深度学习入门与实战 基于TensorFlow pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:[日]中井悦司

出品人:

页数:241

译者:

出版时间:

价格:69元

装帧:平装

isbn号码:9787115504821

丛书系列:

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电子信息工程专业核心课程导论 面向对象： 本课程主要面向学习电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术等相关专业的本科生及研究生，旨在为他们构建坚实的理论基础和实践能力。 课程定位与目标： 本课程是电子信息工程专业领域的一门核心基础课，其重要性不言而喻。它不仅是后续专业深入学习的基石，更是理解现代信息社会运行机制的关键钥匙。课程目标在于系统、深入地介绍电子信息工程领域的基础概念、理论模型、关键技术以及工程实践方法。通过本课程的学习，学生应能掌握信息获取、传输、处理与存储的基本原理，具备运用数学工具分析和解决电子信息工程中复杂问题的能力。最终，培养学生形成严谨的工程思维和创新实践能力。 第一部分：信号与系统基础 1. 信号的表示与分析： 本部分将从最基本的信号概念入手，探讨连续时间信号与离散时间信号的数学描述方法。重点分析信号的频谱特性，引入傅里叶级数、傅里叶变换及其在信号分析中的应用。学生将学习如何利用频域工具来理解信号的频率成分，例如带宽、截止频率等关键参数的确定。此外，还将介绍拉普拉斯变换和Z变换，这两种工具在处理瞬态响应和系统稳定性分析中至关重要。 2. 线性时不变（LTI）系统理论： LTI系统是电子信息工程中的核心模型。本节将详细阐述系统的基本特性，如线性、时不变性、因果性与稳定性。核心内容是卷积积分（或和），它是描述LTI系统输入与输出关系的数学表达式。通过卷积运算，学生将理解系统如何对输入信号进行滤波、延迟或失真。系统函数的概念（频域表示）和传递函数（s域或z域表示）将被深入探讨，它们是设计和分析控制系统及滤波器不可或缺的工具。 3. 采样理论与模数/数模转换： 在将连续世界的物理信号转化为数字信号进行处理的过程中，采样是一个决定性的步骤。本部分将详尽介绍奈奎斯特-香农采样定理，阐述采样频率与信号带宽之间的严格关系，并分析欠采样可能导致的混叠现象及其后果。随后，将深入探讨模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）的工作原理、性能指标（如分辨率、量化噪声）以及实际应用中的电路实现考量。 第二部分：通信原理 4. 随机过程与噪声理论： 真实世界的信号充满了不确定性，因此，随机过程理论成为通信分析的理论支柱。本部分将介绍随机过程的基本概念，如均值、自相关函数、功率谱密度。重点将放在平稳随机过程和高斯过程上。此外，热噪声、散粒噪声等常见噪声源的统计特性将被量化，并学习如何评估系统中的信噪比（SNR）和性能指标。 5. 模拟调制技术： 模拟通信系统是基础且重要的组成部分。本节将系统讲解幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）的原理、实现电路结构及性能比较。特别是对窄带调频（NBFM）和宽带调频（WBFM）的功率效率和抗干扰能力进行深入分析，为理解数字调制打下基础。 6. 数字基带传输： 将信息离散化后进行传输是现代通信的核心。本部分专注于基带信号的成形、匹配滤波器的设计，以实现最佳的低误码率性能。重点讨论了码型选择（如NRZ, RZ, Manchester等）对传输带宽和同步性的影响。同时，将引入眼图的概念，作为评估基带系统性能和码间串扰（ISI）的直观工具。 7. 数字带通传输（调制与解调）： 在实际应用中，信号需要被搬移到特定的载波频率上传输。本节将系统介绍正交振幅调制（QAM）、相移键控（PSK）和频移键控（FSK）等主要的数字调制技术。通过星座图，学生将直观理解这些调制的空间分布。对最佳接收器（如维特比算法的基础）的设计和误码率性能的推导将是本部分的难点和重点。 第三部分：电子电路与器件基础 8. 半导体器件物理基础： 本部分追溯到电子信息的物理基础。详细解析PN结的形成、反向偏压与正向偏压下的特性。重点深入探讨双极性晶体管（BJT）和金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）的工作区（截止区、线性区、饱和区）特性，这是设计所有集成电路和放大器的先决条件。 9. 放大电路分析与设计： 放大电路是信号处理的基础单元。课程将覆盖小信号模型（如混合$pi$模型）的建立，并对共源、共集、共基等基本放大组态进行深入的频率响应分析和增益计算。重点分析反馈理论在放大器中的应用，包括负反馈对增益、带宽和输入输出阻抗的影响。 10. 运算放大器（Op-Amp）及其应用： 运算放大器作为理想化的电路模块，在模拟信号处理中应用极为广泛。本节将介绍其内部结构和理想特性，并详细讲解如何利用其构建各种实用电路，如精密加法器、积分器、微分器、有源滤波器（巴特沃斯、切比雪夫等）。对输入偏置电流、失调电压等非理想参数对系统精度的影响也将进行讨论。 第四部分：信息论与编码 11. 信息论基础： 信息论是量化信息和数据压缩的数学框架。本部分将介绍信息量、熵的概念，用以衡量信息源的不确定性。联合熵、条件熵、互信息等核心概念将用于评估信道容量和信息传输效率。香农的信源编码定理和信道编码定理将作为理论的制高点，指导后续的编码设计。 12. 信道编码与纠错原理： 为了对抗信道中的噪声和干扰，必须引入冗余信息。本节将系统介绍线性分组码（如汉明码）的代数结构、校验矩阵的构建及其纠错能力。随后，将介绍卷积码及其译码方法（如Viterbi译码）。此外，对现代通信系统至关重要的Turbo码和LDPC码的结构思想也将进行概述。 实践环节与综合能力培养： 课程将结合现代EDA工具（如SPICE仿真软件或专业EDA平台），要求学生对所学理论进行仿真验证。实践内容将包括：设计并仿真一个特定带宽的滤波器、搭建一个简单的模拟调制解调链路、或对特定编码方案的误码率进行计算机模拟。强调学生将理论知识转化为工程解决方案的能力。 推荐参考资料： 本课程的知识体系庞大，要求学生广泛参考领域内经典教材，并结合最新的学术论文和技术文档进行学习。重点推荐的参考书目涵盖了信号处理、通信系统和电路理论的权威著作，旨在提供多维度、深层次的理解视角。 考核方式： 考核将综合考察学生的理论掌握程度、计算分析能力和工程实践能力，通常包括平时作业、期中考试、实验报告以及期末考试等多个组成部分。

