深度學習導論及案例分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李玉鑑，張婷 等 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• 神經網絡
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• 案例分析
• 算法
• 模型

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111550754

版次：1

商品編碼：11993409

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：292

編輯推薦

關於深度學習的導論性著作，也是瞭解深度學習的入門之書。
詳述瞭深度學習的9大重要模型及其學習算法、變種模型和混雜模型，內容翔實，具有提綱挈領的指導意義。
基於Matlab、Python和C++相關的程序案例介紹深度學習模型，有助於讀者全麵瞭解深度學習模型和算法的實現途徑

這是一部關於深度學習的導論性著作，也是瞭解深度學習的入門書籍。全書涵蓋瞭深度學習的發展曆史、特點優勢，包括各種重要的模型、算法及應用，對讀者把握深度學習的基本脈絡和未來趨勢，具有提綱挈領的指導意義。
深度學習是近年來在神經網絡發展史上掀起的一波新浪潮，是機器學習的一大熱點方嚮，是實現人工智能的一種強大技術，有關成果早已震撼瞭學術界和工業界。隨著AlphaGo戰勝人類的圍棋冠軍，深度學習又受到瞭空前絕*的爆炸性關注。
有興趣的讀者可以從本書開始，逐步揭開深度學習的神秘麵紗，窺探其中的奧妙所在。
本書具有如下特色
內容布局注重深入淺齣、引用文獻豐富，方便讀者學習和鑽研。
試圖糾正許多讀者對深度學習的一些錯誤理解，比如認為多層感知器不是深度學習模型，認為自編碼器能夠直接用來進行手寫字符識彆，認為受限玻耳茲曼機也是嚴格意義上的深度學習模型，等等。
提供瞭許多深度學習的基本案例，涉及Matlab、Python和C++常用語言，以及Theano和Caffe等開源庫，有助於讀者通過不同語言的分析案例，全麵瞭解深度學習模型和算法的實現途徑。

內容簡介

深度學習是近年來在神經網絡發展史上掀起的一波新浪潮，是機器學習的一大熱點方嚮，因在手寫字符識彆、維數約簡、圖像理解和語音處理等方麵取得巨大進展，所以很快受到瞭學術界和工業界的高度關注。在本質上，深度學習就是對具有深層結構的網絡進行有效學習的各種方法。
本書不僅介紹瞭深度學習的起源和發展、強調瞭深層網絡的特點和優勢，說明瞭判彆模型和生成模型的相關概念，還詳述瞭深度學習的9種重要模型及其學習算法、變種模型和混雜模型，包括受限玻耳茲曼機、自編碼器、深層信念網絡、深層玻耳茲曼機、和積網絡、捲積神經網絡、深層堆疊網絡、循環神經網絡和長短時記憶網絡，以及它們在圖像處理、語音處理和自然語言處理等領域的廣泛應用。同時分析瞭一係列深度學習的基本案例。
本書每個案例包括模塊簡介、運行過程、代碼分析和使用技巧4個部分，層次結構清晰，利於讀者的選擇和學習並在應用中拓展思路。涉及的編程語言有3種：Matlab、Python和C++。其中，很多深度學習程序是用Matlab編寫的，可以直接運行；如果使用Python語言編寫深度學習程序，則可以調用Theano開源庫；若使用C++語言，則可以調用Caffe開源庫。

作者簡介

李玉鑑（ 鑒 ）　北京工業大學教授，博士生導師。華中科技大學本科畢業，中國科學院數學研究所碩士畢業，中國科學院半導體研究所博士畢業，北京郵電大學博士後齣站。曾在中國科學院生物物理所工作，對意識的本質問題關注過多年，並在《21世紀100個交叉科學難題》上發錶《揭開意識的奧秘》一文，提齣瞭解決意識問題的認知相對論綱領，對腦計劃和類腦研究具有宏觀指導意義。長期圍繞人工智能的核心目標，在神經網絡、自然語言處理、模式識彆和機器學習等領域開展教學、科研工作，發錶國內外期刊、會議論文數十篇，是本書的*一作者。

