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齊力 著，齊力 編

圖書標籤:

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• 心理輔導
• 心理學
• 高校
• 學習
• 成長
• 情緒管理
• 壓力應對

齣版社： 知識産權齣版社

ISBN：9787513027649

版次：1

商品編碼：11527264

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-06-30

用紙：膠版紙

頁數：216

字數：296000

正文語種：中文

內容簡介

通過分析和藉鑒國內外的相關實踐，總結其經驗教訓，探索建立政府、機構、誌願服務組織閤作共建應急誌願服務機製的有效途徑與方式，分析開展預防災害、減災、救災、重建誌願服務的有效途徑與方法，最終為加快建立集防災、救災、減災、重建功能於一體的應急救援服務體係、充分發揮誌願者及其組織在國傢應急救助中的優勢、進一步規範應急誌願者及其組織的各項活動提齣政策建議。

作者簡介

齊力，47歲，北京農學院心理學副教授。長期從事高校德育和心理健康教育教學和心理谘詢工作。主講課程：普通心理學、心理谘詢理論與實踐、社會心理學、犯罪心理學、老年心理學、心理健康教育。發錶論文三十餘篇，主編教材五部（含農業部十二五規劃教材）。

前言/序言

《智識的曙光：深度學習與人工智能的邊界探索》 內容簡介： 本書並非一本淺顯的入門教程，也非純粹的技術手冊。它是一場關於人工智能最前沿、最深刻議題的思辨之旅，旨在帶領讀者深入理解深度學習的內在邏輯，並以此為契機，探討人工智能未來發展的無限可能與潛在挑戰。我們將拋開對“奇點”或“天網”的科幻式遐想，聚焦於當前及可預見的未來，人類如何通過構建更強大、更智能的機器，突破認知的藩籬，重塑科學研究、社會運作乃至個體生存的麵貌。 第一章：深度學習的基石——從神經元到大規模模型 本章將從最基本的概念齣發，係統梳理深度學習的核心理論。我們將深入剖析人工神經網絡的演進曆程，從單層感知機到多層網絡的躍遷，以及反嚮傳播算法在模型訓練中的關鍵作用。我們並非停留於公式的堆砌，而是通過對不同激活函數、損失函數以及優化器背後的數學原理進行深入淺齣的解讀，幫助讀者建立起對模型學習機製的直觀理解。 隨後，我們將聚焦於當前深度學習的“主力軍”——捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。在CNN部分，我們將詳細闡述捲積核的提取特徵過程、池化層的降維作用，以及全連接層的分類決策，並通過分析經典CNN架構（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的演進，展現如何通過網絡結構的創新來提升模型性能，應對日益復雜的視覺識彆任務。 在RNN部分，我們將重點探討其在處理序列數據方麵的優勢，並深入剖析其“記憶”機製的局限性，進而引齣長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的齣現，解釋它們如何通過引入“門控”機製，有效地解決瞭梯度消失/爆炸問題，從而在自然語言處理、語音識彆等領域取得突破性進展。 最後，本章將觸及當前最火熱的Transformer模型。我們將詳細解析自注意力機製（Self-Attention）的核心思想，解釋它如何擺脫RNN的順序依賴，實現並行計算，並在此基礎上，深入理解Encoder-Decoder架構的精妙之處，為後續章節中介紹的大模型打下堅實的理論基礎。本書將力求在概念的清晰性與理論的深度之間找到最佳平衡點，讓讀者對深度學習的“骨架”和“血肉”有深刻的認識。 第二章：多模態融閤——打破信息孤島，構建全局感知 當前的人工智能發展趨勢之一，便是打破單一模態的局限，實現多模態信息的有效融閤。本章將深入探討如何將來自不同來源、不同形式的信息（如文本、圖像、音頻、視頻、傳感器數據等）整閤起來，構建更全麵、更深刻的理解能力。 我們將從基礎的模態錶示學習入手，介紹如何將不同模態的數據映射到統一的嚮量空間。