Methoden wissensbasierter Systeme. Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Vieweg Verlagsgesellschaft

作者:Christoph Beierle

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-12-1

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9783528057237

丛书系列:

图书标签:

• 知识系统
• 人工智能
• 算法
• 知识工程
• 专家系统
• 推理
• 机器学习
• 数据挖掘
• 知识表示
• 逻辑编程

智能系统前沿探索：从理论基石到前沿应用 图书名称：智能系统前沿探索：从理论基石到前沿应用 图书简介 本书旨在为读者提供一个关于现代智能系统领域的全面、深入且实用的知识框架。我们聚焦于智能系统设计、构建和部署所依赖的核心原理、尖端算法以及在现实世界中的广泛应用。本书的结构设计旨在平衡理论的严谨性与实践的可操作性，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：智能系统的理论基石与基础架构 本部分将智能系统置于更广阔的计算科学背景之下，探讨其演进的历史脉络、核心哲学思想以及支撑其运行的基础架构。 第一章：智能系统的定义与范式演变 智能系统的概念远超简单的自动化。本章追溯了从早期逻辑推理系统到当前基于学习的系统的演进历程。我们将详细分析不同智能范式（如符号主义、联结主义、混合范式）的优缺点及其在特定问题解决场景中的适用性。重点讨论了“通用人工智能”（AGI）的定义、当前的技术瓶颈以及对未来发展方向的哲学思考。此外，我们还将探讨智能系统如何融入更宏大的信息生态系统，包括人机交互（HCI）的伦理考量及其在社会结构中的潜在影响。 第二章：数据驱动的理论基础 现代智能系统的驱动力来源于数据。本章深入探讨了支撑数据处理和模型构建的数学和统计学基础。内容包括概率论在高维空间中的应用、信息熵的概念及其在决策过程中的作用，以及复杂系统理论在理解涌现行为上的贡献。我们将详细解析模型评估中的偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off），并介绍各种信息度量标准，例如互信息（Mutual Information）和KL散度，这些是量化系统不确定性和信息增益的关键工具。 第三章：系统架构与计算平台 一个鲁棒的智能系统需要坚实的计算平台。本章侧重于硬件与软件的集成。我们将分析高性能计算（HPC）环境，特别是GPU和TPU等专用加速器如何重塑了大规模模型的训练效率。在软件层面，我们将审视分布式计算框架（如MPI和RPC机制）在处理海量训练数据时的作用。此外，系统的可扩展性（Scalability）和弹性（Resilience）是工业级部署的关键，本章将介绍微服务架构在智能应用部署中的实践。 第二部分：核心算法与模型构建技术 本部分是本书的技术核心，专注于驱动当代智能系统的关键算法及其内在机制。 第四章：深度学习的架构演进 深度学习是当前智能系统的核心驱动力。本章将系统地剖析各类神经网络结构。从基础的前馈网络（FNN）开始，深入探讨卷积神经网络（CNN）在空间特征提取上的突破，以及循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在序列建模中的优势与局限。我们还将介绍自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的原理，这是理解Transformer架构的关键。对于每种结构，我们都将阐述其激活函数、损失函数及其优化器（如AdamW、SGD with Momentum）的选择策略。 第五章：无监督与自监督学习方法 标注数据获取成本高昂是制约智能系统发展的瓶颈。本章聚焦于如何从海量未标注数据中提取结构化信息。我们将详细介绍聚类算法（如DBSCAN、谱聚类）的改进版本及其在异常检测中的应用。更重要的是，我们将深入探讨自监督学习（SSL）的最新进展，包括对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR、MoCo）的原理，以及掩码建模（Masked Modeling）在预训练模型中的强大能力。 第六章：强化学习的决策科学 强化学习（RL）是实现自主决策和复杂控制的关键。本章从马尔可夫决策过程（MDP）出发，系统介绍价值迭代与策略迭代方法。我们将详尽解析基于值函数的方法（如Q-Learning, SARSA）和基于策略梯度的方法（如REINFORCE, A2C, A3C）。特别地，我们会关注如何将深度学习与RL相结合（Deep RL），讨论DQN的稳定性改进、PPO算法的效率优势，以及在连续控制任务中Actor-Critic框架的应用。 第七章：生成模型与内容合成 生成能力是衡量智能水平的重要指标。本章关注如何训练系统以创建新的、逼真的数据实例。我们将详细阐述变分自编码器（VAE）的推导过程及其在隐空间表征上的优势。随后，我们将全面介绍生成对抗网络（GAN）的对偶博弈机制，并探讨其在图像合成、数据增强和对抗性样本生成方面的最新进展。本章的最后部分将聚焦于扩散模型（Diffusion Models）如何通过逐步去噪过程实现高质量的内容生成。 第三部分：跨领域应用与工程实践 本部分将理论与算法转化为实际可部署的智能系统，关注特定领域的问题解决和部署挑战。 第八章：自然语言理解与处理的高级技术 自然语言处理（NLP）已进入大模型时代。本章侧重于预训练语言模型（PLMs）的微调（Fine-tuning）和提示工程（Prompt Engineering）。我们将分析BERT、GPT系列模型在问答系统、机器翻译和文本摘要中的具体应用。重点讨论如何使用LoRA、QLoRA等参数高效微调技术来适应特定领域知识。此外，还将探讨多模态信息（文本与视觉）的融合技术，以实现更深层次的语义理解。 第九章：计算机视觉与空间感知 计算机视觉（CV）在机器人、自动驾驶和医疗影像分析中发挥着核心作用。本章涵盖了从目标检测（如YOLOv7/v8, DETR）到语义分割和实例分割的前沿技术。我们将讨论三维重建（3D Reconstruction）中的SfM（Structure from Motion）和NeRF（Neural Radiance Fields）技术。在部署层面，我们将探讨模型量化（Quantization）和模型剪枝（Pruning）如何在边缘设备上实现高效的实时推理。 第十章：可信赖性、安全与伦理 随着智能系统权力范围的扩大，确保其可靠性和公正性至关重要。本章聚焦于“可信赖人工智能”（Trustworthy AI）。我们将深入分析模型的可解释性（XAI）技术，如SHAP和LIME，它们如何揭示决策背后的逻辑。在安全性方面，本章将探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及其防御策略。最后，我们将讨论算法偏见（Algorithmic Bias）的来源、量化方法以及为实现公平性（Fairness）应采取的设计原则。 结论：面向未来的智能系统设计 本书最后将展望智能系统的下一个十年。讨论的重点包括持续学习（Continual Learning）的挑战、具身智能（Embodied AI）的发展趋势，以及如何构建真正具有适应性和鲁棒性的混合智能框架。本书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个坚实的知识平台，使他们能够站在当前技术的最前沿，积极塑造智能系统的未来。

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