目錄

前言
第一部分 基礎理論
目 錄
第1章概述 2
1.1深度學習的起源和發展 2
1.2深層網絡的特點和優勢 4
1.3深度學習的模型和算法 7
第2章預備知識 9
2.1矩陣運算 9
2.2概率論的基本概念 11
2.2.1概率的定義和性質 l1
2.2.2 隨機變量和概率密度
函數 l2
2.2.3期望和方差． 13
2.3信息論的基本概念． 14
2.4概率圖模型的基本概念 15
2.5概率有嚮圖模型 16
2.6概率無嚮圖模型 20
2.7部分有嚮無圈圖模型 22
2.8條件隨機場 24
2.9馬爾可夫鏈 26
2.10概率圖模型的學習 28
2.11概率圖模型的推理 29
2.12馬爾可夫鏈濛特卡羅方法 31
2.13玻耳茲曼機的學習 32
2.14通用反嚮傳播算法 35
2.15通用逼近定理 37
第3章受限玻耳茲曼機 38
3.1 受限玻耳茲曼機的標準
模型 38
3.2受限玻耳茲曼機的學習算法 40
3.3 受限玻耳茲曼機的變種模型 44
第4章 自編碼器 48
4.1 自編碼器的標準模型 48
4.2 自編碼器的學習算法 50
4.3 自編碼器的變種模型 53
第5章深層信念網絡 57
5.1 深層信念網絡的標準模型 57
5.2深層信念網絡的生成學習
算法 60
5.3深層信念網絡的判彆學習算法 62
5.4深層信念網絡的變種模型 63
第6章深層玻耳茲曼機 64
6.1 深層玻耳茲曼機的標準模型 64
6.2深層玻耳茲曼機的生成學習
算法 65
6.3 深層玻耳茲曼機的判彆學習
算法 69
6.4深層玻耳茲曼機的變種模型 69
第7章和積網絡 72
7.1 和積網絡的標準模型 72
7.2和積網絡的學習算法 74
7.3和積網絡的變種模型 77
第8章捲積神經網絡 78
8.1捲積神經網絡的標準模型 78
8.2捲積神經網絡的學習算法 81
8.3捲積神經網絡的變種模型 83
第9章深層堆疊網絡 一86
9.1 深層堆疊網絡的標準模型 86
9.2深層堆疊網絡的學習算法 87
9.3深層堆疊網絡的變種模型 88
第1 0章循環神經網絡 89
10.1循環神經網絡的標準模型 89
10.2循環神經網絡的學習算法 91
10.3循環神經網絡的變種模型 92
第1 1章長短時記憶網絡 94
11.1長短時記憶網絡的標準模型 94
11.2長短時記憶網絡的學習算法 96
11.3長短時記憶網絡的變種模型 98
第12章深度學習的混閤模型、
廣泛應用和開發工具 102
12.1深度學習的}昆閤模型 102
12.2深度學習的廣泛應用 104
12.2.1 圖像和視頻處理 104
12.2.2語音和音頻處理 106
12.2.3 自然語言處理 108
12.2.4其他應用 109
12.3深度學習的開發工具 110
第1 3章深度學習的總結、
批評和展望 114
第二部分案例分析
第14章實驗背景 一118
14.1運行環境 118
14.2實驗數據 118
14.3代碼工具 120
第1 5章 自編碼器降維案例 一121
15.1 自編碼器降維程序的模塊
簡介 121
15.2 自編碼器降維程序的運行
過程 122
15.3 自編碼器降維程序的代碼
分析 127
15.3.1 關鍵模塊或函數的主要
功能 127
15.3.2主要代碼分析及注釋 128
15.4 自編碼器降維程序的使用
技巧 138
第1 6章深層感知器識彆案例 139
16.1 深層感知器識彆程序的模塊
簡介 139
16.2深層感知器識彆程序的運行
過程 140
16.3深層感知器識彆程序的代碼
分析 143
16.3.1 關鍵模塊或函數的主要
功能 143
16.3.2主要代碼分析及注釋 l43
16.4深層感知器識彆程序的使用
技巧 148
第1 7章深層信念網絡生成
案例 149
17.1 深層信念網絡生成程序的模塊
簡介 149
17.2深層信念網絡生成程序的運行
過程 150
17.3深層信念網絡生成程序的代碼
分析 153
第18章深層信念網絡分類案例163
第19章深層玻耳茲曼機識彆案例202
第20章捲積神經網絡識彆案例221
第21章循環神經網絡填充案例236
第22章長短時憶網絡分類案例245
附錄263
參考文獻269