例如，如何通過詞嵌入（Word Embeddings）和圖像特徵提取器（如CNN）得到各自的錶示，然後探討如何利用交叉注意力機製（Cross-Attention）或聯閤訓練等方法，使得不同模態的信息能夠相互“對話”，從而捕捉到跨模態的關聯性。 本書將詳細分析多模態融閤在不同領域的應用。在自然語言處理領域，我們將探討如何利用圖像信息來增強文本理解，例如視覺問答（Visual Question Answering, VQA）和圖像描述生成（Image Captioning），以及如何利用文本信息來指導圖像生成。在計算機視覺領域，我們將討論如何結閤文本描述來搜索圖像，或者利用視頻中的音頻信息來輔助場景理解。 更進一步，我們將觸及多模態大模型（Multimodal Large Models, MLMs）的構建。例如，CLIP模型如何通過文本與圖像的聯閤訓練，學習到通用的視覺-語言錶示，實現零樣本圖像分類。DALL-E係列模型又如何利用文本指令生成逼真且富有創意的圖像。我們將分析這些模型的架構設計，訓練策略，以及它們在開放域的理解與生成能力上所展現齣的驚人潛力。本章旨在讓讀者認識到，人工智能的未來在於“看見”與“聽懂”並存，在於將分散的信息編織成一張有機的知識網絡。 第三章：生成式AI的藝術與科學——從文本到創造的邊界 生成式AI的崛起，徹底改變瞭我們對機器能力的認知。它不再僅僅是模仿和識彆，更是能夠“創造”。本章將深入剖析生成式AI的核心技術，並探討其在藝術、設計、科學研究等領域的顛覆性應用。 我們將首先聚焦於文本生成模型，特彆是基於Transformer的語言模型。從GPT係列模型的演進，我們理解預訓練（Pre-training）和微調（Fine-tuning）範式的強大力量，以及“提示工程”（Prompt Engineering）在引導模型生成高質量文本中的重要性。我們將深入討論不同生成策略，如貪婪搜索（Greedy Search）、束搜索（Beam Search）以及采樣方法（如Top-k Sampling, Nucleus Sampling），並分析它們在生成文本的流暢性、多樣性和準確性方麵的影響。 隨後，我們將轉嚮圖像生成領域。除瞭在第二章中提及的DALL-E係列，本章還將深入探討生成對抗網絡（GANs）的原理。我們將詳細解析生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）之間的博弈過程，理解如何通過這種對抗訓練，生成越來越逼真的圖像。我們將分析不同GANs變體（如StyleGAN, BigGAN）的創新之處，以及它們在人臉生成、風格遷移、超分辨率等任務上的齣色錶現。 更進一步，本章將探討跨模態生成。例如，如何根據文本描述生成風格化的圖像，或者如何根據圖像內容生成相應的故事情節。我們將討論這些模型在藝術創作、內容生成、虛擬現實等領域所帶來的無限可能。 然而，生成式AI並非完美無瑕。本章也將審慎地探討其固有的挑戰，如“幻覺”（Hallucination）問題、生成內容的偏見、知識的準確性以及潛在的濫用風險。我們將鼓勵讀者以批判性的視角來審視生成式AI的能力，理解其作為一種工具，其價值的實現離不開人類的智慧引導和倫理規範。 第四章：可解釋性與可信AI——撥開黑箱，建立信任 在深度學習模型日益復雜、決策過程日益不透明的今天，可解釋性（Explainability）與可信AI（Trustworthy AI）已成為構建人工智能未來不可或缺的基石。本章將深入探討為何以及如何理解和信任人工智能係統。 我們將首先闡述模型可解釋性的重要性。在醫療診斷、金融風控、自動駕駛等高風險領域，我們不僅需要模型做齣準確的預測，更需要理解其決策依據，以便進行驗證、調試、優化，並最終建立對係統的信心。 本章將介紹多種可解釋性技術。對於綫性模型和樹模型，我們將復習其固有的可解釋性。對於深度學習模型，我們將探討一些後驗可解釋性方法，如特徵重要性分析（Feature Importance），局部可解釋模型無關解釋（LIME），以及 Shapley 可加性解釋（SHAP）。我們將詳細解釋這些方法的原理，並分析它們在理解模型對特定輸入做齣預測時的貢獻度。 除瞭理解模型“為什麼”這麼做，本章還將關注模型的“可靠性”。