深度学习中文版(彩印) deep learning AI圣经人工智能机器系统奠基性书籍机器人学习 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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伊恩·古德费洛等著，赵申剑，黎彧君，符天凡，李凯译

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深度学习中文版
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店铺：泰州新华书店图书专营店

出版社：人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：24209620873

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-08-01

具体描述

编辑推荐

　　AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国ya马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的bi读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推jian！

　　深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。

　　本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。

　　封面特色：由艺术家DanielAmbrosi提供的中央公园杜鹃花步道梦幻景观。在Ambrosi的亿级像素全景图上，应用JosephSmarr（Google）和ChirsLamb（NVIDIA）修改后的GoogleDeepDream开源程序，创造了DanielAmbrosi的“幻景”。

内容简介

　　《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

　　《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

作者简介

　　IanGoodfellow，谷歌公司(Google)的研究科学家，2014年蒙特利尔大学机器学习博士。他的研究兴趣涵盖大多数深度学习主题，特别是生成模型以及机器学习的安全和隐私。IanGoodfellow在研究对抗样本方面是一位有影响力的早期研究者，他发明了生成式对抗网络，在深度学习领域贡献卓越。

　　YoshuaBengio，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系(DIRO)的教授，蒙特利尔学习算法研究所(MILA)的负责人，CIFAR项目的共同负责人，加拿大统计学习算法研究主席。YoshuaBengio的主要研究目标是了解产生智力的学习原则。他还教授“机器学习”研究生课程(IFT6266)，并培养了一大批研究生和博士后。

　　AaronCourville，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授，也是LISA实验室的成员。目前他的研究兴趣集中在发展深度学习模型和方法，特别是开发概率模型和新颖的推断方法。AaronCourville主要专注于计算机视觉应用，在其他领域，如自然语言处理、音频信号处理、语音理解和其他AI相关任务方面也有所研究。

　　中文版审校者简介

　　张志华，北京大学数学科学学院统计学教授，北京大学大数据研究中心和北京大数据研究院数据科学教授，主要从事机器学习和应用统计学的教学与研究工作。

　　译者简介

　　赵申剑，上海交通大学计算机系硕士研究生，研究方向为数值优化和自然语言处理。

　　黎彧君，上海交通大学计算机系博士研究生，研究方向为数值优化和强化学习。

　　符天凡，上海交通大学计算机系硕士研究生，研究方向为贝叶斯推断。

　　李凯，上海交通大学计算机系博士研究生，研究方向为博弈论和强化学习。

精彩书评

　　《深度学习》由该领域的三位专家撰写，是目前该领域唯1的综合性图书。它为正在进入该领域的软件工程师和学生提供了广泛的视角和基础的数学知识，同时也可以为研究者提供参考。

　　——ElonMusk，OpenAI联合主席，特斯拉和SpaceX共同创始人兼首席执行官

　　这是深度学习的权wei教科书，由该领域的主要贡献者撰写。此书内容非常清晰、全面并且权wei。阅读这本书，你可以知道深度学习的由来、它的好处以及它的未来。

　　——GeoffreyHinton，多伦多大学荣誉退休教授，Google杰出研究科学家

　　zui近十年以来，深度学习成为了风靡全球的技术。学生、从业人员和教师都需要这样一本包含基本概念、实践方法和高级研究课题的教科书。这是深度学习领域第1本综合性的教科书，由几位极具创意和多产的研究人员撰写。这本书将成为经典。

　　——YannLeCun，Facebook人工智能研究院院长，纽约大学计算机科学、数据科学与神经科学教授

　　深度学习的中文译本忠实客观地表述了英文原稿的内容。本书三位共同作者是一个老中青三代结合的整体，既有深度学习领域的奠基人，也有处于研究生涯中期的领域中坚，更有领域里近年涌现的新星。所以书作结构行文很好地考虑到了处于研究生涯各个不同阶段的学生和研究人员的需求，是一本非常好的关于深度学习的教科书。

　　深度学习近年在学术界和产业界都取得了极大的成功，但诚如本书作者所说，深度学习是创建人工智能系统的一个重要的方法，但不是全部的方法。期望在人工智能领域有所作为的研究人员，更可以通过本书充分思考深度学习和传统机器学习和人工智能算法的联系和区别，共同推进本领域的发展。