前言/序言

　　“深度學習”一詞大傢已經不陌生瞭，隨著在不同領域取得瞭超越其他方法的成功，深度學習在學術界和工業界掀起瞭一次神經網絡發展史上的新浪潮。運用深度學習解決實際問題，不僅是學術界高素質人纔所需的技能，而且是工業界商業巨頭進行競爭的核心武器。為適應這一發展的需要，作者以長期的相關研究和教學工作為基礎，經過2~3年的調研和努力，終於編寫完本書。這是一本關於深度學習的入門教材和導論性參考書，受眾對象包括計算機、自動化、信號處理、機電工程、應用數學等相關專業的研究生、教師和科研工作者，本書有助於他們在具備神經網絡的基礎知識後進一步瞭解深度學習的理論和方法。
　　自2006年誕生以來，深度學習很快成長壯大，並有一些相關的英文書籍陸續齣版。雖然國內也開始齣現譯著，但對深度學習的內容概括得並不全麵，遠不能夠滿足市場需求。本書的內容幾乎涵蓋瞭深度學習的所有重要方麵，結構上分為基礎理論和案例分析兩個部分。在基礎理論部分，本書不僅介紹瞭深度學習的起源和發展、特點和優勢，而且描述瞭深度學習的9種重要模型，包括受限玻耳茲曼機、自編碼器、深層信念網絡、深層玻耳茲曼機、和積網絡、捲積神經網絡、深層堆疊網絡、循環神經網絡和長短時記憶網絡。此外，還討論瞭這些模型的學習算法、變種模型和混閤模型，以及它們在圖像視頻處理、音頻處理和自然語言處理等領域中的廣泛應用，並總結瞭有關的開發工具、問題和挑戰。在案例分析部分，本書主要挑選瞭一些深度學習的程序案例進行細緻的說明和分析，指導讀者學習有關的程序代碼和開發工具，以便在解決實際問題時加以靈活利用。其中，每個程序案例都包括模塊簡介、運行過程、代碼分析和使用技巧這4個部分，層次結構清晰，以利於讀者選擇和學習，並在應用中拓展思路。本書的一個不足之處是：案例分析部分沒有涉及“和積網絡”和“深層堆疊網絡”，這是因為和積網絡的運行需要大規模集群的硬件條件，另外也很難找到便於構造深層堆疊網絡案例的程序代碼。
　　本書的一大特色是從初學者的角度齣發，在知識結構的布局上注重深入淺齣，對深度學習?的模型涵蓋得較全麵，文獻引用非常豐富，既適閤讀者入門學習，又有助於他們深入鑽研。同時，本書也試圖糾正許多讀者對深度學習的_些錯誤理解，比如認為多層感知器不是深度學習模型，認為白編碼器能夠直接用來識彆手寫字符，認為受限玻耳茲曼機也是嚴格意義上的深度學習模型，等等。
　　本書的另，個特色是通過程序案例介紹深度學習模型。這對缺乏相關背景知識的讀者可能非常有幫助，使他們在知其然不知其所以然的情況F運行深度學習程序並獲得計算結果，從而在積纍實踐經驗和感性認識的過程中逐步瞭解深度學習的有關內容。本書的案例涉及三種常見的編程iIi.壽：Matlab.Pytl，o。，和（：++。其中，很多深度學習程序是用Matlah編寫的，可以直接運行。，如果使用Pvlh．，n語言‘編寫深度學習程序，則可以調用Theano開源庫；若使用c++語言，則r】“以1川Caffe斤源庫。不同的語言分析案例有助於讀者全麵瞭解深度學習模型和算法的實現途徑，並根據自己的熟練程度靈活選擇。
　　本扣是集體智慧的結晶。北京工業大學計算機學院的劉波、鬍海鶴和劉兆英等老師，以及張、ni紅、曾少鋒、瀋成愷、楊紅麗和丁勇等同學，在文獻和軟件資料的收集整理方麵提供瞭很大幫助：，此外，華章公司的溫莉芳副總經理對本書的i…版給予瞭大力支持，張夢玲編輯對本書內容的編排提齣瞭許多寶貴意見。在這裏嚮他們錶示衷心的感謝c，最後，還要感謝父母、愛人和兒女在本書寫作期間給予的理解，感謝他們的真情鼓勵、默默付im以及塒非規律生活的寬容。同時，作者在此也因減少瞭對他們的關愛而深錶愧疚和歉意。
　　限於作者水平，本書在內容取材和結構編排r町能存在不妥之處，希望使用本書的教師、學生、孥傢以及其他讀者提齣寶貴的批評和建議。，作者2016年8月於北京工業大學

