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页数:386

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出版时间:2009-1

价格:49.80元

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isbn号码:9787040253931

丛书系列:

图书标签:

• 人力资源
• HR管理
• 人才管理
• 招聘
• 薪酬
• 绩效
• 培训
• 劳动关系
• 员工关系
• 组织发展

《深度学习导论：从原理到实践》 本书旨在为读者提供一个全面、深入的学习路径，帮助其理解深度学习的核心概念、关键算法及其在实际问题中的应用。我们从深度学习的发展历程和基本原理出发，逐步揭示其强大的学习能力和解决复杂问题的潜力。 第一部分：深度学习的基础 第一章：机器学习的基石：本章回顾了机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。我们将探讨数据预处理、特征工程的重要性，以及如何评估机器学习模型的性能。通过对经典机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树）的简要介绍，为读者搭建理解深度学习所需的知识框架。 第二章：神经网络的起源与演进：本章深入讲解了人工神经网络的基本构成单元——神经元，以及它们如何通过连接形成网络。我们将介绍感知机模型，并重点阐述多层感知机（MLP）的结构和前向传播过程。学习反向传播算法，理解其在神经网络权重更新中的关键作用，并探讨激活函数的选择及其对网络性能的影响。 第三章：深度学习的核心原理：本章将焦点放在“深度”二字上。我们将分析深层网络的优势，以及为何浅层网络难以解决某些复杂问题。深入探讨损失函数的设计原则，以及它们如何量化模型预测与真实值之间的差距。学习优化算法（如梯度下降、随机梯度下降、Adam）如何高效地调整网络参数以最小化损失函数。 第二部分：核心深度学习模型 第四章：卷积神经网络（CNN）：本章是深度学习在计算机视觉领域取得突破性进展的关键。我们将详细介绍卷积层的原理，包括卷积核、步长、填充等概念，以及它们如何提取图像的空间特征。学习池化层的作用，以及它如何降低特征维度、提高模型的鲁棒性。探索全连接层在分类任务中的应用，并介绍经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，分析它们的创新之处和演进历程。 第五章：循环神经网络（RNN）：本章专注于处理序列数据，如文本、时间序列等。我们将介绍RNN的基本结构，以及它如何通过循环连接实现对序列信息的记忆。深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，理解它们如何有效解决RNN的梯度消失和爆炸问题，从而捕捉长距离依赖关系。 第六章：注意力机制与Transformer：本章介绍深度学习处理序列数据的新范式——注意力机制。我们将解释注意力机制如何允许模型在处理序列时动态地聚焦于相关信息，从而显著提升性能。重点讲解Transformer模型，分析其自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）的运作方式，以及它如何摒弃循环和卷积结构，在自然语言处理领域取得革命性成功。 第三部分：深度学习的应用与实践 第七章：计算机视觉应用：本章将深度学习模型应用于实际的计算机视觉任务。我们将探讨图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等经典问题，并介绍相应的深度学习解决方案。通过分析具体的案例，如人脸识别、自动驾驶中的场景理解等，展示深度学习在视觉领域的强大能力。 第八章：自然语言处理应用：本章聚焦深度学习在理解和生成人类语言方面的应用。我们将介绍文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本生成等任务，并分析如何利用RNN、LSTM、GRU以及Transformer模型来解决这些问题。探讨预训练语言模型（如BERT、GPT系列）的原理和应用，理解它们如何极大地推动了NLP的发展。 第九章：其他领域应用与前沿探索：本章拓展深度学习的应用范围，包括但不限于推荐系统、语音识别、生成对抗网络（GANs）在图像生成领域的应用，以及强化学习与深度学习的结合（Deep Reinforcement Learning）在游戏和机器人控制等方面的成功。我们将简要介绍一些当前深度学习领域的前沿研究方向，如图神经网络（GNN）、自监督学习等，激发读者的进一步探索兴趣。 第四部分：实践指南与未来展望 第十章：深度学习框架与工具：本章为读者提供实践深度学习的实用指南。我们将介绍主流的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，讲解它们的基本使用方法、API设计和核心功能。提供数据加载、模型构建、训练、评估和部署的详细步骤，并给出代码示例，帮助读者快速上手。 第十一章：模型部署与性能优化：本章关注如何将训练好的深度学习模型投入实际应用。我们将讨论模型压缩、量化、剪枝等技术，以减小模型体积、提高推理速度。介绍不同硬件平台（CPU、GPU、TPU）上的模型部署策略，以及相关的性能优化技巧。 第十二章：伦理、挑战与未来趋势：本章将引导读者思考深度学习的伦理和社会影响。我们将探讨模型的公平性、可解释性、隐私保护等问题。分析当前深度学习面临的挑战，如对大规模数据的依赖、计算资源的消耗等。最后，对深度学习的未来发展趋势进行展望，包括多模态学习、小样本学习、神经符号AI等，鼓励读者在这一激动人心的领域中继续探索和创新。 本书强调理论与实践相结合，通过清晰的讲解和丰富的示例，帮助读者构建扎实的深度学习知识体系，并具备应用深度学习解决实际问题的能力。无论您是想入门深度学习的初学者，还是希望深入了解其原理的研究者，亦或是希望将其应用于业务的开发者，本书都将是您不可多得的参考。