　　——微软研究院首席研究员华刚博士

　　这是一本还在写作阶段就被开发、研究，工程人员极大关注的深度学习教科书。它的出版表明了我们进入了一个系统化理解和组织深度学习框架的新时代。这本书从浅入深介绍了基本数学、机器学习经验，以及现阶段深度学习理论和发展。它能帮助AI技术爱好者和从业人员在三位专家学者的思维带领下全方位了解深度学习。

　　——腾讯优图杰出科学家、香港中文大学教授贾佳亚

　　深度学习代表了我们这个时代的人工智能技术。这部由该领域专业的几位学者Goodfellow、Bengio、Courville撰写的题为《深度学习》的著作，涵盖了深度学习的基础与应用、理论与实践等各个方面的主要技术，观点鲜明，论述深刻，讲解详尽，内容充实。相信这是每一位关注深度学习人士的必读书目和必备宝典。感谢张志华教授等的辛勤审校，使这部大作能够这么快与中文读者见面。

　　——华为诺亚方舟实验室主任，北京大学、南京大学客座教授，IEEEFellow李航

　　从基础前馈神经网络到深度生成模型，从数学模型到极好实践，此书覆盖深度学习的各个方面。《深度学习》是当下zui适合的入门书籍，强烈推荐给此领域的研究者和从业人员。

　　——亚马xun主任科学家、ApacheMXNet发起人之一李沐

　　出自三位深度学习zui前沿权wei学者的教科书一定要在案前放一本。本书的第二部分是精华，对深度学习的基本技术进行了深入浅出的精彩阐述。

　　——ResNet作者之一、Face++首席科学家孙剑

　　过去十年里，深度学习的广泛应用开创了人工智能的新时代。这本教材是深度学习领域有重要影响的几位学者共同撰写。它涵盖了深度学习的主要方向，为想进入该领域的研究人员，工程师，以及初学者提供了一个很好的系统性教材。

　　——香港中文大学信息工程系主任汤晓鸥教授

　　AI圣经！此书是所有数据科学家和机器学习从业者要在这个快速增长的下一代技术领域立足的必读书籍。

　　——DanielD.Gutierrez，知名媒体机构insideBIGDATA

　　这是一本教科书，又不止是一本教科书。任何对深度学习感兴趣的读者，本书在很长一段时间里，都将是你能获得的zui全面系统的资料，以及思考并真正推进深度学习产业应用、构建智能化社会框架的绝jia理论起点。

　　——新智元创始人兼CEO杨静

前言/序言

　　译者序青山遮不住，毕竟东流去

　　深度学习这个术语自2006年被正式提出后，在最近10年得到了巨大发展。它使人工智能(AI)产生了革命性的突破，让我们切实地领略到人工智能给人类生活带来改变的潜力。2016年12月，MIT出版社出版了IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位学者撰写的《DeepLearning》一书。三位作者一直耕耘于机器学习领域的前沿，引领了深度学习的发展潮流，是深度学习众多方法的主要贡献者。该书正应其时，一经出版就风靡全球。

　　该书包括3个部分，第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识。第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术。第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。因此，该书适用于不同层次的读者。我本人在阅读该书时受到启发良多，大有裨益，并采用该书作为教材在北京大学讲授深度学习课程。

　　这是一本涵盖深度学习技术细节的教科书，它告诉我们深度学习集技术、科学与艺术于一体，牵涉统计、优化、矩阵、算法、编程、分布式计算等多个领域。书中同时也蕴含了作者对深度学习的理解和思考，处处闪烁着深刻的思想，耐人回味。第1章关于深度学习的思想、历史发展等论述尤为透彻而精辟。

　　作者在书中写到：“人工智能的真正挑战在于解决那些对人来说很容易执行、但很难形式化描述的任务，比如识别人们所说的话或图像中的脸。对于这些问题，我们人类往往可以凭直觉轻易地解决”。为了应对这些挑战，他们提出让计算机从经验中学习，并根据层次化的概念体系来理解世界，而每个概念通过与某些相对简单的概念之间的关系来定义。由此，作者给出了深度学习的定义：“层次化的概念让计算机构建较简单的概念来学习复杂概念。如果绘制出表示这些概念如何建立在彼此之上的一幅图，我们将得到一张‘深’(层次很多)的图。由此，我们称这种方法为AI深度学习(deeplearning)”。