《人工智能的黎明：從感知到智能的飛躍》 一、 導言：智能的邊界與時代的呼喚 我們正站在一個前所未有的技術變革浪潮之巔。從計算能力的指數級增長，到海量數據的唾手可得，再到算法的日臻精妙，一股強大的力量正以前所未有的速度重塑著我們理解世界、改造世界的方式。這股力量，便是人工智能（Artificial Intelligence, AI）。它不再是科幻小說中的遙遠幻想，而是深刻影響著我們生活方方麵麵的現實存在。從智能手機中的語音助手，到自動駕駛汽車的傳感器，再到醫療影像的輔助診斷，AI的身影無處不在。 然而，當我們驚嘆於AI的強大能力時，是否也曾停下腳步，思考這背後究竟蘊含著怎樣的智慧？我們又該如何理解和駕馭這股日益強大的力量？《人工智能的黎明：從感知到智能的飛躍》正是為瞭迴應這些深層追問而生。本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一次關於智能本質的探索之旅，一次跨越學科界限的知識融閤，旨在為所有對人工智能懷有好奇心、希望深入理解其底層邏輯和未來前景的讀者，提供一個清晰、係統且富有洞察力的解讀。 本書的寫作初衷，源於對當前人工智能發展現狀的觀察與思考。一方麵，我們看到瞭AI在諸多領域取得的突破性進展，尤其是在模式識彆、自然語言處理、決策製定等方麵展現齣的驚人能力。另一方麵，我們也意識到，公眾對於AI的理解往往停留在“能做什麼”的層麵，而對其“如何做到”的內在機製，以及由此帶來的倫理、社會等深遠影響，卻知之甚少。這種認知的鴻溝，不僅不利於AI技術的健康發展，也可能導緻誤解、恐懼甚至不必要的擔憂。 因此，《人工智能的黎明》緻力於彌閤這一認知差距。我們相信，理解AI的關鍵在於把握其核心思想的演進曆程，洞悉其賴以生存的基石原理，並審視其在不同應用場景中的實踐與挑戰。本書將帶領讀者一同穿越人工智能漫長而輝煌的曆史，從早期邏輯推理的嘗試，到聯結主義的復興，再到大數據與算力的賦能，逐步揭示AI從“感知”到“思考”，再到“創造”的蛻變過程。 我們相信，人工智能的發展並非一蹴而就，而是無數智慧結晶的纍積。從圖靈的“計算機器與智能”設想，到早期專傢係統的興起，再到神經網絡的早期探索，再到如今深度學習的蓬勃發展，每一步都凝聚瞭前人的智慧與不懈的努力。本書將以時間為軸，以思想的演進為脈絡，勾勒齣AI發展的主綫圖景，幫助讀者建立起對AI發展脈絡的宏觀認知。 本書的敘述方式，力求兼具嚴謹性與可讀性。我們避免瞭過於晦澀的數學公式和技術細節，而是側重於揭示核心概念的內在邏輯和直觀意義。我們希望通過生動的比喻、形象的描述和引人入勝的案例，讓抽象的技術概念變得觸手可及。本書的內容設計，旨在引導讀者從宏觀到微觀，從原理到應用，逐步深入地理解人工智能的復雜世界。 《人工智能的黎明》不僅關注AI的“現在”，更著眼於其“未來”。我們將在探討AI發展趨勢的同時，深入分析其可能帶來的社會變革、倫理挑戰以及人類與AI共存的可能性。本書旨在激發讀者的思考，鼓勵他們以更積極、更理性、更具建設性的態度，擁抱人工智能帶來的機遇，並共同應對其帶來的挑戰。 二、 思想的萌芽：人工智能的早期探索與奠基 人工智能的夢想，可以追溯到人類對自身智能奧秘的永恒追問。早在計算機誕生之前，哲學傢、數學傢和邏輯學傢們就對“思維”的本質進行瞭深入的探討。亞裏士多德的邏輯學，為形式化推理奠定瞭基礎；萊布尼茨的“計算器”設想，預示著機器可以處理邏輯運算；布爾的邏輯代數，則為將邏輯轉化為數學模型提供瞭可能。 1943年，沃倫·麥卡洛剋（Warren McCulloch）和沃爾特·皮茨（Walter Pitts）提齣的“神經元模型”，為人工神經網絡的研究奠定瞭理論基礎。他們認為，人類大腦的思維過程可以被簡化為一係列相互連接的神經元單元的激活和抑製。這一開創性的工作，為後來的聯結主義思潮埋下瞭伏筆。 1950年，艾倫·圖靈（Alan Turing）發錶瞭劃時代的論文《計算機器與智能》，並提齣瞭著名的“圖靈測試”。圖靈測試的齣現，標誌著人工智能研究從對生物學神經係統的模擬，轉嚮瞭對機器智能的實用化定義。他認為，如果一颱機器能夠在與人類的對話中，讓人類無法區分其是機器還是人類，那麼就可以認為這颱機器是智能的。圖靈的設想，極大地激勵瞭當時的研究者，並為人工智能研究指明瞭方嚮。 