Improving Instruction of Introductory Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AAAI Press

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995-08

价格:USD 25.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780929280790

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Intelligence
• Education
• Introductory AI
• Instructional Design
• Computer Science
• Teaching
• Learning
• Curriculum
• Higher Education
• AI Education

好的，下面是一份关于一本名为《高级数据结构与算法解析》的图书简介，该书内容完全不涉及您提到的《Improving Instruction of Introductory Artificial Intelligence》。 --- 图书名称：《高级数据结构与算法解析：面向现代计算挑战的深度剖析》 图书简介 在当今快速演进的计算领域中，数据结构的组织方式与算法的设计效率构成了软件性能与系统可靠性的基石。本书《高级数据结构与算法解析》旨在为具备基础编程知识和数据结构概念的读者提供一个全面而深入的平台，去理解、掌握并应用那些支撑现代高性能计算、大规模数据处理及复杂系统架构的核心技术。我们聚焦于那些在实际工程实践中扮演关键角色的高级抽象，力求在理论深度与工程实用性之间找到完美的平衡点。 核心内容与深度解析 本书的结构围绕三个主要板块展开：高级抽象数据结构、复杂算法设计范式，以及实际应用与性能优化。 第一部分：超越基础——高级数据结构精要 本部分首先对二叉搜索树、堆、图等基础结构进行快速回顾，随后立即深入到更复杂、更具挑战性的领域。 我们详细剖析了B树（B-Trees）及其变体，如B+树。B树不仅是传统数据库索引的灵魂，也是文件系统高效组织海量持久化数据的核心。我们将从磁盘I/O的角度，阐释B树如何通过优化访问路径来最小化延迟，并对比B树与B+树在范围查询和点查询上的性能权衡。 接着，我们投入大量篇幅探讨跳跃表（Skip Lists）。作为一种随机化的数据结构，跳跃表以其简洁的实现和接近$O(log n)$的平均时间复杂度，成为并发编程和内存数据库中替代平衡树的有力竞争者。本书不仅会展示其构造原理，还会深入探讨其随机性对并发访问控制带来的影响和优势。 图论部分，我们超越了基础的DFS/BFS，转向高级图结构。这包括对平面图的嵌入与性质的分析，动态图算法中如何在边集发生变化时快速更新最短路径或连通性信息，以及几何图结构（如Delaunay三角剖分和Voronoi图）在空间数据管理中的应用。 最后，本部分覆盖了内存管理结构，如红黑树（Red-Black Trees）在操作系统内核和标准库中的实际应用场景，以及Trie（前缀树）在字符串匹配和路由查找中的优化技巧。 第二部分：算法设计的强大范式 本部分专注于指导读者如何从复杂问题中抽象出高效的解决方案。我们不满足于介绍现成的算法，而是着重于传授设计思想。 动态规划（Dynamic Programming, DP）的章节将通过更具挑战性的实例（如背包问题的多维变体、序列比对问题、资源分配模型）来深化理解。重点在于如何精确识别子问题结构、定义状态转移方程，并处理潜在的内存优化（如滚动数组技术）。 分治与回溯/分支限界将被置于并列位置。在分治部分，我们将分析Strassen矩阵乘法等超越直觉的优化，并探讨其在现代硬件上的实际加速效果。在回溯与分支限界方面，我们将展示如何使用剪枝技术来高效解决NP难问题（如旅行商问题、精确覆盖问题），关注启发式函数设计对搜索效率的决定性影响。 高级图算法的讨论将聚焦于网络流。从Ford-Fulkerson到Edmonds-Karp，再到高效的Dinic算法，我们不仅会推导最大流的原理，还将详细阐述其在匹配问题、二分图覆盖、以及资源调度中的转化应用。此外，最短路径的分析会扩展到包含负权边的Bellman-Ford算法，以及在特定图结构（如DAG）上的高效计算。 第三部分：面向性能的工程实践与新兴领域 本部分是理论与实践的桥梁，探讨如何在实际系统中榨取极致性能，并展望新兴的计算需求。 外部存储与缓存友好算法是现代计算无法回避的现实。我们深入研究了如何设计缓存感知算法，特别是针对缓存行对齐和局部性原理的优化。对于大规模数据，本书详细解析了LSM树（Log-Structured Merge Tree）的内部工作机制，这是许多NoSQL数据库（如Cassandra, RocksDB）的核心。我们将对比LSM树与B+树在写密集型工作负载下的优势与挑战。 并行与并发数据结构是本书的亮点之一。我们探讨了实现无锁（Lock-Free）或等待无关（Wait-Free）数据结构所需的底层原子操作（如CAS）。重点分析了并发版本的跳跃表和队列的设计模式，以及如何处理内存可见性问题。 最后，本书触及了近似算法与概率数据结构。在内存或计算资源极其受限的情况下，如何接受一定程度的误差来换取巨大的性能提升？我们将详细解析布隆过滤器（Bloom Filters）、HyperLogLog等结构，并展示它们在分布式缓存、网络流量分析中的不可或缺性。 本书特色 1. 数学严谨性与工程实现并重：每一章节都提供了清晰的复杂度分析和渐进符号的严格论证，并附带详尽的伪代码和C++/Java风格的代码示例，便于读者直接应用于实际项目。 2. 案例驱动学习：书中包含大量真实的系统设计案例，例如如何使用特定数据结构优化数据库索引、如何设计高效的编译器符号表，或如何构建内存高效的缓存系统。 3. 前沿视野：内容涵盖了从传统算法到近年来在工业界产生巨大影响的新兴结构（如LSM树、并发结构）的全面视角。 目标读者 本书是为计算机科学专业学生（高年级本科生、研究生）、系统工程师、软件架构师以及希望深化自身算法功底的资深开发者量身定制的进阶读物。读者需要具备扎实的离散数学基础和熟练的编程能力。掌握基础数据结构（如链表、栈、队列、基础树、图）是先决条件。 通过深入研读《高级数据结构与算法解析》，读者将能够不仅停留在“会用”的层面，而是能够理解这些工具“为何有效”、“何时失效”，并最终有能力设计出针对特定计算瓶颈的定制化、高性能解决方案。