　　作者指出：“一般认为，到目前为止深度学习已经经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论(cybernetics)中，20世纪80年代到90年代深度学习以联结主义(connectionism)为代表，而从2006年开始，以深度学习之名复兴”。

　　谈到深度学习与脑科学或者神经科学的关系，作者强调：“如今神经科学在深度学习研究中的作用被削弱，主要原因是我们根本没有足够的关于大脑的信息作为指导去使用它。要获得对被大脑实际使用算法的深刻理解，我们需要有能力同时监测(至少是)数千相连神经元的活动。我们不能够做到这一点，所以我们甚至连大脑最简单、最深入研究的部分都还远远没有理解”。值得注意的是，我国有些专家热衷倡导人工智能与脑科学或认知学科的交叉研究，推动国家在所谓的“类脑智能”等领域投入大量资源。且不论我国是否真有同时精通人工智能和脑科学或认知心理学的学者，至少对交叉领域，我们都应该怀着务实、理性的求是态度。唯有如此，我们才有可能在这一波人工智能发展浪潮中有所作为，而不是又成为一群观潮人。

　　作者进一步指出：“媒体报道经常强调深度学习与大脑的相似性。的确，深度学习研究者比其他机器学习领域(如核方法或贝叶斯统计)的研究者更可能地引用大脑作为参考，但大家不应该认为深度学习在尝试模拟大脑。现代深度学习从许多领域获取灵感，特别是应用数学的基本内容如线性代数、概率论、信息论和数值优化。尽管一些深度学习的研究人员引用神经科学作为重要的灵感来源，然而其他学者完全不关心神经科学”。的确，对于广大青年学者和一线的工程师来说，我们是可以完全不用因为不懂神经(或脑)科学而对深度学习、人工智能踯躅不前。数学模型、计算方法和应用驱动才是我们研究人工智能的可行之道。深度学习和人工智能不是飘悬在我们头顶的框架，而是立足于我们脚下的技术。我们诚然可以从哲学层面或角度来欣赏科学与技术，但过度地从哲学层面来研究科学问题只会导致一些空洞的名词。

　　关于人工神经网络在20世纪90年代中期的衰落，作者分析到：“基于神经网络和其他AI技术的创业公司开始寻求投资，其做法野心勃勃但不切实际。当AI研究不能实现这些不合理的期望时，投资者感到失望。同时，机器学习的其他领域取得了进步。比如，核方法和图模型都在很多重要任务上实现了很好的效果。这两个因素导致了神经网络热潮的第二次衰退，并一直持续到2007年”。“其兴也悖焉，其亡也忽焉”。这个教训也同样值得当今基于深度学习的创业界、工业界和学术界等警醒。

　　我非常荣幸获得人民邮电出版社王峰松先生的邀请来负责该书的中文翻译。我是2016年7月收到王先生的邀请，但那时我正忙于找工作，无暇顾及。然而，当我和我的学生讨论翻译事宜时，他们一致认为这是一件非常有意义的事情，表达愿意来承担。译稿是由我的四位学生赵申剑、黎彧君、符天凡和李凯独立完成的。申剑和天凡是二年级的硕士生，而李凯和彧君则分别是二年级和三年级的直博生。虽然他们在机器学习领域都还是新人，其知识结构还不全面，但是他们热情高涨、勤于学习、工作专注、执行力极强。他们通过重现书中的算法代码和阅读相关文献来加强理解，在不到三个月的时间就拿出了译著的初稿，之后又经过自校对、交叉校对等环节力图使译著保持正确性和一致性。他们自我协调、主动揽责、相互谦让，他们的责任心和独立工作能力让我倍感欣慰，因而得以从容。

　　由于我们无论是中文还是英文能力都深感有限，译文恐怕还是有些生硬，我们特别担心未能完整地传达出原作者的真实思想和观点。因此，我们强烈地建议有条件的读者去阅读英文原著，也非常期待大家继续指正译著，以便今后进一步修订完善。我恳请大家多给予4位译者以鼓励。请把你们对译著的批评留给我，这是我作为他们的导师必须要承担的，也是我对王峰松先生的信任做出的承诺。