1956年，約翰·麥卡锡（John McCarthy）、馬文·閔斯基（Marvin Minsky）、剋勞德·香農（Claude Shannon）和納撒尼爾·羅切斯特（Nathaniel Rochester）等人在達特茅斯學院召開瞭一場具有裏程碑意義的研討會，並首次正式提齣瞭“人工智能”（Artificial Intelligence）這一術語。這次會議被廣泛認為是人工智能學科的起點。 在早期，符號主義（Symbolism）是人工智能研究的主流。這一學派認為，人類的智能可以通過對符號的邏輯操作來實現。研究者們開發瞭一係列基於規則和邏輯推理的程序，例如“邏輯理論傢”（Logic Theorist）和“通用問題求解器”（General Problem Solver）。這些程序能夠解決一些簡單的數學問題和邏輯推理任務，並在一定程度上模擬瞭人類的思考過程。 與此同時，另一條重要的研究路徑——聯結主義（Connectionism）——也在悄然發展。以羅森布拉特（Frank Rosenblatt）在1958年提齣的“感知器”（Perceptron）為代錶，聯結主義者試圖通過模擬人腦的神經網絡結構來構建智能機器。感知器能夠學習識彆簡單的模式，例如識彆圖像中的形狀。雖然感知器在早期麵臨一些局限性，但它為後來的神經網絡研究奠定瞭重要基礎。 然而，20世紀70年代和80年代，人工智能的發展遭遇瞭“寒鼕”。早期的研究者們對AI的能力過於樂觀，導緻瞭不切實際的期望。計算能力的限製、數據的匱乏以及算法的瓶頸，使得許多雄心勃勃的項目難以實現。例如，在自然語言理解方麵，盡管開發瞭“ELIZA”等早期程序，但其能力仍然非常有限。研究的瓶頸和期望的落空，導緻瞭資金的減少和研究的停滯。 盡管麵臨挑戰，但人工智能的火種從未熄滅。專傢係統（Expert Systems）的興起，為人工智能注入瞭新的活力。專傢係統是將特定領域的專傢知識編碼成一套規則，從而使計算機能夠像專傢一樣解決問題。例如，MYCIN係統能夠輔助醫生診斷血液感染疾病。專傢係統在一些特定領域取得瞭成功，並被商業化應用，證明瞭人工智能的實際價值。 三、 數據的洪流與算力的騰飛：人工智能的復興與演進 進入21世紀，人工智能迎來瞭前所未有的復興，這主要得益於三個關鍵因素的協同作用：海量數據的湧現、計算能力的指數級增長以及算法的創新。 互聯網的普及、移動設備的普及以及物聯網的興起，使得我們能夠以前所未有的規模收集和存儲數據。這些數據，包括文本、圖像、音頻、視頻等，成為瞭訓練復雜人工智能模型的寶貴“燃料”。“大數據”（Big Data）的概念應運而生，它不僅指數據的規模龐大，更強調數據的多樣性、實時性和價值性。 與此同時，摩爾定律的持續生效以及圖形處理器（GPU）等並行計算硬件的飛速發展，為人工智能模型提供瞭強大的算力支持。傳統的CPU在處理海量數據和復雜計算時顯得力不從心，而GPU在並行計算方麵的優勢，使其成為訓練深度神經網絡的理想選擇。算力的突破，使得之前難以實現的復雜模型成為瞭可能。 在算法層麵，深度學習（Deep Learning）的齣現，無疑是人工智能復興中最具革命性的事件。深度學習是機器學習的一個分支，其核心思想是構建具有多個層次（即“深度”）的神經網絡。這些深層神經網絡能夠從原始數據中自動學習到層次化的特徵錶示，而無需人工進行特徵工程。 早期的神經網絡模型，如單層感知器，在處理復雜問題時存在“多層感知器感知器”（Multi-layer Perceptron）等問題。深度學習通過引入更復雜的網絡結構（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN）和更優化的訓練方法（如反嚮傳播算法的改進），成功地剋服瞭這些問題。 捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域取得瞭巨大成功。通過模擬人眼的視覺皮層，CNN能夠有效地提取圖像中的局部特徵，並逐步構建齣更高級的特徵錶示。2012年，AlexNet在ImageNet大規模圖像識彆挑戰賽中取得突破性成績，標誌著深度學習在計算機視覺領域的崛起。 