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页数:182

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出版时间:2008-8

价格:25.00元

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isbn号码:9787504577047

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深入探索人工智能与深度学习的前沿：从理论基石到前沿应用的全面指南 书籍名称： 人工智能与深度学习：理论、算法与实践前沿 内容简介： 本著作旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的知识体系，涵盖人工智能（AI）和深度学习（DL）领域的核心理论、关键算法以及最前沿的应用实践。不同于侧重特定技术或仅停留在表面概念介绍的传统读物，本书力求构建一个从基础数学原理到复杂神经网络架构的完整认知链路，并紧密结合当前工业界和学术界的热点方向，如大模型、具身智能和可解释性AI（XAI）。 全书结构严谨，内容广博，分为四大核心板块，共计二十章。 第一部分：人工智能的基石与理论框架 (Foundation and Theoretical Framework) 本部分首先奠定坚实的理论基础，确保读者能够理解深度学习背后的数学逻辑和计算原理。 第一章：人工智能的哲学思辨与历史演进 本章追溯了人工智能从图灵测试到联结主义、符号主义再到今天的深度学习范式的演变历程。我们将探讨强人工智能与弱人工智能的界限，分析计算主义在认知科学中的地位，并讨论当前AI伦理、安全与社会影响的宏大议题，为后续的技术学习提供必要的哲学和伦理背景。 第二章：线性代数与概率论在AI中的应用精要 深度学习的本质是高维空间中的优化问题。本章将聚焦于AI和DL中最常用且关键的数学工具。详细阐述向量空间、矩阵分解（如SVD、PCA）在数据降维和特征提取中的作用；深入解析概率论（贝叶斯定理、马尔可夫链）如何支撑生成模型和决策过程。重点讲解如何利用矩阵运算高效实现神经网络的前向传播和反向传播。 第三章：优化理论与梯度下降的精细化解读 优化算法是训练模型的引擎。本章将详细剖析经典梯度下降法（SGD）及其变体，包括动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam系列）。我们将深入讨论学习率调度策略、凸优化与非凸优化的差异，以及如何通过二阶导数信息（如牛顿法、BFGS）来指导更快速的收敛，同时分析这些方法在超大规模数据集上的计算效率瓶颈。 第二部分：经典机器学习与深度学习的架构解构 (Core Architectures Deconstruction) 本部分是本书的核心，系统性地介绍从基础模型到前沿网络的构建原理和实现细节。 第四章：从逻辑回归到支持向量机 (SVM) 的回归分析 作为过渡章节，我们回顾了经典的监督学习算法。重点解析逻辑回归的损失函数设计，以及SVM如何通过核函数巧妙地将低维特征映射到高维空间实现线性可分性，并讨论SVM在小样本分类问题中的优势。 第五章：多层感知机 (MLP) 与激活函数的精微设计 本章深入解析多层感知机的结构、前向传播与反向传播机制。重点对比分析Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体（如Leaky ReLU, GELU）的优劣，探讨饱和问题、梯度消失/爆炸问题及其在深层网络中的影响。 第六章：卷积神经网络 (CNN) 的空间特征提取 本章专注于计算机视觉的基石——CNN。详细介绍卷积操作、池化层的功能、感受野的构建。深入讲解经典网络结构（AlexNet, VGG, ResNet, Inception）的设计思想，特别是残差连接如何解决深度网络退化问题，并探讨空洞卷积在语义分割中的应用。 第七章：循环神经网络 (RNN) 与序列建模的挑战 针对自然语言处理（NLP）等序列数据，本章剖析了标准RNN的结构及其在处理长依赖问题上的局限性。详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部单元结构与信息流控制机制，并简要提及双向RNN的应用场景。 第八章：注意力机制与Transformer的革命性飞跃 本章详述了注意力（Attention）机制如何从RNN的辅助工具演变为Transformer模型的核心。