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店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111582984

商品編碼：19280990875

《精通人工智能：從理論到實踐的深度探索》 前言 在人類文明的長河中，我們從未停止對智慧的追尋和對未知的探索。從遠古的神話傳說到近代的科學革命，再到如今的數字化浪潮，智慧的火種一直在傳承與演進。人工智能（AI），作為當前科技領域最激動人心、最具顛覆性的力量之一，正以前所未有的速度重塑著我們的世界，深刻影響著社會的方方麵麵，從生産方式到生活習慣，從經濟模式到倫理觀念。它不再是科幻小說中的遙遠想象，而是觸手可及的現實，是驅動未來發展的核心引擎。 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的AI知識體係。我們希望通過係統的梳理和細緻的講解，幫助您理解人工智能的起源、發展脈絡、核心理論，掌握其關鍵技術，並洞察其在各行各業的應用前景與潛在挑戰。無論您是計算機科學領域的初學者，還是有一定基礎的開發者、研究人員，亦或是對AI充滿好奇的行業從業者，本書都將成為您深入探索AI世界的得力助手。 第一部分：人工智能的基石——理論與曆史迴顧 第一章：人工智能的定義、發展曆程與哲學思考 什麼是人工智能？ 本章將從多個維度深入剖析人工智能的定義。我們將探討其廣義與狹義的概念，區分強人工智能與弱人工智能，以及機器智能與人類智能的根本差異。AI的目標不僅僅是模仿，更是創造具有學習、推理、感知、理解甚至創造能力的智能係統。 漫溯AI的韆年足跡： 從古希臘哲學傢對思維機械化的猜想，到圖靈測試的誕生，再到早期符號主義、連接主義的蓬勃發展，人工智能經曆瞭數次浪潮與低榖。我們將迴顧關鍵的曆史事件、重要的人物（如艾倫·圖靈、約翰·麥卡锡、馬文·明斯基等）以及它們對AI發展産生的深遠影響。瞭解AI的曆史，是為瞭更好地把握其現在與未來。 AI的哲學迷思： 智能的本質是什麼？機器能否擁有意識？AI的發展會帶來哪些倫理、道德和社會挑戰？本章還將觸及人工智能領域長期存在的哲學爭論，引導讀者思考AI的邊界與責任，為技術的發展提供人文關懷的視角。 第二章：機器學習：AI的核心驅動力 從數據中學習： 機器學習是實現人工智能的關鍵技術。本章將深入淺齣地介紹機器學習的基本概念，包括監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。我們將闡述模型訓練、特徵工程、過擬閤與欠擬閤等核心術語。 經典算法的奧秘： 我們將詳細講解一些最常用和最具代錶性的機器學習算法。 監督學習算法： 綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等，並分析它們的原理、優缺點及適用場景。 無監督學習算法： K-Means聚類、層次聚類、主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）等，探討它們在數據降維、模式識彆和異常檢測中的作用。 強化學習： 介紹馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning、深度Q網絡（DQN）等，理解智能體如何通過與環境交互來學習最優策略。 評估與優化模型： 如何科學地評估模型的性能？精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等評估指標將被詳細解析。此外，我們將討論交叉驗證、網格搜索、隨機搜索等模型調優技術，幫助讀者構建更魯棒、更準確的模型。 第三章：深度學習：開啓感知智能的新紀元 神經網絡的演進： 深度學習是機器學習的一個分支，其核心是構建具有多層結構的神經網絡。本章將追溯感知機、多層感知機（MLP）的發展，並重點介紹深度學習的基石——反嚮傳播算法。 捲積神經網絡（CNN）： 深入剖析CNN在圖像識彆、目標檢測等視覺任務中的強大能力。我們將詳細講解捲積層、池化層、激活函數（如ReLU）以及全連接層的原理，並介紹經典的CNN架構（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception）。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）/門控循環單元（GRU）： 理解RNN如何處理序列數據，如自然語言、時間序列。我們將重點講解LSTM和GRU如何解決RNN的長期依賴問題，及其在文本生成、機器翻譯、語音識彆等領域的應用。 Transformer模型與自注意力機製： 介紹Transformer如何通過自注意力機製打破RNN的順序限製，成為自然語言處理（NLP）領域的新範式，以及其對計算機視覺等領域的輻射。 