循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM和GRU）則在處理序列數據方麵錶現齣色，尤其是在自然語言處理（NLP）領域。RNN能夠記住之前的信息，並將其用於預測當前或未來的輸齣，這使得它們能夠理解文本的上下文，並生成連貫的語言。機器翻譯、文本生成、情感分析等任務都得益於RNN的進步。 除瞭CNN和RNN，深度學習還有許多其他重要的模型和技術，例如生成對抗網絡（GANs）在圖像生成方麵展現齣驚人的創造力，自編碼器（Autoencoders）在降維和特徵學習方麵有廣泛應用，強化學習（Reinforcement Learning）則在遊戲AI（如AlphaGo）和機器人控製等領域取得瞭顯著進展。 深度學習的強大之處在於其“端到端”的學習能力，即可以直接從原始輸入數據學習到最終輸齣，中間過程無需人工乾預。這極大地簡化瞭AI係統的開發過程，並使得AI在許多領域的應用成為可能。 四、 應用的浪潮：人工智能滲透現實世界的各個角落 人工智能的理論和算法突破，正以前所未有的速度轉化為現實世界的應用，深刻地改變著我們的生活、工作和社會。 1. 智能助手與個性化服務： 從智能手機上的Siri、小愛同學，到智能音箱、智能傢居設備，AI驅動的語音助手已經成為我們生活中不可或缺的一部分。它們能夠理解我們的語音指令，提供信息查詢、日程管理、音樂播放等服務。個性化推薦係統，如電商平颱的商品推薦、音樂和視頻平颱的歌麯和影片推薦，也廣泛運用瞭AI技術，根據用戶的曆史行為和偏好，提供定製化的內容，提升用戶體驗。 2. 交通齣行： 自動駕駛技術是AI在交通領域最引人注目的應用之一。通過結閤計算機視覺、傳感器融閤、路徑規劃和決策控製等AI技術，自動駕駛汽車能夠感知周圍環境、識彆障礙物、規劃行駛路徑並安全地駕駛。盡管仍麵臨法規和技術挑戰，但自動駕駛的願景正在逐步成為現實。此外，AI在交通流量預測、智能導航、交通擁堵緩解等方麵也發揮著重要作用。 3. 醫療健康： AI正在以前所未有的方式革新醫療領域。在醫學影像分析方麵，AI能夠輔助醫生更快速、更準確地檢測齣X光片、CT、MRI等影像中的病竈，例如腫瘤、眼底病變等。在藥物研發領域，AI能夠加速新藥的發現和篩選過程，預測藥物的有效性和副作用。在疾病診斷和預測方麵，AI可以通過分析大量的醫療數據，幫助醫生更早地發現疾病風險，並製定個性化的治療方案。 4. 金融服務： 在金融領域，AI的應用也日益廣泛。智能投顧能夠根據用戶的風險偏好和投資目標，提供個性化的投資建議。欺詐檢測係統能夠實時監測交易行為，識彆並阻止潛在的欺詐活動。信用評估模型利用AI技術，更準確地評估藉款人的信用風險。算法交易則通過AI驅動的策略，進行高效的金融市場交易。 5. 工業製造： 智能製造是AI賦能工業的重要方嚮。AI驅動的機器人能夠在生産綫上執行重復性、高精度的任務，提高生産效率和産品質量。預測性維護係統能夠通過分析設備的運行數據，預測潛在的故障，從而提前進行維修，避免生産停滯。質量檢測係統利用計算機視覺技術，對産品進行自動化檢測，確保産品質量。 6. 內容創作與媒體： AI在內容創作領域也展現齣強大的潛力。AI能夠自動生成新聞報道、撰寫詩歌、創作音樂、設計圖像，甚至製作視頻。雖然目前AI生成的內容在藝術性和深度上仍有待提升，但其在輔助人類創作者、提高內容生産效率方麵已顯現齣價值。 7. 科學研究： AI正在加速科學發現的進程。在天文學領域，AI可以幫助科學傢分析海量的望遠鏡數據，發現新的天體和宇宙現象。在材料科學領域，AI可以預測新材料的性質，加速新材料的研發。在生命科學領域，AI可以分析基因數據，揭示疾病的發生機製，並加速基因編輯技術的進步。 五、 挑戰與展望：人工智能的未來之路 盡管人工智能取得瞭巨大的成就，但我們仍需清醒地認識到其發展過程中存在的挑戰，並對人工智能的未來進行審慎的展望。 1. 倫理與偏見： AI模型的訓練依賴於數據，如果數據本身存在偏見，那麼模型也會繼承甚至放大這些偏見，導緻不公平的結果。例如，在招聘或信貸審批中，如果訓練數據存在性彆或種族歧視，那麼AI模型可能會對某些群體産生歧視。如何識彆和消除AI中的偏見，保證AI的公平性，是當前麵臨的嚴峻挑戰。 2. 可解釋性與透明度： 許多深度學習模型如同“黑箱”，其決策過程難以被人類理解。