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坦白讲，我过去读过不少关于如何教授计算机科学的指南，但大多都侧重于课程大纲的设计或者最新的技术趋势。这本书的视角显然要高出一个层次——它关注的是“思维模式的构建”。我尤其对其中关于培养学生“批判性模型思维”的论述印象深刻。作者认为，入门AI教育的终极目标不是让学生能熟练调用某个算法，而是让他们能够像科学家一样思考：理解模型选择背后的权衡、识别数据中的潜在偏见、并对结果的泛化能力保持警惕。书中设计了几个“教学陷阱”的案例，比如如何设计一个提问，让学生意识到线性模型在处理非线性问题时的局限性，而不是简单地告诉他们“换一个更复杂的模型”。这种通过精心设计的提问和引导来激发学生主动探索的教学艺术，是这本书的精髓所在。书中还花了相当大的篇幅讨论了远程教学环境下的挑战，特别是如何通过异步协作工具来维持学生间的“学习社群感”，这在当下尤其具有现实意义。这本书的行文风格非常严谨但又不失温度，它尊重教师的专业判断，同时用扎实的教育研究数据来支撑其提出的每一项建议。读完之后，感觉自己对“教好”这门课程的理解被彻底更新了，不再是知识点的简单串联，而是对学习者心智模型的精细雕琢。

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这本关于提升入门级人工智能教学的书，光从书名就能感受到它直指核心的教育痛点。我拿到这本书时，心里其实是抱着一丝怀疑的，因为“人工智能入门教学”这个领域实在太宽泛了，而且发展速度极快，任何试图系统化的努力都可能很快过时。然而，当我翻开第一页，那种扎实的研究基础和对教学心理学的深刻理解立刻吸引了我。作者显然不是那种只停留在罗列技术名词的教材编撰者，他们深入探讨了学生在学习逻辑回归、决策树或朴素贝叶斯时最常遇到的认知障碍。比如，书中用了一个非常精彩的章节来解析为什么学生总是混淆偏差（Bias）和方差（Variance）的直观含义，并提出了一个基于“沙盘推演”的课堂活动来具象化这两个抽象概念。这种将复杂的理论与具体的、可操作的教学策略相结合的方式，是这本书最宝贵的地方。它不是教你“教什么”，而是教你“如何让学生真正理解你教的”。尤其对于那些刚开始接触教学法、希望摆脱“填鸭式”灌输的新晋教师来说，这本书简直像是一个精心设计的路线图，每一步都有理有据，且附带着实际的案例和评估工具。我特别欣赏其中关于项目式学习（PBL）的讨论，作者强调了在入门阶段就引入伦理考量和实际应用的重要性，这使得课程内容不仅仅是技术堆砌，而是培养具有社会责任感的未来AI从业者。这本书的深度和实用性，远超我最初的预期，它真正提供了一种范式上的转变，让人重新审视“入门”二字的真正含义。