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老实说，我抱着一种试试看的心态翻开这本书的，毕竟市面上关于管理学的书籍汗牛充栋，大多是换汤不换药。但这本书在“人才保留”这一章节的表现，让我彻底改变了看法。它没有简单地罗列“弹性工作制”或“提高薪资”这些老掉牙的招数，而是深入挖掘了员工离职的深层次心理动因——那种“不被看见”和“缺乏成长空间”的无力感。书中引用了大量的跨学科研究，将心理学、社会学的前沿理论巧妙地融入到人力资源管理的框架中，使得整个论述既有学术的严谨性，又不失实践的落地性。举个例子，它对“内在激励”的解析，细致到每一个绩效反馈的措辞选择，以及如何设计一个既能激励个人又能促进团队协作的激励体系。我尝试着运用书中提到的“成就归因模型”来分析我团队近期的几次项目复盘，效果出奇地好，原本有些怨气的同事，在讨论中找到了自己努力的真正价值。这本书的语言风格非常鲜活，像是与一位经验丰富的导师在进行一对一的深度对话，没有丝毫的架子，但其洞察力却锋利无比，直指管理的痛点。

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我之前读过一些偏重于员工关系处理的书，那些书大多专注于如何“灭火”和“维稳”，而这本《人力资源管理》的格局则完全不同，它聚焦于“如何通过组织设计来预防问题发生”。书中有一部分内容专门讲解了如何构建一个能够自我修复、自我优化的组织结构，这对我这样的管理者来说，是极为宝贵的知识。它将组织设计与岗位轮换、继任者计划、知识转移等环节无缝衔接，形成了一个闭环的学习型组织。我个人认为，这本书在处理“多元化与包容性（D&I）”议题时，做到了少有的平衡和深度，它不仅仅停留在口头上提倡，而是给出了将D&I融入招聘、晋升、产品开发等各个业务流程的具体方法论，避免了同类书籍常见的流于表面、政治正确的窠臼。整本书的阅读体验是层层递进的，仿佛作者在引导你逐步从战术层面提升到战略层面，最终让你明白，人力资源管理的核心目的，是打造一个能够持续超越自身预期的学习机器。

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这是一本极富批判精神的著作。它没有将现行的人力资源管理实践奉为圭臬，而是敢于挑战那些被过度神化的管理教条。其中关于“绩效管理”的章节，可以说是颠覆了我过去十几年的固有认知。作者毫不留情地指出，传统的年度绩效评估往往沦为形式主义，甚至成为拉帮结派和打压异己的工具。它提出的“持续性反馈循环”和“去中心化的目标设定”理念，听起来似乎很激进，但结合它提供的具体操作手册，又显得如此的顺理成章和必要。我尤其喜欢书中对“高压文化”的反思，它区分了“健康挑战”与“系统性压榨”之间的微妙界限，并提供了一套评估组织健康度的实用量表。这本书的论证过程充满张力，它在肯定现代管理科学的同时，也警示我们切勿将人简化为可替代的“资源”。它教会我，真正的管理艺术，在于如何在效率和人道之间找到那个动态的平衡点，而不是简单地偏向任何一方。

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这本关于《人力资源管理》的书，真是让人耳目一新。我一直以为人力资源管理就是招聘、培训那一套老生常谈，但这本书的视角明显要深入得多。它没有过多地纠缠于那些枯燥的法规条文和表格填写，而是把重点放在了“人”的核心价值上。比如，书中对“员工敬业度”的探讨，简直是醍醐灌顶。作者用大量的真实案例，剖析了为什么有些公司投入了巨额奖金，员工却依然心不在焉，而另一些公司，通过一些看似微不足道的举措，却能激发团队的巨大潜能。我特别欣赏它在组织文化塑造方面的论述，它强调文化不是墙上的标语，而是日常决策和行为的体现。读完这部分，我开始反思我们公司内部的“潜规则”是如何悄无声息地扼杀员工积极性的。这本书让我明白，人力资源管理不再是一个后勤部门的工作，而是决定企业生死存亡的战略高地。它用一种非常人性化的方式，拆解了复杂的管理难题，让人感觉读的不是一本教科书，而是一位资深顾问的私房心法。特别是在危机管理和变革领导力这块，提供的工具和思路都非常具有实操性，不是那种空泛的理论堆砌。

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这本书的结构设计非常巧妙，它没有采用传统的、平铺直叙的章节划分，而是以“价值链”的视角来构建人力资源管理的全局观。我个人认为，它最成功的地方在于，将HR的工作与企业的财务指标和市场竞争力紧密地捆绑在一起进行阐述。过去我总觉得HR的工作有些“虚”，难以量化其对利润的贡献，但这本书提供了一整套量化指标和ROI分析方法，清晰地展示了“投资于人”的回报率。尤其是它对“人才供应链”的论述，让我意识到，从外部吸引人才到内部培养和释放潜力，整个过程必须像管理实体资产一样进行精细化规划和风险对冲。书中对“数字化转型背景下的人力资源变革”这一块的讨论，非常具有前瞻性，它没有停留在技术名词的堆砌，而是探讨了AI如何解放HR去做更多创造性的、战略性的工作，而不是被报表淹没。阅读过程中，我不断地在思考我们公司现有的流程有哪些不适应新时代的滞后之处，它像一面镜子，照出了组织内部效率低下的顽疾。

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