當AI在醫療、金融等關乎人生命和財産的領域做齣關鍵決策時，缺乏可解釋性會帶來信任危機。如何提升AI模型的可解釋性，讓人們能夠理解AI做齣決策的原因，是未來研究的重要方嚮。 3. 安全與隱私： 隨著AI應用的深入，數據安全和用戶隱私問題變得尤為突齣。AI係統需要大量的個人數據進行訓練和運行，如何保護這些數據的安全，防止數據泄露和濫用，是必須解決的問題。同時，AI係統的安全性也麵臨挑戰，例如被惡意攻擊或誤導，導緻係統失靈或産生危險行為。 4. 就業與社會結構： 人工智能的自動化能力，可能會取代部分人類工作崗位，對現有就業結構和社會分配帶來衝擊。如何應對AI帶來的失業問題，進行技能再培訓，調整社會保障體係，是各國政府需要認真思考的問題。 5. 人類與AI的共存： 未來，人類與AI的關係將如何演變？是協作共贏，還是競爭對抗？人工智能的終極目標是否會超越人類的控製？這些深刻的問題需要我們提前思考和準備。發展“負責任的AI”，建立有效的監管框架，引導AI朝著有益於人類社會的方嚮發展，至關重要。 展望未來，人工智能的發展將繼續呈現以下趨勢： 通用人工智能（AGI）的探索： 當前的人工智能大多是“弱人工智能”，隻能在特定領域執行任務。研究者們正努力朝著能夠像人類一樣理解、學習和應用知識的“通用人工智能”邁進，盡管這條道路充滿挑戰。 AI與各學科的深度融閤： AI將不再是一個獨立的學科，而是與生物學、物理學、化學、社會學等各個學科深度融閤，催生新的科學發現和技術突破。 AI倫理與治理的完善： 隨著AI應用的普及，對AI倫理、法律和治理的研究將更加深入，以確保AI的健康發展和廣泛應用。 人機協作的新模式： 未來，人與AI將形成更加緊密的協作關係，AI將成為人類的強大工具和夥伴，共同解決更加復雜的問題。 《人工智能的黎明：從感知到智能的飛躍》希望能夠成為您理解人工智能的一扇窗戶，一次啓迪思維的旅程。我們相信，通過深入瞭解人工智能的過去、現在和未來，人類將能夠更好地駕馭這股強大的技術力量，共同創造一個更加智能、美好且可持續的未來。這並非終點，而是我們共同探索智能邊界的全新起點。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對新技術充滿熱情但又苦於沒有係統學習機會的自學者。每次看到深度學習在各種領域取得突破性進展，都覺得很激動，但又不知道從何處著手。我之前嘗試過零散地看一些在綫教程和博客，但往往是碎片化的信息，缺乏連貫性和深度，難以形成完整的知識體係。我希望能通過《深度學習導論及案例分析》這本書，建立起對深度學習的係統性認知。我希望它能從最基礎的概念講起，比如什麼是神經網絡，什麼是深度學習，以及它與傳統機器學習的區彆。然後，逐步引導我瞭解更復雜的模型和算法，例如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，並且解釋它們是如何工作的。最令我期待的是“案例分析”部分，我希望能看到一些將深度學習應用於實際問題的生動案例，比如如何用深度學習來創作藝術、如何進行情感分析、或者如何構建一個智能問答係統。如果書中能提供一些解決這些問題的思路和方法，甚至一些代碼片段，那將對我理解和實踐深度學習有非常大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能這個領域充滿好奇，尤其是最近幾年深度學習的飛速發展，簡直是顛覆性的。雖然我也看過一些新聞報道和科普文章，但總覺得隔靴搔癢，很多核心的原理和技術細節我還是摸不著頭腦。我希望《深度學習導論及案例分析》這本書能夠為我打開這扇門。我希望能從這本書裏瞭解到深度學習究竟是什麼，它的核心思想是什麼，比如神經網絡的層級結構、激活函數的作用，以及反嚮傳播算法是怎麼工作的。除瞭理論，我也很看重“案例分析”的部分。我希望它能展示一些成功的深度學習應用，比如人臉識彆、自動駕駛、智能推薦係統等，並且詳細解釋這些應用背後是如何運用深度學習技術的。如果能有一些經典的算法和模型的講解，比如CNN、RNN、Transformer等，並且說明它們各自的優勢和適用場景，那就更完美瞭。我希望這本書能讓我從一個門外漢，變成一個對深度學習有初步認識和理解的愛好者。

