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出版者:South-Western College Pub

作者:Thomas N. Ingram

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2010-01-29

价格:USD 55.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780538748759

丛书系列:

图书标签:

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深度学习与人工智能：基础、应用与前沿探索 本书旨在为读者提供一个全面、深入且结构化的学习路径，探索当前科技领域最激动人心的交叉学科——深度学习（Deep Learning）与人工智能（Artificial Intelligence）。本书不仅仅是一本理论教材，更是一本面向实践的指南，旨在帮助读者从零开始建立坚实的理论基础，掌握前沿的模型架构，并能将所学知识应用于解决复杂的现实世界问题。 第一部分：人工智能的基石与数学原理 本部分为理解深度学习打下坚实的理论基础。我们首先追溯人工智能（AI）的历史脉络、核心哲学思想以及当前面临的伦理挑战，为后续的技术学习设定宏观视角。 第一章：人工智能的范式与演进 AI 的定义与历史沿革： 从图灵测试到符号主义、连接主义的交替。探讨经典 AI（如专家系统）的局限性。 机器学习概述： 介绍监督学习、无监督学习、半监督学习及强化学习的四大范式及其适用场景。 深度学习的兴起： 分析大数据、计算能力提升（GPU）以及算法创新（如 ReLU 激活函数）如何共同促成了深度学习的爆发。 AI 伦理与社会影响： 探讨数据隐私、算法偏见（Bias）和透明度（Explainability）等关键议题，强调负责任的 AI 开发。 第二章：线性代数与概率论的重述 深度学习的每一个操作本质上都是矩阵运算和概率推断。本章将聚焦于对深度学习至关重要的数学概念，而非纯粹的数学证明。 核心线性代数： 向量空间、矩阵乘法、转置、行列式。重点讲解特征值、特征向量在降维（如 PCA）中的作用。 微积分与优化基础： 链式法则在反向传播中的应用。偏导数与梯度（Gradient）的概念。 概率论基础： 随机变量、期望、方差、贝叶斯定理（Bayes' Theorem）在朴素贝叶斯和概率图模型中的应用。 信息论入门： 熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）作为损失函数的基础。 第三章：优化算法与数值稳定性 高效的训练依赖于稳健的优化策略。本章深入讲解如何“引导”模型参数找到最优解。 梯度下降法家族： 批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）及其变种。 动量（Momentum）与自适应学习率： 详细分析 Adagrad、RMSProp 和 Adam 优化器的工作原理、优势与局限性。 正则化技术： L1 和 L2 正则化如何约束模型复杂度。 数值稳定性： 梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）问题的成因与解决策略。 第二部分：核心神经网络架构与技术 本部分是本书的核心，系统介绍当前主流的神经网络结构，并详细剖析它们如何解决不同类型的数据问题。 第四章：基础前馈网络（FNN）与反向传播 构建最基础的神经网络单元，理解信息流动的全过程。 神经元模型： 感知机、激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU）。 网络结构： 层（Layer）、权重（Weights）和偏置（Bias）的定义。 反向传播算法（Backpropagation）： 详细分解其工作流程，揭示梯度是如何高效计算并传递回输入层的。 损失函数设计： 均方误差（MSE）、分类问题的交叉熵损失函数。 第五章：卷积神经网络（CNN）的革命 CNN 是处理网格化数据（如图像、时间序列）的基石。 