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拿到这本厚厚的著作，我首先被它那种近乎“田野调查”的细致感所打动。它绝不是一本空泛的理论说教集，而更像是一本资深教育专家多年一线经验的结晶。书中的许多章节都穿插了不同类型高校（从社区学院到顶尖研究型大学）的真实教学场景对比，这使得任何一个读者都能从中找到自己教学环境的影子。我记得有一部分内容专门讨论了如何处理那些编程基础薄弱但数学直觉很强的学生，以及如何平衡 Python 库的便利性与底层算法原理的讲解之间的张力。作者提出了一种“双轨并行”的教学法，即在初期并行展示使用 `scikit-learn` 等库的快速实现与手动推导核心公式的过程，并给出了明确的时间配比建议。这种对细节的把控令人称道。此外，这本书在评估方法上的创新也值得大书特书。它批评了过度依赖期末考试来衡量学生对AI理解的传统模式，转而推荐了一套结合了代码审查、概念地图构建和同行互评的综合性评估体系。通过阅读这本书，我意识到，我们过去可能过于关注知识的“传递”，而忽略了学习的“建构”。它提供了一种更具人文关怀和学习科学依据的视角，帮助教师真正把那些晦涩的数学模型“翻译”成学生可以消化的知识。这本书对教学流程的每一个环节都进行了深思熟虑的优化建议，是提升教学质量的实战手册。

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读完这本书，我产生了一种久违的、重拾初心的兴奋感，这很大程度上归功于作者对于“热情传递”的重视。很多时候，我们过于沉迷于教材的逻辑性、代码的准确性，却忘记了人工智能本身所蕴含的魅力——那种创造智能的兴奋感。书中有一个章节专门探讨了如何通过引入“失败的”或“奇异的”AI案例（比如早期的机器翻译灾难、或是深度伪造的伦理困境）来激发学生的求知欲和好奇心。作者认为，展示技术的不完美性，是培养学生正确学习态度的关键一步。与那些只会罗列成功的教科书不同，这本书大胆地直面了AI学习过程中的挫折感和不确定性，并提供了应对策略。例如，当学生的代码在本地跑通但在服务器上失败时，这本书提供的调试指导，远比单纯的“检查环境配置”要深入得多，它引导学生去思考不同运行环境下的数据流和内存管理差异。这种细致入微的、对教学现场痛点的精准把握，使得这本书读起来非常“解渴”。它就像一个经验丰富的导师，在你迷茫时递过来一杯温水，告诉你：“慢下来，看清楚问题，我们一步一步来。”对于任何希望让自己的入门AI课程更具感染力和持久影响力的教师来说，这本书是不可多得的智囊团。

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这本书的价值，在我看来，在于它成功地搭建起了一座理论研究与教室实践之间的桥梁。我以前总觉得，教育学理论似乎总与我们实际面对的那些“调皮的”或“困惑的”学生有着遥远的距离。但这本书通过大量细致入微的案例分析，将那些枯燥的认知负荷理论、建构主义学习理论，完美地融入到如何讲解梯度下降法的具体步骤中。我特别喜欢书中对“最小可行课程”（MVC，Minimum Viable Curriculum）的讨论。作者强调，在资源和时间有限的情况下，教师必须果断地舍弃那些华而不实的内容，专注于那些能够为学生建立稳固“概念骨架”的核心知识点。书中提供了一套决策框架，指导教师如何根据学生的背景和课程目标来裁剪内容，而不是盲目追求技术的全面覆盖。这种务实到近乎残酷的取舍艺术，对于任何一个课程设计者都是宝贵的财富。更进一步，它还探讨了如何利用最新的生成式AI工具（例如代码辅助工具）来辅助教学，而不是简单地将其视为作弊的帮凶。这种与时俱进的视角，确保了这本书的建议不会在两年内就被新技术淘汰。它提供的是一种面向未来的教学哲学，而非过时的操作手册。

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