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

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 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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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

具體描述

《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。

用戶評價

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。

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