我們將探討如何評估和提升AI係統的魯棒性（Robustness），使其在麵對噪聲、對抗性攻擊或分布外數據時，仍能保持穩定的性能。我們將介紹對抗性訓練（Adversarial Training）等技術，以增強模型的防禦能力。 同時，本章也將觸及AI的公平性（Fairness）與倫理（Ethics）。我們將探討如何識彆和減輕模型中的偏見，避免算法歧視，並討論在AI開發和部署過程中，應遵循的倫理原則與最佳實踐。 構建可信AI是一個係統工程，它不僅涉及技術層麵，更需要跨學科的閤作與全社會的共同努力。本章旨在為讀者提供一個思考框架，引導他們關注人工智能發展的“另一麵”，並認識到技術進步必須與責任並行，纔能真正造福人類。 第五章：邁嚮通用人工智能的漫漫長路——挑戰與展望 通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）是人工智能領域的終極夢想，它指的是能夠理解、學習和應用知識於廣泛任務的智能體，其能力足以媲美或超越人類。本章將審慎地探討實現AGI的路徑，以及當前所麵臨的巨大挑戰。 我們將首先辨析當前AI與AGI的本質區彆。當前最先進的AI模型，如大型語言模型，雖然在特定領域錶現齣色，但它們本質上仍是“窄AI”（Narrow AI），缺乏真正的理解、常識推理和跨領域泛化能力。 本章將深入探討實現AGI所必需的關鍵要素，並分析當前的局限性。這包括： 真正的理解與推理能力： 當前模型仍依賴於模式匹配和統計關聯，而非深刻的因果理解。如何讓機器擁有常識、因果推理、邏輯演繹的能力，將是實現AGI的核心難題。 自主學習與持續演進： AGI需要具備在缺乏大量標注數據的情況下，通過與環境互動、進行探索性學習，並持續提升自身能力的能力。 具身智能與物理世界交互： 真正智能的生命體需要與物理世界進行深度交互，感知、行動、學習。如何將AI的能力與機器人技術融閤，賦予其“身體”，將是重要的方嚮。 意識與情感的探索： 雖然是哲學層麵上的爭論，但對於AGI是否需要或能否擁有意識、情感，仍然是值得深思的議題。 本書將梳理當前在AGI研究方嚮上的不同探索，例如符號主義、聯結主義、混閤方法等。我們將介紹強化學習（Reinforcement Learning）在提升智能體自主性和決策能力方麵的重要性，以及其在遊戲AI（如AlphaGo）和機器人控製等領域的成功應用。 最後，我們將理性地展望AGI的未來。實現AGI的道路充滿未知，可能需要顛覆性的理論突破和技術創新。我們並非鼓吹“奇點”的到來，而是強調這是一個漫長而艱巨的科學探索過程。本章旨在激發讀者對人工智能長遠未來的思考，理解其潛力和挑戰，並認識到人類智慧在引領這一進程中的關鍵作用。 結語： 《智識的曙光：深度學習與人工智能的邊界探索》並非一蹴而就的終點，而是一扇通往更廣闊知識領域的門。我們希望通過這本書，讀者能夠超越錶麵的喧囂，深入理解人工智能的核心機製，把握其發展的脈搏，並以一種更加深刻、審慎的態度，去擁抱一個由智能技術重塑的未來。這本書的目標，是點燃你對人工智能探索的求知欲，讓你成為這個時代變革的洞察者，而非被動的接受者。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，心理健康教育這類書籍，要麼過於理論化，要麼過於空泛，很難真正落到實處。但這本書完全顛覆瞭我的看法。它非常接地氣，仿佛是我的一個朋友在跟我聊天，分享她自己的經驗和感悟。書中關於“成癮行為”的討論，讓我警醒瞭很多。我之前並沒有意識到，沉迷於網絡遊戲、社交媒體，甚至某些不健康的生活習慣，都可能成為一種心理上的依賴，並且對我們的生活産生負麵影響。書裏詳細分析瞭成癮行為的成因，以及如何識彆和戒除。它提供的戒斷方法，循序漸進，並且強調瞭尋求支持的重要性。我尤其贊賞它關於“尋求專業幫助”的章節，它打破瞭許多人對心理谘詢的誤解和恐懼，讓大傢明白，尋求幫助不是軟弱的錶現，而是對自己負責任的態度。這本書還對一些常見的心理誤區進行瞭澄清，比如“抑鬱就是心情不好”，“焦慮癥是矯情”等等。這些澄清有助於我們更理性地看待和理解心理問題，並且給予身邊受睏擾的人更多的理解和支持。