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isbn号码:9787810864213

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《人工智能：算法、模型与应用》 本书深入探讨了人工智能的基石——算法、模型与实际应用。从基础的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM），到更为复杂的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），本书为读者提供了清晰的理论阐释和详实的数学推导。 第一部分：机器学习基础 本部分将带领读者循序渐进地理解机器学习的核心概念。我们将从监督学习开始，介绍分类和回归问题。读者将学习如何构建和评估线性模型，理解模型过拟合与欠拟合的现象，并掌握正则化等防止过拟合的技术。 感知机与神经网络入门： 介绍最基本的神经网络单元——感知机，以及其局限性。在此基础上，引出多层感知机（MLP），为后续深度学习模型奠定基础。 决策树与随机森林： 探索基于树结构的决策模型，理解信息增益、基尼不纯度等概念。学习如何构建决策树，并介绍集成学习方法——随机森林，它通过组合多个决策树来提升预测精度和鲁棒性。 支持向量机（SVM）： 详细讲解SVM的原理，包括最大间隔分类器、核函数技巧（如多项式核、高斯核）等，使其能够处理非线性可分问题。 无监督学习： 介绍聚类算法，如K-Means，理解如何对数据进行分组。讲解降维技术，如主成分分析（PCA），用于数据压缩和特征提取。 评估指标与模型选择： 学习如何准确评估机器学习模型的性能，包括准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等。理解交叉验证等模型选择策略。 第二部分：深度学习模型 本部分将重点介绍当前人工智能领域最激动人心的技术——深度学习。我们将深入剖析各类深度神经网络的结构、工作原理及其在不同任务中的应用。 卷积神经网络（CNN）： 详细介绍CNN的构成，包括卷积层、池化层、全连接层。重点讲解卷积核的作用、感受野、激活函数（如ReLU）的应用。通过实例演示CNN在图像识别、物体检测等领域的强大能力。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 探讨RNN处理序列数据的能力，理解其“记忆”机制。重点讲解LSTM及其变种（如GRU），如何解决RNN的梯度消失/爆炸问题，使其能够更好地捕捉长期依赖关系。本书将展示RNN/LSTM在自然语言处理（如文本生成、机器翻译）和时间序列预测中的应用。 Transformer模型： 深入解析Transformer架构，特别是其核心的自注意力机制（Self-Attention）。解释其在并行计算方面的优势，以及如何在自然语言处理领域取得突破性进展，如BERT、GPT等模型。 生成对抗网络（GAN）： 介绍GAN的基本框架，包括生成器和判别器的对抗训练过程。展示GAN在图像生成、风格迁移等方面的令人惊叹的效果。 模型训练与优化： 讲解深度学习模型训练中的关键技术，如反向传播算法、优化器（如SGD, Adam, RMSprop）、学习率调度、批量归一化（Batch Normalization）等，帮助读者高效地训练深度模型。 第三部分：人工智能的应用领域 本部分将展示人工智能在现实世界中的广泛应用，帮助读者理解理论知识如何转化为解决实际问题的强大工具。 计算机视觉： 探讨图像分类、物体检测、图像分割、人脸识别等计算机视觉任务。结合CNN等模型，讲解如何让计算机“看懂”图像。 自然语言处理（NLP）： 介绍文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、对话生成等NLP任务。展示RNN、Transformer等模型在理解和生成人类语言方面的进展。 推荐系统： 讲解协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等常用推荐算法，分析其在电商、社交媒体等领域的应用。 强化学习： 介绍强化学习的基本概念，如智能体、环境、奖励、策略。通过Q-Learning、Deep Q-Network（DQN）等算法，展示强化学习在游戏（如AlphaGo）、机器人控制等领域的潜力。 其他前沿应用： 简要介绍AI在医疗诊断、自动驾驶、金融风控、智能制造等新兴领域的应用，展望AI的未来发展趋势。 本书力求理论与实践相结合，在讲解算法原理的同时，穿插相应的伪代码和概念性示例，以便读者更好地理解。对于希望深入研究人工智能的读者，本书提供了坚实的基础和丰富的学习路径。