　　当初译稿基本完成时，我们决定把它公开在GitHub上，希望通过广大读者的参与来完善译稿。令人惊喜的是，有上百位热心读者给予了大量富有建设性的修改意见，其中有20多位热心读者直接帮助润色校对(详见中文版致谢名单)。可以说，这本译著是大家共同努力的结晶。这些读者来自一线的工程师和在校的学生，从中我领略到了他们对深度学习和机器学习领域的挚爱。更重要的是，我感受到了他们开放、合作和奉献的精神，而这也是推动人工智能发展不可或缺的。因此，我更加坚定地认为中国人工智能发展的希望在于年青学者，唯有他们才能让我国人工智能学科在世界有竞争力和影响力。

　　江山代有人才出，各领风骚数十年！

　　张志华代笔2017年5月12日于北大静园六院

《计算思维的艺术：用算法构建智能世界》第一章：逻辑的基石——万物皆可运算在浩瀚的信息洪流中，我们如何驾驭并赋予它们智能？《计算思维的艺术》将带领您踏上一段探索计算本质的旅程。本书并非聚焦于某个具体的AI技术模型，而是深入挖掘支撑起整个智能科学的基石——计算思维。我们将从最根本的逻辑和数学原理出发，揭示算法的强大力量，以及它们如何成为连接现实世界与数字智能的桥梁。本书的第一章，我们将从“逻辑的基石”开始，探寻“万物皆可运算”的奥秘。在这里，我们将深入浅出地介绍逻辑学中的核心概念，如命题逻辑、谓词逻辑，以及它们在构建复杂推理系统中的作用。您将理解，每一个看似复杂的智能决策，都可以被分解为一系列清晰、严谨的逻辑判断。我们将通过生动的案例，例如早期的人工智能尝试，如“逻辑理论家”（Logic Theorist）和“通用问题求解器”（General Problem Solver），来展示这些基本逻辑如何被转化为计算机可以执行的指令，从而模拟人类的思考过程。接下来，我们将引入计算的基本单位——算法。您将学习到算法的定义、特性（如有限性、确定性、可行性、输入和输出），以及如何使用流程图、伪代码等工具来清晰地描述算法。我们将从简单的排序算法（如冒泡排序、选择排序）和搜索算法（如线性搜索、二分搜索）开始，逐步深入到更复杂的算法思想，例如递归、分治、动态规划等。这些看似基础的算法，却是构建一切复杂计算系统的基石。您会发现，即便是最先进的机器学习模型，其底层也离不开这些经典的算法思想的支持。此外，本章还将探讨数学在计算思维中的核心地位。我们将回顾集合论、图论、概率论等与计算密切相关的数学分支。您将理解，为什么线性代数中的矩阵运算对于理解数据表示至关重要，为什么概率论是理解不确定性推理和模型学习的基础，以及图论如何帮助我们理解网络结构和关系。我们将强调，数学语言是描述和分析计算过程的通用语言，掌握了这些数学工具，您将能够更深刻地理解算法的效率、复杂性和局限性。本书不会回避数学的严谨性，但我们会以一种鼓励探索、启发思考的方式来呈现。我们相信，理解“万物皆可运算”不仅仅是掌握一套技术，更是一种思维方式的转变。这种思维方式能够帮助您将现实世界的问题抽象成计算模型，并利用算法来寻找解决方案。在这一章的结尾，您将对计算的本质拥有一个全新的认识，并为后续更深入的学习打下坚实的基础。第二章：数据驱动的洞察——信息的价值与转化智能的涌现离不开对数据的深刻理解和有效利用。《计算思维的艺术》第二章将聚焦于“数据驱动的洞察”，探讨信息的价值如何被发掘，以及数据如何被转化为有意义的知识。我们并非探讨具体的数据库技术或数据挖掘算法，而是从计算思维的角度，审视数据在构建智能系统中的基础性作用，以及我们如何运用算法来提取数据中的规律与模式。本章伊始，我们将讨论数据的本质。什么是数据？数据是如何产生的？它们承载着怎样的信息？我们将从数字、文本、图像、声音等多样的形式出发，阐述数据是如何成为我们理解世界、模拟智能的原始素材。