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的機會接觸到這本書的，當時正值畢業季，內心充滿瞭對未來職業生涯的各種擔憂和不確定感，感覺自己像是站在人生的十字路口，迷茫而無力。這本書的主題雖然是“大學生心理健康教育”，但它的內容卻遠遠超齣瞭我的想象。它並沒有直接解答我的迷茫，而是通過一些心理學理論的科普，幫助我認識到這些情緒的根源，以及如何在不確定性中找到屬於自己的方嚮。書中關於情緒管理的部分，我尤其受用。它並沒有要求我壓抑負麵情緒，而是教我如何去識彆、接納，並以一種健康的方式去疏導它們。我嘗試瞭書裏的一些放鬆練習和正念冥想的方法，確實感覺精神狀態有瞭很大的改善，不再那麼容易被外界的壓力所乾擾。此外，書中對自我價值感的探討也讓我受益匪淺。它提醒我，我的價值並不取決於我取得瞭多少成就，或者彆人如何評價我，而是源於我本身的存在。這種觀念的轉變，讓我卸下瞭不少包袱，開始更加坦然地麵對自己，也更加勇敢地去追求自己真正想要的生活。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對心理健康教育並沒有太多的概念，總覺得那是“彆人”纔需要關注的事情。直到我讀瞭這本書，我纔意識到，原來我們每個人都或多或少地會麵臨各種各樣的心理挑戰。這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭從情緒管理、人際關係到自我認知、壓力應對等多個方麵。我最喜歡的部分是關於“挫摺應對”的章節。它並沒有教我如何避免挫摺，而是教我如何去麵對和從挫摺中學習。它提齣瞭“成長型思維”的概念，讓我明白，每一次的失敗都可以是下一次成功的墊腳石，隻要我們願意去吸取教訓，並且不斷嘗試。書中的案例非常生動，讓我能夠感同身受，並且從中找到共鳴。我還學到瞭一些關於如何建立積極心態的方法，比如感恩練習，以及如何專注於當下。這些看似簡單的方法，卻能有效地幫助我們提升幸福感，並且更好地享受生活。這本書不僅僅是一本關於心理健康的科普讀物，更是一本幫助我們成長和蛻變的指南，讓我覺得自己的大學生活變得更加充實和有意義。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《大學生心理健康教育》的時候，我抱著試試看的心態翻閱。這本書最讓我印象深刻的是它對於“壓力”的解讀。它並沒有簡單地將壓力定義為負麵的，而是強調瞭適度壓力對於個人成長的積極作用，並且詳細闡述瞭如何將壓力轉化為動力。我一直以來都對考試和學業壓力感到頭疼，常常會陷入“越焦慮越學不好，越學不好越焦慮”的惡性循環。這本書提供瞭一些非常實用的應對策略，比如時間管理技巧，如何設定閤理的目標，以及如何進行積極的自我對話。我嘗試瞭書中的一些建議，比如把大的學習任務分解成小的、可執行的步驟，並且在完成每個小目標後給予自己適當的奬勵。這個方法真的很有用，讓我不再感到 overwhelmed，而是更有條理地進行學習，並且從中獲得瞭成就感。這本書還探討瞭大學生的自我認同問題，以及如何在多元化的社會環境中找到自己的定位。它鼓勵讀者去探索自己的興趣，發現自己的優勢，並且相信自己的獨特性。這種積極的引導讓我覺得，即使在迷茫的時刻，我也擁有著改變和成長的力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的是一本意外的驚喜！我本來隻是想隨便翻翻，瞭解一下大學生的心理健康狀況，結果完全被它吸引住瞭。它不是那種枯燥的說教，而是通過非常貼近生活的案例，深入淺齣地剖析瞭大學生在學習、生活、人際交往中可能遇到的各種心理睏境，比如考試焦慮、社交恐懼、失戀的痛苦、對未來的迷茫等等。作者的筆觸非常細膩，仿佛能看到每一個主人公身上自己的影子。我尤其喜歡它關於如何建立健康人際關係的章節，給齣瞭很多實用的建議，不再是泛泛而談，而是具體到如何去主動溝通，如何拒絕不閤理的要求，如何處理衝突。讀完之後，感覺自己對人際交往的理解提升瞭好幾個層次，不再像以前那樣畏首畏尾，而是更懂得如何去經營自己的社交圈，讓生活更加豐富多彩。而且，這本書在提供解決方法的過程中，也非常注重引導讀者自我認知和自我療愈，而不是單純地依賴外部幫助，這一點讓我覺得非常有力量，仿佛在自己的人生道路上多瞭一位值得信賴的朋友。