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**评价一：** 这本书的排版和插图设计简直是一场视觉盛宴，拿到手上就让人爱不释手。清晰的图示和简洁的布局，让复杂的概念瞬间变得直观易懂。作者在构建知识体系时，没有一味地堆砌晦涩难懂的数学公式，而是巧妙地将理论融入到实际的代码案例中，这种“边做边学”的模式对我这种实践导向的学习者来说简直是福音。每完成一个小节，都能立刻看到成果，极大地激发了继续探索下去的动力。而且，书中对一些核心算法的讲解，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的底层逻辑剖析得非常透彻，没有那种“知其然而不知其所以然”的感觉。特别是它对TensorFlow API的使用讲解，不是简单地罗列函数功能，而是深入到如何构建高效的数据流图，以及如何利用最新的特性来优化模型训练过程。这种兼顾深度与广度的讲解方式，让这本书不仅仅是一本入门教材，更像是一本可以随时翻阅的工具手册。即使遇到一些自己不熟悉的库函数，也能很快通过书中的示例找到使用思路。

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**评价五：** 从语言的精炼度和逻辑的严密性来看，这本书的作者显然是一位经验丰富的教育者或资深工程师。全文几乎没有发现任何冗余的表达或含糊不清的定义。无论是术语的引入，还是复杂流程的分解，都遵循了清晰的逻辑链条。对于我这种零基础开始接触深度学习的读者而言，这本书的优点在于它给予了极大的“安全感”。每当我感觉要被某个知识点难住时，翻阅前后文，总能找到解释或铺垫，它成功地将深度学习这座看似高耸入云的知识堡垒，分解成了一级一级的台阶。阅读过程非常顺畅，没有出现需要反复阅读同一段落才能理解的情况，这极大地提高了我的学习效率，让我能够更自信地迈入下一个更具挑战性的主题。

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**评价三：** 这本书的叙事风格非常成熟且富有条理，它不像某些教程那样急于求成，而是花了足够的篇幅来打牢基础——包括必要的Python库的复习、数据预处理的细节处理，以及如何搭建一个健壮的实验环境。我特别欣赏它在代码注释上的细致程度。通常情况下，我阅读别人分享的代码时，经常需要在搜索引擎上花费大量时间去理解某一行代码的深层含义，但在这本书中，几乎每一个关键步骤都有清晰的解释，仿佛作者正坐在旁边手把手地指导你敲击键盘。对于那些对操作系统和底层计算不甚了解的读者来说，书中关于GPU加速和TensorFlow运行时配置的部分，无疑是雪中送炭。它不仅告诉你“怎么做”，更解释了“为什么这么做”，这种对技术栈的全面覆盖，极大地提升了读者的自主解决问题的能力，避免了“代码搬运工”的陷阱。

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**评价二：** 我之前尝试过好几本深度学习的书籍，但总觉得它们要么过于理论化，读起来枯燥乏味，要么就是代码示例陈旧，无法与当前主流框架的最新版本接轨。然而，这本让我眼前一亮。它最吸引我的地方在于其“实战”的落脚点非常精准——选取的项目案例贴近工业界的应用场景，比如图像分类、自然语言处理的基础任务，这些都是初学者最想上手实践的领域。更重要的是，作者没有把那些看似高级的技巧一概而论，而是循序渐进地引导读者理解每一步选择背后的原因，例如为什么选择特定的激活函数，或者如何处理数据不平衡的问题。这种带着“批判性思维”去学习编程和模型构建的方法，是任何纯理论书籍都无法提供的宝贵经验。读完前几章，我已经能独立搭建起一个基础的深度学习模型跑起来了，这种即时反馈带来的成就感，是无法用言语衡量的。

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**评价四：** 坦白说，市面上大多数深度学习入门读物都陷于一个误区：只关注模型结构，而忽略了模型部署和实际效能的考量。而这本书在这方面做得相当出色。它并没有在模型训练完就戛然而止，而是延伸到了模型持久化、迁移学习的应用，甚至触及了如何对模型性能进行初步的分析和可视化。特别是书中关于TensorBoard的使用指南，讲解得尤为深入细致，不仅仅是展示了如何监控损失和准确率，还详细解释了如何利用其图形化工具来诊断梯度消失或爆炸等常见问题。这种关注点从研究走向工程的转变，让这本书的价值瞬间提升了一个档次。它培养的不是一个只会跑Demo的“玩具工程师”，而是一个有能力将模型落地并进行持续优化的实践者，这对于职场新人来说具有巨大的吸引力。

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全书就讲了cnn相关的数学基础（比较浅）和基础代码，用的mnist数据集，日本人啰啰嗦嗦，居然写了一本书

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