深入解析自注意力（Self-Attention）的计算过程、多头注意力机制的设计哲学，并全面解析Transformer模型的编码器-解码器架构，这是理解当前所有大型语言模型（LLM）的基础。 第三部分：前沿领域与高级专题 (Frontier Domains and Advanced Topics) 本部分聚焦于当前研究最活跃、最具颠覆性的AI子领域。 第九章：生成模型：从对抗网络到扩散模型 生成模型的最新进展是本章的重点。首先，详细拆解生成对抗网络（GAN）的博弈论基础，并分析其训练的稳定性挑战。随后，重点转向目前图像生成领域的主流技术——扩散概率模型（Diffusion Models），阐述其基于去噪过程的生成机理，以及变分自编码器（VAE）的潜在空间表示。 第十-十一章：大语言模型（LLM）的结构、预训练与微调 这两章系统阐述LLM的构建流程。从GPT系列、BERT系列模型的架构差异入手，讲解大规模语料的清洗、Tokenization策略、Masked Language Modeling (MLM) 和 Causal Language Modeling (CLM) 的预训练目标。深入探讨指令微调（Instruction Tuning）、人类反馈强化学习（RLHF）在提升模型对齐性方面的关键作用。 第十二章：强化学习 (RL) 的决策科学 本章介绍智能体（Agent）如何通过与环境的交互学习最优策略。涵盖马尔可夫决策过程（MDP）、贝尔曼方程。重点讲解基于价值（Q-learning, DQN）和基于策略（Policy Gradients, PPO）的方法，并讨论其在机器人控制和复杂决策系统中的应用。 第十三章：图神经网络（GNN）与关系推理 针对非欧几里得结构化数据（如图、分子结构），本章介绍图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）的基本操作，解析信息如何在节点间传递和聚合，并展示GNN在社交网络分析和推荐系统中的潜力。 第十四章：具身智能与世界模型构建 本章探讨AI系统如何从纯粹的虚拟环境走向与真实世界的交互。讨论构建“世界模型”的必要性，涉及机器人感知、运动规划与基于模型（Model-based）的强化学习，这是实现通用机器人的关键一步。 第四部分：工程实践、可解释性与未来展望 (Engineering, XAI, and Outlook) 本部分关注如何将理论转化为可部署的系统，并解决AI的“黑箱”问题。 第十五章：高效能深度学习的工程实践 讲解模型部署的关键技术，包括模型压缩（量化、剪枝）、知识蒸馏。探讨分布式训练（数据并行与模型并行）的实现方法，以及如何利用TensorRT、ONNX等工具链优化推理速度。 第十六章：模型评估、泛化性与对抗性攻击 深入分析评估指标（Precision, Recall, F1, AUC, FID等）的选择依据。讨论过拟合、欠拟合、模型漂移等问题，并详细介绍对抗性样本的生成原理及其防御策略，强调模型鲁棒性的重要性。 第十七章：可解释性人工智能 (XAI) 的工具箱 针对深度学习模型的“黑箱”特性，本章介绍主流的XAI方法。包括局部解释方法（LIME, SHAP值）和全局解释方法，如何通过梯度可视化（Grad-CAM）来洞察模型决策的关键区域，从而建立人机信任。 第十八章：联邦学习与隐私保护计算 在数据隐私日益受到重视的背景下，本章介绍联邦学习（Federated Learning）的架构、聚合算法（如FedAvg），及其在分布式数据源上训练模型的应用场景。探讨差分隐私（Differential Privacy）在数据保护中的具体实现。 第十九章：神经符号AI（Neuro-Symbolic AI）的融合之路 探讨连接连接主义（深度学习）与符号推理（经典AI）的最新尝试。分析如何利用符号知识图谱来增强神经网络的逻辑推理能力和泛化性，以期构建更接近人类认知的混合智能系统。 第二十章：人工智能的未来趋势与未解之谜 总结当前AI研究的瓶颈，展望通用人工智能（AGI）的可能路径，探讨因果推理在AI中的地位，并展望量子计算对未来AI算法可能带来的颠覆性影响。 本书适合具有一定数学基础的计算机科学、电子工程、数据科学等专业的学生，以及希望系统掌握人工智能与深度学习核心技术、并致力于在相关领域进行前沿研究或工程开发的专业人士。通过对本书的学习，读者将不仅掌握当前最先进的算法，更能理解其背后的设计哲学和工程约束，为应对未来的技术挑战做好充分准备。