卷积操作原理： 滤波器（Filter/Kernel）、步长（Stride）、填充（Padding）的精确定义。 关键组件： 卷积层、池化层（Pooling）、全连接层。 经典 CNN 架构详解： LeNet-5 的简洁、AlexNet 的突破、VGG 的深度、GoogLeNet/Inception 的多尺度处理。 残差学习： 深入讲解 ResNet 中残差块（Residual Block）如何解决深度网络训练问题。 现代 CNN 改进： 批归一化（Batch Normalization）对训练加速的贡献。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时序数据（文本、语音、股票价格）的利器。 序列依赖性： 为什么标准 RNN 难以捕捉长期依赖。 门控机制的引入： 详细剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（遗忘门、输入门、输出门）。 双向 RNN（Bi-RNN）： 如何利用过去和未来的信息进行更准确的预测。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 编码器-解码器架构在机器翻译中的应用。 第七章：注意力机制（Attention）与 Transformer 注意力机制的出现彻底改变了自然语言处理的格局。 注意力机制的直观理解： 解决 Seq2Seq 模型中信息瓶颈的方案。 自注意力（Self-Attention）： Q, K, V（Query, Key, Value）的数学定义与计算流程。 Transformer 架构： 完全抛弃循环结构，完全依赖自注意力机制。讲解多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）。 Transformer 的衍生： BERT、GPT 系列模型的基本思想和预训练范式。 第三部分：进阶主题与前沿应用 本部分探讨深度学习在特定领域的高级应用，以及当前研究的热点方向。 第八章：生成模型（Generative Models） 不再只是预测，而是学会“创造”。 变分自编码器（VAE）： 潜在空间（Latent Space）的构建与重参数化技巧。 生成对抗网络（GANs）： 判别器（Discriminator）与生成器（Generator）的对抗性训练机制。 GAN 的应用与挑战： 图像生成（StyleGAN）、条件生成（Conditional GANs）以及模式崩溃问题。 第九章：强化学习（Reinforcement Learning, RL） 让智能体在环境中学习最优策略。 马尔可夫决策过程（MDP）： 状态、动作、奖励、转移概率的定义。 基于价值的方法： Q-Learning、SARSA。 基于策略的方法： 策略梯度（Policy Gradient）、REINFORCE 算法。 Actor-Critic 框架： 结合价值与策略的优势，深入讲解 A2C 和 PPO 算法在复杂控制任务中的应用。 第十章：模型部署与可解释性（XAI） 将训练好的模型转化为可用的产品，并确保其决策过程的透明度。 模型压缩与加速： 知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技术。 模型部署框架： 介绍 ONNX、TensorRT 等用于模型推理优化的工具。 可解释性方法： 局部解释： LIME 和 SHAP 值的原理，用于解释单个预测。 全局解释： 特征重要性分析和可视化技术（如 Grad-CAM）在 CNN 中的应用。 附录：实践工具与环境配置 本附录提供读者快速上手的技术栈指南。 主流框架入门： TensorFlow 2.x 与 PyTorch 的核心概念对比，重点展示数据加载、模型定义和训练循环的实现差异。 GPU 加速环境搭建： CUDA、cuDNN 的安装与验证步骤。 数据预处理最佳实践： 标准化、归一化、数据增强（Data Augmentation）在不同数据类型中的应用技巧。 本书的特色在于其理论的严谨性和实践指导的紧密结合。通过阅读本书，读者不仅能深刻理解深度学习的“为什么”，更能掌握如何高效、可靠地构建和优化下一代智能系统。

