密贴合前沿实践需求的学习框架。全书结构精心设计，从底层原理到上层架构，再到具体的应用案例，层层递进，确保读者能够构建起完整而深入的AI知识体系。 第一部分：人工智能的基石——理论基础 本部分是全书的理论基石，重点阐述支撑现代AI系统的数学和计算基础。 第一章：人工智能概览与历史沿革 本章首先界定人工智能的范畴，区分强人工智能与弱人工智能，并梳理其自图灵测试提出以来的发展脉络，包括符号主义、连接主义和统计学习等主要范式的兴替。重点分析当前以深度学习为主导的第三次浪潮的驱动因素，如大数据、高性能计算（GPU/TPU）和算法创新。本章还将探讨人工智能在社会、伦理和法律上面临的挑战，为后续学习设定一个宏观的背景。 第二章：核心数学工具回顾 深入回顾支撑机器学习和深度学习的必要数学知识。内容包括线性代数（矩阵分解、特征值与特征向量、张量运算），概率论与数理统计（贝叶斯定理、随机过程、最大似然估计MLE、最大后验估计MAP），以及多元微积分与优化理论（梯度下降法及其变体如Adam、RMSProp、牛顿法等）。特别强调这些数学工具在模型训练和参数优化中的实际作用，而非仅仅停留在理论推导层面。 第三章：传统机器学习范式 系统介绍经典机器学习算法，作为理解更复杂深度学习模型的跳板。详细讲解监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机SVM、决策树、随机森林、梯度提升树XGBoost/LightGBM），无监督学习（K-Means聚类、DBSCAN、主成分分析PCA、流形学习t-SNE），以及半监督学习和强化学习的初步概念。每种算法都配有详细的原理阐述、参数解释和适用场景分析。 第二部分：深度学习的核心技术 本部分聚焦于驱动当前AI革命的核心——深度神经网络（DNN）的架构、训练与优化。 第四章：深度神经网络基础 本章详细剖析人工神经网络（ANN）的基本构成单元——神经元模型（Perceptrons）和激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax）的选择与影响。随后，重点讲解多层感知机（MLP）的结构，反向传播算法（Backpropagation）的数学推导与高效实现，以及现代网络设计中的正则化技术（Dropout, Batch Normalization, Layer Normalization）如何提升模型的泛化能力。 第五章：卷积神经网络（CNN） 全面介绍CNN在处理网格状数据（如图像）方面的优 অভিহিত。内容覆盖卷积层、池化层、感受野的构建，以及经典且重要的网络架构演进，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet（残差网络）。此外，还将深入探讨现代计算机视觉任务中的关键技术，如目标检测（R-CNN系列、YOLO、SSD）和语义分割（FCN、U-Net）。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模 本章专注于处理时间序列和序列数据，如自然语言、语音和视频。系统介绍RNN的基本结构，并着重分析标准RNN在长序列上的梯度消失/爆炸问题。随后，详细讲解为解决这些问题而设计的关键变体：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），并探讨其在序列生成和序列标注任务中的应用。 第七章：注意力机制与Transformer架构 这是当前自然语言处理（NLP）和许多其他领域的最前沿技术。本章从“注意力机制”的概念引入，解释它如何允许模型动态关注输入序列的不同部分。随后，详尽解析Transformer模型，包括自注意力（Self-Attention）、多头注意力机制、位置编码（Positional Encoding）以及Encoder-Decoder的完整结构。本章将为后续的预训练大模型打下坚实基础。 第三部分：前沿应用与工程实践 本部分将理论知识与实际操作紧密结合，展示AI技术在关键领域的落地应用，并强调模型部署的工程化挑战。 第八章：自然语言处理（NLP）前沿 本章深入探讨基于Transformer架构的大型语言模型（LLM），如BERT、GPT系列的基本原理和微调（Fine-tuning）策略。内容涵盖文本分类、命名实体识别（NER）、机器翻译、文本摘要和问答系统。特别关注如何利用提示工程（Prompt Engineering）和检索增强生成（RAG）技术来提升LLM在特定任务上的表现。 第九章：生成式人工智能（Generative AI） 重点介绍生成模型，这是当前AI领域最受关注的方向之一。详细分析变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的结构、训练目标和常见的稳定性问题。继而，深入探讨扩散模型（Diffusion Models）的原理，这是驱动高保真图像和视频生成的核心技术。 第十章：强化学习（RL）原理与应用 从马尔可夫决策过程（MDP）出发，构建强化学习的理论框架。讲解基于价值的方法（如Q-Learning、SARSA）和基于策略的方法（如Policy Gradients）。重点介绍Actor-Critic架构（如A2C、A3C、PPO）在复杂决策问题（如机器人控制、游戏AI）中的应用和优势。 第十一章：AI系统的工程化与部署 本章关注将训练好的模型转化为实际生产系统的过程。内容包括模型优化（量化、剪枝、知识蒸馏）、模型服务框架（如TensorFlow Serving, TorchServe）、容器化技术（Docker）和基于Kubernetes的集群部署策略。此外，还将讨论模型可解释性（XAI，如LIME, SHAP）和模型监控在生产环境中的重要性。 读者对象 本书适合于计算机科学、电子工程、数据科学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性掌握人工智能前沿知识和工程实践的软件工程师、数据科学家和技术研究人员。阅读本书需要具备一定的微积分、线性代数和基础编程（Python）能力。 本书特色 1. 理论与实践并重： 每章理论推导后均附有基于主流框架（如PyTorch/TensorFlow）的实现示例和代码片段。 2. 覆盖前沿技术： 重点讲解了Transformer、LLM、扩散模型等当前AI研究的核心热点。 3. 工程视角深入： 不仅关注“如何训练模型”，更关注“如何部署和运维模型”。