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这本书的装帧质量和印刷质量也值得点赞。纸张的触感很舒服，不是那种反光的劣质纸，长时间阅读下来眼睛也不会觉得很累。更让我印象深刻的是，它在介绍网络协议基础时，没有采用干巴巴的协议栈图，而是引入了一个“数据包旅行”的故事线，把TCP/IP的传输过程拟人化，从发送端的编码、路由器的转发、到接收端的校验和重组，整个过程如同一场精彩的侦探故事，扣人心弦。这种叙事方式极大地提升了阅读的趣味性，让那些复杂的网络通信过程变得可视化、可感知。我特别喜欢它对信息安全基础知识的论述，没有过度渲染恐慌，而是用一种理性的态度教导读者如何建立良好的安全习惯，比如如何识别钓鱼邮件，如何设置强密码，这些都是生活中迫切需要的知识，但往往在教材中被一带而过。

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我是一个动手能力比较强的学习者，看书学习最怕的就是理论和实践脱节。这本书在这方面做得相当出色，它的每一个操作指南部分，都配有非常详尽的步骤截图和注意事项说明。我记得我在尝试配置一个小型网络环境时遇到了一个小麻烦，正准备去论坛上提问，回头翻看书中的相关章节，发现作者居然预料到了我可能会遇到的那个特定版本的软件兼容性问题，并给出了解决方案和替代方案。这种前瞻性和细致入微的态度，让我对作者充满了敬意。而且，书中对一些前沿应用，比如云计算和大数据基础概念的介绍，也做到了恰到好处的平衡——既不过分超前让新手望而却步，又能展现出计算机科学的广阔前景，激发读者的求知欲。它更像是一本工具书与教科书的完美结合体，随时可以查阅，也值得从头到尾精读一遍。

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说实话，我买这本书主要还是为了应对即将到来的公共计算机基础考试，但阅读下来，我发现它的价值远不止于此。作者在深入浅出的讲解操作系统的核心原理时，并没有止步于表面的功能介绍，而是深入剖析了底层的工作机制，这对于想要真正“掌控”电脑，而不是仅仅停留在“会用”层面的学习者来说，无疑是宝贵的财富。特别是在数据结构与算法这一章，我以前一直觉得这是最难啃的骨头，但这本书通过大量的实例，尤其是那些与实际应用紧密结合的案例，让我体会到了算法之美和效率的重要性。我记得有一个关于快速排序的例子，作者用动画脚本的形式描述了每次递归调用时数组元素位置的变化，那种清晰度，我在线上课程里都没见过如此细致的讲解。这本书的语言风格偏向于严谨的学术探讨，但又处处透露着对初学者的体贴，像是一位经验丰富的老教授在耐心地引导你探索未知的领域。

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这本书的封面设计非常吸引人，那种深邃的蓝色调，配上简洁明了的标题字体，一下子就能抓住读者的眼球。拿到手里的时候，厚实的手感也给人一种内容充实的预感。我本身对计算机领域算是有一定的接触，但总感觉在一些基础概念上不够扎实，所以非常期待这本书能帮我填补这些空白。迫不及待地翻开第一章，我发现作者在讲述基础概念时，采用了非常直观的类比方式，比如用我们日常生活中的场景来解释复杂的逻辑运算，这让原本枯燥的理论变得生动起来，也更容易被理解和记忆。书中大量的图示和流程图，也极大地帮助我梳理了知识结构，不像有些教材那样只是堆砌文字，这本书的排版和视觉呈现都体现出了极高的专业水准。而且，作者在每一个章节的末尾都设置了“自我检测”环节，这对我这种喜欢即时反馈的学习者来说简直是福音，能够及时巩固所学内容。

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坦白说，我最开始接触计算机应用方面的书籍时，总觉得它们要么内容太浅薄，要么技术点更新太慢。但这本《大学计算机应用基础》展现出一种难得的可持续性。作者在讲解办公软件的高级功能时，不仅关注了当前主流版本的操作，还巧妙地植入了“可迁移技能”的培养理念，比如函数思维、数据透视的逻辑，这些能力无论未来软件如何迭代，都是通用的核心竞争力。书中对信息素养和学术规范的强调也让我深受触动，在信息爆炸的时代，如何辨别信息的真伪，如何规范地引用资料，这些“软技能”的重要性甚至超过了单纯的操作技巧。这本书的结构布局非常清晰，章节间的逻辑递进自然流畅，读完一个部分后，总能很明确地知道下一步应该学习什么，而不是感觉东一榔头西一棒子，这种整体规划感，是很多同类教材所欠缺的。

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