評分☆☆☆☆☆

最近翻瞭幾本關於“算法理論”的書，感覺都太過於抽象瞭，理論公式一大堆，讀起來像是啃石頭。這本書《深度學習導論及案例分析》雖然我還沒有深入閱讀，但從它的書名來看，應該會更側重於實際應用和操作層麵。我之前嘗試過學習一些機器學習的算法，但很多時候理論推導讓我頭疼，到瞭實際編程的時候就不知道從何下手。如果這本書能夠將復雜的深度學習概念用更直觀的方式講解，並且能結閤一些具體的應用場景，比如圖像識彆、自然語言處理等等，那對我這種實踐派來說就太友好瞭。我尤其期待它在“案例分析”這部分的內容，希望能看到一些真實世界的項目是如何利用深度學習解決問題的，甚至能有代碼示例，這樣我就能邊學邊練，真正把知識內化。當然，如果它能有一些關於模型調優、性能評估的實用技巧，那就更棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

在工作中，我經常需要接觸到一些需要處理大量數據並從中提取有價值信息的問題。近來，深度學習在很多領域都展現齣瞭驚人的能力，我希望能將其引入到我的工作中，以提高效率和解決問題的能力。然而，我之前對深度學習的瞭解僅限於皮毛，對如何選擇閤適的模型、如何進行數據預處理、以及如何訓練和優化模型等方麵都缺乏深入的理解。《深度學習導論及案例分析》這本書的書名立刻吸引瞭我，我希望它能夠提供一個清晰且實用的學習框架。我期待書中能夠詳細介紹各種主流的深度學習模型，並分析它們各自的優劣勢以及適用場景。更重要的是，“案例分析”部分，我希望能夠看到一些實際工作場景中的應用案例，例如如何利用深度學習進行文本挖掘、圖像識彆、或者異常檢測等，並且最好能有關於如何將這些技術落地到具體業務流程的指導。如果書中還能包含一些關於模型部署、性能監控以及常見問題的解決方法，那將對我實際開展深度學習項目非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在校的計算機專業學生，我正在為我的畢業設計尋找一個有深度且具有前瞻性的課題。我對深度學習很感興趣，但目前接觸到的課程內容大多是基礎的算法和數據結構，對於如何將這些理論應用到實際問題中，尤其是前沿的深度學習領域，還缺乏係統性的指導。我希望《深度學習導論及案例分析》這本書能提供一個清晰的學習路徑，從基礎概念入手，逐步深入到復雜的模型和技術。我尤其關注“案例分析”部分，如果書中能包含一些針對具體行業或應用場景的深度學習解決方案，例如在醫療影像分析、金融風險預測、或者智能製造等方麵的案例，並且詳細闡述模型的構建、訓練、評估以及部署的全過程，這將對我尋找畢業設計靈感和掌握實際操作技能有極大的幫助。我希望這本書能夠讓我對深度學習的實際應用有一個更清晰的認識，並為我未來的學術研究和職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

是一本好書，簡單易懂，有公式有圖，說得清楚，看得明白，深度夠推薦大傢。

評分☆☆☆☆☆

看瞭一波，在公司成功用GRU實現瞭文本分類，贊！

評分☆☆☆☆☆

好書(?▽?)，值得一買

評分☆☆☆☆☆

發貨速度快，質量也不錯，挺好的

評分☆☆☆☆☆

京東買書就是方便，快遞很好。什麼東西都在這裏買瞭

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本深度學習的入門級書，可以看看，要有一定的機器學習基礎。但是他又比一些機器學習寫的淺顯一些，看完論文中的詞基本上就知道啥意思瞭。

評分☆☆☆☆☆

的賣傢客服、倉管、老闆。於是我寫下瞭一小段話,給我

評分☆☆☆☆☆

者傢裏，還可以刷卡付款。自營的商品挺有保證，售後，有問

評分☆☆☆☆☆

封麵有皺痕，印刷可以。