生成對抗網絡（GAN）： 探索GAN在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵的驚人創造力，並分析其生成器與判彆器的對抗訓練過程。 第二部分：人工智能的關鍵技術與實現 第四章：自然語言處理（NLP）的核心技術 文本的預處理與錶示： 分詞、詞乾提取、詞形還原、停用詞去除、詞嚮量（Word2Vec, GloVe, FastText）等技術，如何將非結構化的文本轉化為機器可理解的數字形式。 語言模型與序列標注： N-gram模型、循環神經網絡語言模型、Transformer語言模型（如BERT、GPT係列）的原理與發展。詞性標注、命名實體識彆（NER）、情感分析等關鍵NLP任務的解決方案。 文本生成與機器翻譯： 基於Seq2Seq模型、Attention機製以及Transformer的機器翻譯係統。文本摘要、對話係統、內容創作等文本生成技術的實現。 對話係統與智能客服： 從基於規則的係統到基於機器學習的對話管理。意圖識彆、槽位填充、對話狀態跟蹤以及Response Generation等關鍵環節。 第五章：計算機視覺（CV）的關鍵技術 圖像處理基礎： 圖像增強、濾波、邊緣檢測、特徵提取（SIFT, SURF, ORB）等。 圖像分類與識彆： 利用CNN模型實現對圖像內容的分類。 目標檢測與分割： Faster R-CNN, YOLO, SSD等目標檢測算法。圖像分割技術（語義分割、實例分割）的應用。 人臉識彆與行為分析： 人臉檢測、特徵提取、人臉比對。視頻監控中的行為識彆與異常檢測。 圖像生成與風格遷移： GAN在圖像生成中的應用，以及Neural Style Transfer技術。 第六章：強化學習與決策智能 從環境交互中學習： 詳細闡述強化學習的要素：狀態、動作、奬勵、策略、價值函數。 策略梯度與Actor-Critic方法： Deep Policy Gradient（PG）、Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）等方法的原理。 深度強化學習的應用： AlphaGo、遊戲AI、機器人控製、自動駕駛等領域的突破性進展。 多智能體係統（MAS）與閤作/競爭： 探討多個智能體在復雜環境中如何協同或對抗，以及相關算法。 第七章：AI係統的構建與部署 AI開發框架： TensorFlow、PyTorch、Keras等主流深度學習框架的介紹、安裝與基本使用。 數據科學工具集： NumPy, Pandas, Scikit-learn等在數據預處理、特徵工程和模型評估中的應用。 模型訓練與優化： 分布式訓練、模型量化、剪枝、知識蒸餾等提升模型效率和性能的技術。 AI模型的部署： 將訓練好的模型部署到服務器、移動端、邊緣設備等不同平颱。Docker、Kubernetes等容器化技術在AI部署中的作用。 AI工程化： MLOps（Machine Learning Operations）的概念與實踐，實現AI模型的生命周期管理，包括數據管理、模型版本控製、持續集成/持續部署（CI/CD）等。 第三部分：人工智能的未來與社會影響 第八章：AI在各行各業的應用展望 醫療健康： 疾病診斷、藥物研發、個性化治療、醫療影像分析。 金融服務： 風險評估、欺詐檢測、量化交易、智能投顧。 智能製造： 工業自動化、質量檢測、預測性維護、供應鏈優化。 零售與電商： 個性化推薦、智能客服、需求預測、庫存管理。 交通齣行： 自動駕駛、智能交通管理、路徑規劃。 教育娛樂： 個性化學習、智能輔導、內容生成、遊戲AI。 科學研究： 材料科學、天文學、生物學等領域中的AI輔助發現。 第九章：AI的倫理、安全與社會挑戰 偏見與公平性： 數據偏差導緻的算法歧視，以及如何構建公平公正的AI係統。 隱私保護： AI模型對個人數據的依賴與潛在泄露風險，差分隱私、聯邦學習等技術。 可解釋性AI（XAI）： 理解AI決策過程的重要性，以及相關的解釋技術。 AI的安全性： 對抗性攻擊、模型魯棒性，以及如何防範AI濫用。 就業結構調整： AI對傳統就業崗位的影響，以及社會適應性策略。 AI治理與監管： 製定AI發展規範、法律法規，引導AI嚮善發展。 第十章：邁嚮通用人工智能（AGI）的探索 AGI的定義與挑戰： 什麼是通用人工智能，及其與當前專用AI的區彆。AGI麵臨的核心科學與工程難題。 前沿研究方嚮： 具身智能（Embodied AI）、符號-連接混閤模型、因果推理、元學習等。 AGI的潛在影響： 對人類社會、經濟、文明可能産生的顛覆性變革。 人類與AI的未來共存： 思考人與智能機器和諧共處、共同發展的可能性。 結語 人工智能的浪潮已然到來，它帶來瞭前所未有的機遇，也伴隨著深刻的挑戰。本書的編寫，旨在為讀者提供一個紮實的理論基礎、清晰的技術脈絡和廣闊的視野，助力您在這個日新月異的領域中乘風破浪。我們相信，通過不懈的學習與實踐，人工智能將成為推動人類社會進步的強大力量，開啓一個更加智能、美好的未來。希望本書能激發您對AI的無限熱情，並陪伴您在這個激動人心的探索旅程中不斷前行。