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我必须得说，这本书的编排思路简直是教科书级别的实用主义典范。它不像某些词汇书那样，只是简单地将英文单词和中文释义并列，而是真正站在学习者的角度去思考“如何才能真正掌握这些词汇”。它大量采用了“情境化”的释义方式，比如在解释“Torque Converter”时，它不仅给出了“液力变矩器”的直译，还会用一个小小的侧边栏解释它在自动变速箱工作原理中的核心作用，甚至配上了简短的例句，展示了它在实际技术文档中是如何被使用的。这种“知其然，更知其所以然”的设计，让枯燥的词汇学习过程变得立体和有趣起来。我发现，当我通过理解其应用场景来记忆单词时，遗忘率大大降低了。特别是对于那些一词多义的专业术语，书中会明确指出在不同领域（如底盘、发动机管理、车身制造）下的细微差别，这对于撰写报告或阅读英文技术规范时避免理解偏差至关重要。这种细致入微的讲解，充分体现了编者对汽车工程实践的深刻理解，绝非简单的翻译工作可以替代。

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坦白讲，我之前买过好几本号称是“汽车行业必备”的词汇书，但大多都停留在表面，要么是过于侧重机械基础，对现代电子电气架构覆盖不足，要么就是翻译腔过重，读起来生涩难懂。但这本《汽车专业英语》的语言风格简直是一股清流。它的中文解释流畅自然，完全没有那种机器翻译的僵硬感，读起来非常顺口，这极大地减轻了我的阅读疲劳。更重要的是，它对于近些年新兴的技术领域，比如ADAS（高级驾驶辅助系统）、CAN Bus通信协议、以及最新的固态电池技术相关的术语，都有非常及时和准确的收录和解释。这表明编纂团队紧跟行业前沿，而不是抱着旧资料敷衍了事。我昨天在查阅一篇关于BMS（电池管理系统）的英文论文时，遇到几个非常晦涩的术语，原本我准备去查阅多个在线词典，但抱着试一试的心态翻开了这本书，结果发现它不仅收录了这些词，还给出了比网络资源更精准的上下文解释。这让我对它作为一本“活的”工具书的价值深信不疑。

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这本书的封面设计得非常吸引人，简洁的黑白配色，配上流线型的汽车剪影，立刻就能感受到一股专业而现代的气息。我是在一次书展上偶然翻到它的，当时我正在为即将到来的专业课学习寻找一本合适的词汇手册，而这本《汽车专业英语》恰好吸引了我。它的纸质非常好，拿在手里沉甸甸的，内页的印刷清晰锐利，即便是密集的专业术语排版，也让人阅读起来毫不费力。装帧工艺看得出是下了功夫的，即便是经常翻阅，也不会轻易散页。我尤其欣赏它在章节划分上的用心，结构逻辑非常清晰，从最基础的汽车构造部件名称，到复杂的动力系统、电子控制系统，再到最新的新能源技术和自动驾驶领域的术语，层层递进，构建了一个完整的汽车工业词汇知识体系。对于一个刚刚接触汽车工程领域的学生来说，这本工具书不仅仅是词汇的堆砌，更像是一张精密的专业地图，指引着学习的方向。它让我对未来需要掌握的专业词汇有了一个初步的框架感，而不是面对一堆零散的术语不知所措。这种良好的物理体验和结构布局，极大地提升了我系统性学习的意愿。

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从一个对汽车文化和历史略有涉猎的“半专业人士”的角度来看，这本书的深度和广度都令人印象深刻。它显然不是只为了应付期末考试而编纂的，而是融入了深厚的行业经验。比如，它在解释一些经典部件时，甚至会穿插一些关于其技术演变的历史背景，虽然篇幅很短，但能让人明白为什么现代技术会采用这种特定的术语表达。这种“知其所来”的讲解，对于培养一个全面发展的工程师至关重要。阅读过程中，我感觉自己不仅仅是在记忆单词，更像是在系统地重温一遍汽车工程的发展脉络。那些关于材料科学、制造工艺以及未来智能化趋势的专业词汇，都被巧妙地整合在了一个连贯的知识体系中。它真正实现了“工具书”与“学习参考书”的完美融合，让学习不再是简单的信息获取，而变成了一种对整个行业生态的认知深化过程，性价比远超预期。

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这本书在索引和检索效率方面做得尤为出色，这对于时间宝贵的工程技术人员来说，是决定一本工具书能否真正被“用起来”的关键。它的英汉双向索引做得非常详尽，无论是你先知道英文术语想查中文解释，还是反过来，都能在几秒钟内定位到目标词条。更贴心的是，它在一些核心名词的词条后，还附带了简短的英文释义（或功能描述），这对于提高我们用英文思考专业概念的能力非常有帮助。很多时候，我们知道中文意思，却无法用规范的英文表达出来；这本书通过在释义中嵌入标准英文描述，起到了一个潜移默化的“中英思维转换”训练作用。此外，书本后附带的那些关于单位换算和常用缩略语对照表的实用性也超乎我的预料，那些密密麻麻的缩写（比如NVH、BOM、KPI等）常常是阅读技术文档的拦路虎，而这里提供了一个集中梳理的列表，省去了我频繁在不同资料间切换的麻烦，极大地提高了我的信息处理速度。

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