我们将探讨数据的分类、结构化与非结构化数据的区别，以及它们各自在计算中的挑战与机遇。例如，我们将简要提及如何将离散的数值数据与连续的传感器数据进行统一的计算表示，以及如何将自然语言文本转化为机器可以处理的符号序列。接着，我们将深入探讨数据的清洗、预处理与表示。在任何智能系统的构建过程中，原始数据往往是杂乱无章、充满噪声的。本章将介绍数据预处理的基本原则和常用方法，如缺失值处理、异常值检测、数据标准化与归一化等。您将理解，为什么“垃圾进，垃圾出”的原则在计算领域同样适用，以及精心的数据预处理如何直接影响最终智能系统的性能。我们还将探讨数据的特征工程，即如何从原始数据中提取出对特定计算任务更有意义的特征。我们将通过一些抽象的例子，说明如何将原始的像素信息转化为图像的边缘、纹理等特征，或将文本中的词语转化为具有语义信息的向量表示。数据可视化作为一种强大的信息传达工具，在本章也将占据一席之地。虽然本书的重点不在于图形设计，但我们将探讨可视化在理解数据分布、发现数据模式、评估算法效果方面的计算价值。通过简单的图表类型（如散点图、直方图、折线图）及其背后的计算原理，您将学会如何利用可视化来辅助分析，快速洞察数据中的潜在规律，从而为后续的算法设计提供方向。我们还将探讨信息论的基本概念，如熵、信息增益等，并解释它们如何帮助我们量化信息的不确定性，并指导我们如何选择最有价值的数据或特征。例如，我们将用通俗易懂的例子说明，为什么高熵的数据集往往更具挑战性，以及信息增益如何在决策树等算法中发挥作用，指导我们如何进行最优的特征划分。最后，本章将强调数据在迭代学习过程中的核心地位。智能系统的进步往往是一个不断从数据中学习、调整、优化的过程。我们将从计算的角度，描绘这种迭代学习的循环：收集数据，处理数据，应用算法，评估结果，再根据反馈调整算法或收集更多数据。这种循环思维是所有数据驱动智能方法论的核心。《计算思维的艺术》第二章旨在让您认识到，数据本身并非智能，但通过恰当的计算思维和算法处理，数据可以转化为强大的洞察力，成为构建智能世界的宝贵财富。本章将为您提供一个关于如何看待、处理和利用数据的全新视角。第三章：模型的构建与抽象——从具体到通用的计算框架智能系统的核心在于能够从经验中学习并泛化到未知情况。《计算思维的艺术》第三章将深入“模型的构建与抽象”，解析我们如何将复杂的现实世界进行简化和建模，并利用计算框架来捕捉其本质规律。本章并非聚焦于具体的模型类型，如神经网络或支持向量机，而是探讨模型作为一种抽象工具，在计算思维中的普遍性和重要性。本章将从“抽象”的概念入手。我们将讨论，为何在解决复杂问题时，需要将问题进行抽象，将关键要素提取出来，忽略无关的细节。我们将通过物理学中的理想化模型（如质点、刚体）来类比，说明在计算中，模型也是一种对现实世界的简化，但这种简化使得我们能够用数学和逻辑来描述和预测其行为。我们将探讨不同层次的抽象，从简单的数学公式到复杂的概率图模型，理解抽象的程度如何影响模型的表现力和适用范围。接着，我们将探讨“模型”在计算中的多种含义。在本书的语境下，模型不仅仅是预测函数，它更是一种对系统行为的数学或逻辑描述。我们将从最简单的模型，如线性回归模型，来介绍模型的基本构成：参数、结构和学习目标。您将理解，模型的核心在于通过参数的学习，来拟合观测到的数据，并希望能够对未观测到的数据做出准确的预测。本章将重点介绍“表示学习”的思想，但不是从具体的深度学习网络出发。我们将探讨，为什么一个好的数据表示对于模型性能至关重要。我们将通过一些通用的例子，说明如何将高维、稀疏的数据转化为低维、稠密的表示，从而捕捉数据中的隐藏结构和语义信息。