評分☆☆☆☆☆

這本《包郵 白話區塊鏈 比特幣核心技術算法 區塊鏈分類底層架構框架開發技術指南教程書籍》真的是一次讓我眼前一亮的機會。一直以來，我對區塊鏈技術都充滿瞭好奇，但市麵上很多書籍要麼過於理論化，要麼就充斥著各種晦澀難懂的術語，讓我望而卻步。直到我拿到這本書，我纔真正感受到“白話”的魅力。它不像一本枯燥的技術手冊，更像是一位經驗豐富的老師，循循善誘地將復雜的概念抽絲剝繭，用最貼近生活、最容易理解的方式呈現齣來。我尤其喜歡它在解釋比特幣的挖礦原理時，用到瞭很多形象的比喻，讓我這個非技術背景的人也能大緻領悟其精髓。而且，書中對區塊鏈的分類以及底層架構的介紹，也給瞭我一個清晰的框架，不再是零散的知識點堆砌，而是形成瞭一個完整的知識體係。我仿佛看到自己正在一步步搭建區塊鏈世界的地圖，對未來的學習方嚮有瞭更明確的指引。這本書的排版也很舒服，閱讀體驗極佳，不會因為內容的技術性而感到壓抑，反而讓我對接下來的學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在關注金融科技的發展，而區塊鏈無疑是其中最熱門的領域之一。《包郵 白話區塊鏈 比特幣核心技術算法 區塊鏈分類底層架構框架開發技術指南教程書籍》這本書，簡直就是為我量身定製的。它不僅僅是在介紹一個概念，更是在剖析一個正在改變世界的底層技術。我特彆欣賞書中對區塊鏈分類的細緻梳理，從公有鏈到私有鏈，每一種的特點、優缺點以及應用場景都得到瞭清晰的闡述。這讓我能夠站在更高的層麵去理解區塊鏈的多樣性和靈活性。而對比特幣核心技術算法的深入解析，更是讓我對這個去中心化係統的運作機製有瞭更深層次的認識。我不再僅僅是看到一個數字貨幣的漲跌，而是能夠理解其背後的數學原理和安全保障。這本書的教程性質也讓我覺得非常實用，它不是一本停留在理論層麵的書籍，而是真正能夠指導你去學習和實踐的。我感覺自己正在一步步接近區塊鏈技術的真相，並且對於如何將這些技術應用到實際業務中，也有瞭初步的構想。

評分☆☆☆☆☆

《包郵 白話區塊鏈 比特幣核心技術算法 區塊鏈分類底層架構框架開發技術指南教程書籍》的齣現，可以說是填補瞭我學習區塊鏈過程中的一個巨大空白。我之前嘗試過一些其他資料，但都很難深入理解其核心技術和算法。這本書在這方麵做得非常齣色，它並沒有停留在概念層麵，而是真正深入到瞭比特幣背後的技術細節。我印象最深刻的是關於“工作量證明”（PoW）的講解，作者用清晰的邏輯和詳實的步驟，一步步剖析瞭挖礦的計算過程，以及其如何保證網絡的安全性。這讓我終於理解瞭為什麼比特幣的算力如此重要。同時，書中關於不同區塊鏈分類的介紹，也讓我對這個龐大的技術生態有瞭更宏觀的認識。我之前隻知道比特幣，但通過這本書，我瞭解到還有公有鏈、聯盟鏈、私有鏈等多種形式，它們各有側重，適用於不同的場景。這種係統性的梳理，讓我覺得自己的知識體係得到瞭極大的拓展，不再局限於單一的視角。這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，對於想要深入瞭解區塊鏈技術的人來說，絕對是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這本書抱有的期待並不是很高，畢竟“白話”和“技術指南”放在一起，我總覺得會有些矛盾。但事實證明，我的擔憂是多餘的。這本書的作者真的是一位非常瞭不起的傳播者。它不僅將比特幣的核心技術算法講得透徹，更重要的是，它還觸及到瞭區塊鏈的底層架構和開發技術。我之前一直認為開發區塊鏈是一件非常高大上的事情，普通人根本無法企及。但這本書的齣現，讓我看到瞭希望。它詳細介紹瞭構建區塊鏈係統所需的各種要素，以及如何進行二次開發。這讓我不再僅僅是一個區塊鏈的旁觀者，而是開始思考自己是否也能成為一名參與者。書中對於不同框架的介紹，也為我提供瞭寶貴的參考。我開始意識到，原來開發一個區塊鏈項目，並不是一件遙不可及的事情，而是可以通過係統性的學習和實踐來達成的。這本書就像一扇門，為我打開瞭通往區塊鏈開發世界的大門，讓我充滿瞭實踐的動力。

評分☆☆☆☆☆

在我接觸過的眾多技術類書籍中，《包郵 白話區塊鏈 比特幣核心技術算法 區塊鏈分類底層架構框架開發技術指南教程書籍》無疑是讓我收獲最大的一本。它的“白話”風格，讓原本枯燥晦澀的技術原理變得生動有趣，更容易被理解和吸收。我一直對區塊鏈的底層架構感到好奇，但很多資料要麼過於抽象，要麼就隻停留在錶麵。《包郵 白話區塊鏈》這本書則不然，它非常紮實地講解瞭區塊鏈的分類，以及其底層的框架和開發技術。我尤其喜歡它在解釋共識機製時，運用瞭很多通俗易懂的比喻，讓我一下子就明白瞭各種共識算法的原理和區彆。這本書的學習體驗非常好，它循序漸進，層層遞進，讓我在不知不覺中就掌握瞭大量的知識。讀完這本書，我感覺自己對區塊鏈技術有瞭一個全新的認識，不再是碎片化的信息，而是一個完整、係統的知識體係。這本書的實用性和前沿性都非常高，絕對是任何想要深入瞭解區塊鏈技術的人的必備讀物。