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这本书的语言风格，我个人觉得非常具有启发性和亲和力，这对于理工科的教材来说，是难能可贵的品质。它没有采用那种冷冰冰的、纯粹的术语堆砌，而是融入了大量的引导性提问和反思性的句子，仿佛在与读者进行一场高质量的对话。这种交流式的写作手法，让原本枯燥的公式和定理鲜活了起来。特别是在处理那些逻辑跳转性很强的证明环节时，作者会细致地剖析每一步推理背后的思想动机，而不是简单地罗列“因为A，所以B”。这种深层次的解读，极大地培养了读者的数学思维能力，让我不仅仅满足于知道“是什么”，更能理解“为什么是这样”。阅读过程中，我时不时会停下来，对着书本上的某个论述深思片刻，这种主动思考的体验，远胜过被动接受知识的灌输。

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最后，谈谈这本书在拓展思维广度上的贡献。在完成基础内容的学习之后，我发现这本书的某些章节或附录部分，似乎有意地为读者打开了通往更广阔数学世界的大门。它没有止步于标准课程的要求，而是适当地引入了一些相关的现代数学分支的概念，比如拓扑学思想的初步渗透，或者更深层次的数学结构探讨。这些“超越”的部分，对于激发读者的好奇心和探索欲起到了关键作用。它们就像是在告诉读者，高等数学并非终点，而只是一个壮阔旅程的起点。这种前瞻性的内容设置，使得这本书的保质期大大延长，它不仅仅是一本可以在考试前翻阅的参考书，更是一本可以伴随个人学术兴趣持续成长的启蒙读物，引导读者从一个合格的解题者，逐步成长为具有独立研究潜质的思考者。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种沉稳又不失活力的色彩搭配，让人在书架上就能一眼注意到。拿到手里，平装的质感也处理得恰到好处，既保证了足够的便携性，又不会显得过于单薄。内页的纸张选择非常考究，那种微黄的色调，即便长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳，这对于一本学术性较强的书籍来说，简直是太贴心了。排版上，字体的选择和行间距的把控都透露出一种专业和严谨，即便是复杂的公式和图表，也都能清晰地呈现出来，这对于理解晦涩的数学概念至关重要。装订也十分牢固，翻页顺滑，完全不用担心用几次书脊就散架的问题。整体来看，这本书在硬件上的投入和用心程度，完全配得上它所承载的知识重量，从拿到书的那一刻起，我就感觉自己进行了一次愉快的“开箱”体验，这份对细节的打磨，无疑提升了阅读体验的档次。

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从实际应用的视角来看，这本书的价值同样不可小觑。它对于理论知识与工程、科学实际应用的连接点把握得相当精准。很多数学工具书往往只停留在理论层面，一旦需要将其应用于解决实际问题，读者就会发现知识的“断层”。而这本书在这方面做了非常扎实的补强工作。书中穿插的案例分析，涉及的领域广泛且贴近现代科技的前沿，这不仅为我们展示了高等数学的“力量”，更重要的是，它构建了一个完整的知识应用框架。通过这些实例，读者可以清晰地看到，那些抽象的偏微分方程或线性代数原理，是如何转化为解决现实世界难题的有效工具的。对于希望将数学作为工具箱来使用的理工科学生或工程师来说，这种注重实战演练的编排方式，无疑提供了宝贵的实操指导。

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翻开书本，首先感受到的是它在内容组织逻辑上的严密和流畅性。作者显然对高等数学的知识体系有着非常深刻的理解，内容的推进不是那种生硬的章节堆砌，而更像是一条精心铺设的认知路径，每一步的引入都水到渠成。比如，在涉及某些高阶微积分概念时，它并没有急于抛出复杂的证明，而是先通过非常直观的现实案例或者几何意义进行铺垫，让人在“为什么学”这个层面就先建立起兴趣和直觉。这种循序渐进的教学策略，极大地降低了初学者的入门门槛，同时又不牺牲内容的深度。我特别欣赏它对基础概念的反复强调和多角度阐释，确保了核心知识点能够真正被吸收，而不是仅仅停留在表面的记忆上。读起来感觉就像是有一位经验极其丰富的导师，耐心地引导你一步步攀登知识的高峰，很少有那种“云里雾里”的感觉。

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