例如，我们将讨论词袋模型、TF-IDF等早期文本表示方法，以及它们如何为后续的自然语言处理模型奠定基础。我们将强调，学习一个好的表示，本质上是在寻找一个能够最大限度地区分不同类别或预测不同结果的特征空间。我们将深入探讨“推理”与“学习”之间的关系。模型不仅仅是静态的描述，更是一种动态的推理引擎。我们将从贝叶斯定理的视角，来理解概率模型中的推理过程，即如何根据已知信息更新我们对未知事件的信念。同时，我们将讨论“学习”是如何驱动模型不断改进其推理能力的。我们将简要介绍监督学习、无监督学习、强化学习等不同的学习范式，并阐述它们各自通过不同的方式来调整模型参数，以实现更好的性能。本书还将讨论模型的“泛化能力”。一个好的模型，不应该仅仅在训练数据上表现出色，更重要的是它能够在新数据上做出准确的预测。我们将从偏差-方差权衡的角度，来阐述模型过度拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）的问题，以及如何通过各种计算方法来提高模型的泛化能力，例如正则化、交叉验证等。《计算思维的艺术》第三章旨在建立您对“模型”作为一种通用计算框架的深刻理解。模型是我们组织信息、捕捉规律、做出预测的工具。通过对模型构建与抽象的深入剖析，您将能够更灵活地运用计算思维来解决各种问题，而不仅仅局限于特定的AI技术。本章将为您提供一种“以模型观世界”的视角。第四章：算法的演进与智能的涌现——模式识别与决策生成的计算路径在掌握了计算的基本原理、数据处理方法以及模型构建的思想之后，《计算思维的艺术》第四章将聚焦于“算法的演进与智能的涌现”，探讨我们如何通过一系列精巧的算法设计，实现对复杂模式的识别，并最终生成智能的决策。本章并非罗列现有的AI算法库，而是从计算思维的角度，揭示算法在赋予机器智能过程中的核心作用，以及智能是如何从简单的计算规则中“涌现”出来的。本章将从“模式识别”这一核心计算任务开始。我们将探讨，机器如何能够从海量的数据中“看到”并理解其中的模式。我们将从最基本的分类算法（如K近邻、决策树）的计算逻辑入手，来阐述它们如何通过对特征空间的划分来区分不同的类别。您将理解，为什么这些看似简单的算法，在早期的人工智能研究中扮演了重要角色，以及它们如何揭示了模式识别的计算本质。接着，我们将深入探讨“搜索”在算法设计中的重要性。智能系统往往需要在巨大的可能性空间中寻找最优解。我们将从图搜索算法（如广度优先搜索、深度优先搜索、A搜索）的计算原理出发，来阐述它们如何系统地探索问题空间，并找到满足特定条件的路径或解决方案。您将理解，为什么在游戏AI、路径规划等领域，搜索算法是不可或缺的工具。 “优化”是驱动智能系统不断进步的另一重要计算范式。我们将从梯度下降等基本优化算法的计算思想出发，来解释它们如何通过迭代地调整模型参数，来最小化或最大化一个目标函数。您将理解，为什么优化算法是训练各种机器学习模型的核心，以及如何设计更有效的优化策略。本章还将探讨“概率模型”在智能决策生成中的作用。我们将从贝叶斯推理的视角，来理解模型如何根据不确定的信息做出合理的推断。您将学习到，如何利用概率模型来处理现实世界中的模糊性和不确定性，例如在信息检索、推荐系统等领域。 “生成模型”的概念也将在本章得到阐述，但并非聚焦于深度生成模型。我们将探讨，机器如何能够“创造”新的内容，例如生成新的文本、图像或音乐。我们将从统计建模的角度，来理解生成模型的计算逻辑，即如何学习数据的内在分布，并从中采样生成新的样本。 “学习”是智能涌现的关键。我们将再次强调，算法的演进并非一成不变，而是伴随着对数据的持续学习。我们将从“强化学习”的基本原理出发，来阐述智能体如何通过与环境的交互，不断试错，并通过奖励信号来优化其行为策略。