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这本书给我带来的冲击，远比我预期的要大。起初，我只是想找一本能快速提升销售技巧的书籍，但随着阅读的深入，我发现它所涵盖的，远不止于此。作者在讲解 [书中关于客户心理学的章节] 时，那种鞭辟入里的分析，让我对“人”这个复杂的个体有了更深的理解。原来，很多时候，我们以为的“拒绝”，背后隐藏着更深层的原因，而理解这些原因，是成功销售的关键。我印象最深刻的是，书中关于 [一个特定销售场景，例如：如何处理客户的异议] 的章节，作者提出的“同理心倾听”和“价值重塑”的技巧，让我茅塞顿开。这不仅仅是应付客户的套路，而是真正站在客户的角度，去理解他们的顾虑，并用他们能够接受的方式，去重新构建产品或服务的价值。让我感到欣慰的是，这本书并没有过度强调“套路”和“技巧”，而是更注重培养一种“销售思维”，一种基于真诚、专业和共赢的思维模式。读完之后，我感觉自己的销售观得到了升华，不再局限于“推销”本身，而是更倾向于“提供解决方案”，成为客户信赖的伙伴。

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这本书的封面设计虽然不算特别出彩，但透着一股扎实的专业感，这让我对它内在的内容充满了期待。我一直对 [某个相关领域，例如：市场营销的理论和实践] 抱有浓厚的兴趣，尤其是在这个信息爆炸、消费者需求瞬息万变的时代，如何有效地传递产品价值、建立品牌认知，以及最终促成销售，一直是让我着迷的课题。翻开第一页，我就被作者严谨的逻辑和清晰的思路所吸引。那些教科书式的理论阐述，并没有让我感到枯燥乏味，反而通过一系列生动的案例和深入的分析，将抽象的概念具象化，仿佛让我身临其境地体验了一场场成功的销售博弈。作者在讲解 [某个具体概念，例如：SPIN提问技巧] 时，那种循序渐进的引导方式，让我逐渐理解了其背后的心理学原理和应用场景。我特别欣赏书中对于 [另一个相关概念，例如：建立客户信任] 的强调，这不仅仅是技巧的堆砌，更是对人际关系和价值共鸣的深刻洞察。阅读过程中，我常常会停下来，结合自己过往的经验进行反思，那些曾经让我困惑不解的销售难题，似乎都找到了破解之道。这本书不仅仅是提供方法论，更重要的是它在培养一种思维模式，一种能够敏锐捕捉市场信号、精准洞察客户需求、并以专业和诚信赢得合作的思维模式。

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坦白说，在我翻开这本书之前，我对“销售”的理解还停留在比较表面的层次。但这本书，完全颠覆了我之前的认知。作者在讲解 [书中关于建立长期客户关系的部分] 时，那种耐心和细致，让我明白，真正的销售，不是一次性的交易，而是长期价值的传递和信任的积累。我特别喜欢书中对 [一个具体策略，例如：客户忠诚度计划的设计] 的分析，它不仅提供了理论框架，还给出了一系列可操作的建议，让我能够根据自己的实际情况进行调整和运用。让我感到惊喜的是，书中还涉及了 [一个意想不到的领域，例如：销售过程中的心理调适和压力管理] 。这一点对于我来说非常重要，毕竟销售工作充满挑战，而保持积极的心态，对于取得长远的成功至关重要。作者在这方面提供的建议，非常实用且富有启发性，让我能够更好地应对工作中的压力，并保持对销售事业的热情。总而言之，这本书给我带来的，不仅仅是销售技巧的提升，更是对销售这一职业的全新认识和深刻理解。

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拿到这本书的时候，我并没有抱有多大的期望，毕竟市面上关于销售的书籍琳琅满目，良莠不齐。然而，当我开始阅读，尤其是深入到 [书中某个章节，例如：关于竞争对手分析的部分] 时，我才发现这本书的独特之处。作者没有泛泛而谈，而是非常接地气地阐述了如何在激烈的市场竞争中，通过深入研究对手的优劣势，从而找到自身的定位和突破口。我喜欢书中对 [某个具体案例，例如：一个小型创业公司如何通过差异化策略击败大企业] 的详细剖析，这种“以小博大”的智慧，对于我目前所处的创业阶段来说，简直是及时雨。它让我意识到，销售的成功，绝不仅仅是产品的优劣，更在于策略的制定和执行。书中关于 [另一方面的建议，例如：如何进行有效的价格谈判] 的部分，也给了我很多启发。它打破了我之前对谈判的固有认知，让我明白，价格的博弈，不仅仅是数字的拉锯，更是价值的衡量和信任的建立。读这本书，我感觉就像是在与一位经验丰富、且极具洞察力的导师对话，他不仅分享宝贵的知识，更传递着一种面对挑战时的勇气和智慧。我迫不及待地想将书中的一些策略运用到实际工作中，看看能否带来意想不到的改变。

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这本书就像是一本精密的“销售地图”，为我指明了在复杂市场中前行的方向。我尤其欣赏书中对 [书中关于市场细分和目标客户定位的内容] 的深入探讨。作者用大量的图表和数据，清晰地展示了如何识别潜在客户群体，以及如何针对不同群体制定差异化的销售策略。这种系统性的分析，让我对“知己知彼”有了更深刻的理解。过去，我可能更多地依赖直觉和经验，而这本书则为我提供了一套科学的方法论，让我能够更精准地定位我的潜在客户，并用他们最容易接受的方式去沟通。书中对于 [一个具体销售方法，例如：内容营销在销售中的应用] 的阐述，更是让我眼前一亮。它打破了我对传统销售的刻板印象，让我认识到，通过提供有价值的内容，同样可以吸引并转化客户。这种“软实力”的运用，比单纯的硬推销更具长远效应。阅读这本书，我感觉自己不仅在学习销售技巧，更是在学习如何成为一名更优秀的商业沟通者，一名能够为客户创造价值的合作伙伴。

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