您将理解，为什么强化学习是实现自主决策和复杂任务的强大工具。最后，本章将探讨“计算复杂性”的概念，以及它如何影响算法的设计和智能系统的能力上限。我们将简要介绍P/NP问题等概念，并解释为什么理解计算的效率至关重要。我们并非要深入算法分析的细节，而是要让您认识到，在设计智能系统时，需要权衡算法的性能和计算资源的消耗。《计算思维的艺术》第四章旨在为您揭示“智能”并非一个神秘的黑箱，而是从一系列精心设计的计算过程和算法演进中“涌现”出来的。通过对模式识别、搜索、优化、概率推理、生成以及学习等算法范式的深入理解，您将能够更深刻地把握赋予机器智能的计算路径，并为未来探索更高级的智能计算打下坚实基础。第五章：人机协作的未来——计算思维在社会与伦理中的应用在《计算思维的艺术》的最终章，我们将目光投向“人机协作的未来”，探讨计算思维不仅是技术问题，更是深刻影响社会、伦理和人类未来发展的关键。本章并非提供技术性的解决方案，而是从计算思维的视角，引发对人工智能在现实世界中的应用、挑战以及我们应如何与之共处的思考。本章将首先探讨“计算思维在跨学科领域的应用”。我们将展示，计算思维如何跨越纯粹的计算机科学领域，渗透到生物学、经济学、社会学、医学等各个学科。例如，我们将讨论如何利用计算模型来模拟生态系统的演变，如何利用算法来分析社会网络的传播模式，以及如何利用数据驱动的方法来辅助疾病诊断和药物研发。计算思维提供了一种通用的语言和工具，帮助我们以更系统、更量化的方式理解和解决各行各业的复杂问题。接着，我们将讨论“人机交互的进化”。随着计算能力的提升和算法的进步，人与机器的互动方式正在发生深刻的变化。我们将从用户体验设计的计算原理出发，探讨如何设计更自然、更直观、更高效的人机交互界面。您将理解，为什么理解用户的意图和行为模式，是设计优秀人机界面的关键。我们将展望未来，人机协作将不仅仅是命令与执行，更将是一种伙伴式的协同工作。 “可解释性与透明度”是当前人工智能领域备受关注的重要议题。本章将从计算思维的角度，探讨为什么理解AI决策的过程至关重要。我们将讨论，如何设计模型和算法，使得其决策过程更易于人类理解和解释。您将了解到，可解释性不仅仅是为了满足好奇心，更是为了建立信任，进行有效的调试，以及确保AI系统的公平性和可靠性。 “伦理考量与负责任的AI”是本书的重点之一。我们将深入探讨，在追求技术进步的同时，如何避免AI带来的潜在风险和负面影响。我们将讨论，算法偏见、数据隐私、就业冲击、自主武器等一系列伦理问题。本书不提供简单的答案，而是鼓励您运用计算思维来审视这些问题，思考如何在技术设计和应用中融入伦理原则，确保AI的发展造福于人类。我们还将探讨“计算思维与终身学习”。在快速变化的科技时代，掌握计算思维将为您提供持续学习和适应新技术的强大能力。计算思维是一种解决问题的能力，而不仅仅是掌握某一个特定技术。这种能力将使您能够理解新的算法、新的模型，并将其应用到新的场景中。最后，本章将以对“计算思维与人类智能的共生”的展望来结束。我们相信，计算思维和人类智能并非相互取代，而是可以相互促进、相互增强。通过理解计算的本质，我们可以更好地发挥人类的创造力、同情心和批判性思维，共同构建一个更加智能、更加美好的未来。《计算思维的艺术》并非一本关于AI技术的“操作手册”，而是一本关于“思考如何计算”的启蒙读物。它旨在为您提供一种强大的思维框架，让您能够以更深刻、更系统的方式理解智能的本质，并积极参与到塑造我们与计算共存的未来的进程中。本书的最终目标是激发您的探索精神，让您成为计算思维的实践者和创新者。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

一本厚重的书，承载的是无数个日夜的研究与探索。当《深度学习（彩印）》这本书摆在我面前时，我能感受到其中蕴含的巨大能量。它不仅仅是一本关于人工智能的入门读物，更是一座通往未来科技殿堂的阶梯。我深知，在当今这个AI飞速发展的时代，掌握深度学习技术，就如同拥有了一双洞察未来的眼睛。这本书的彩色印刷，是我选择它的重要原因之一。过去在阅读一些技术书籍时，黑白色的图表总是显得有些单调和模糊，理解起来费力。而这本书的彩色印刷，为我带来了前所未有的阅读体验。复杂的网络结构、数据流动的方向，甚至是抽象的数学概念，都被赋予了鲜活的色彩，使得整个学习过程更加直观和生动。例如，在讲解卷积神经网络时，书中用不同的颜色区分卷积层、池化层和全连接层，并用箭头清晰地展示了数据在这些层级之间的传递过程，这极大地帮助我理解了CNN是如何处理图像信息的。本书对数学基础的讲解，可以说是我阅读过的最友好的数学教程之一。它并没有上来就抛出艰涩的公式，而是循序渐进地回顾了学习深度学习所需的线性代数、微积分和概率论知识。更重要的是，这些数学概念并不是孤立的，而是与深度学习的应用场景紧密结合。书中会通过生动的例子，解释为什么我们需要理解矩阵运算来处理数据，为什么需要导数来更新模型参数。这种“应用驱动”的数学学习方式，让我觉得学习数学不再是枯燥的任务，而是通往理解深度学习的必经之路。我对书中对不同深度学习模型的讲解方式尤为赞赏。它并没有将所有模型一股脑地塞给读者，而是根据模型的复杂度和发展脉络，进行了合理的组织。从简单的感知机，到多层感知机，再到更复杂的循环神经网络、卷积神经网络，以及近几年来大放异彩的Transformer模型，每一个模型的介绍都详略得当。书中不仅阐述了模型的原理和结构，还会深入分析其优缺点以及适用的场景。这种深入浅出的讲解，让我能够清晰地认识到不同模型之间的联系和区别。更让我感到惊喜的是，书中还提供了大量的代码示例。虽然我还没有完全掌握所有代码的细节，但仅仅是看着那些清晰的代码逻辑，就能让我对模型的实现有了更深的理解。这不仅仅是理论的讲解，更是提供了动手实践的绝佳机会，让我能够将学到的知识应用到实际的代码编写中，从而巩固和深化对深度学习的理解。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《深度学习（彩印）》的时候，就被它沉甸甸的分量和精美的印刷所吸引。封面上的AI圣经字样，更是点燃了我对人工智能的无限好奇。一直以来，我对这个领域既着迷又有些畏惧，总觉得它是高深莫测的科学家的专属领域。但这本书的出现，仿佛打开了一扇通往知识殿堂的大门，让我看到了学习和理解深度学习的希望。书中的插图和图表设计得非常精美，色彩鲜艳且清晰，这对于理解复杂的数学概念和模型结构至关重要。我之前也尝试过阅读一些关于深度学习的资料，但往往因为抽象的理论和晦涩的公式而感到力不从心。而这本书通过直观的视觉呈现，将那些原本令人头疼的概念变得生动易懂。例如，在介绍卷积神经网络（CNN）时，书中用了一系列精美的图解来展示卷积核是如何在图像上滑动的，以及特征图是如何被提取出来的。这种“图文并茂”的方式，极大地降低了学习门槛，让我这个初学者也能快速抓住核心要点。我尤其喜欢书中对数学基础部分的梳理。它并没有直接跳入深度学习的算法，而是先回顾了必要的线性代数、微积分和概率论知识。这一点非常贴心，因为它知道很多读者可能已经将这些知识遗忘，或者从未深入学习过。这些基础知识的讲解，不是生硬的公式堆砌，而是结合了深度学习的应用场景，让读者明白为什么要学习这些数学工具，以及它们在深度学习中是如何发挥作用的。这让我感到非常有条理，学习过程也更加扎实，不再是“知其然不知其所以然”。这本书在讲解各种深度学习模型时，都采用了循序渐进的方式。从最基础的感知机，到多层感知机（MLP），再到更复杂的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），以及近年来备受关注的Transformer模型，每一个模型的介绍都详略得当。书中不仅阐述了模型的原理和结构，还给出了具体的代码示例，虽然我还没有完全跑通所有代码，但光是看着那些清晰的实现逻辑，就足以让我对模型的运作有了更深的认识。这种理论与实践相结合的教学方法，让我感到非常受用。对我而言，这本书最大的价值在于它能够激发我对人工智能的进一步探索。它不仅仅是一本教材，更像是一本引路书。在阅读过程中，我经常会因为书中提到的某个概念而产生新的疑问，然后就会迫不及待地去查阅相关的文献和资料，进一步拓展我的知识边界。这本书就像一个催化剂，将我对人工智能的兴趣从“知道”升级到了“想要深入了解”。我迫不及待地想将书中学习到的知识应用到实际项目中，哪怕是很小的项目，也希望能从中获得成就感。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这本书，就被其“AI圣经”和“奠基性书籍”的称号所吸引。我知道，深度学习是当前人工智能领域最核心的技术之一，理解它，就相当于掌握了通往人工智能世界大门的钥匙。我一直渴望能够系统地学习深度学习，但苦于市面上资料良莠不齐，难以抉择。而这本《深度学习（彩印）》的出现，正好满足了我的需求，让我看到了一个全面、权威的学习路径。本书的彩印设计，可以说是一大亮点。过去我接触过一些技术书籍，往往是黑白印刷，复杂的图表和公式在单调的色彩下显得模糊不清，极大地影响了阅读体验。而这本书的彩色印刷，不仅让图示更加生动形象，也让关键信息更加突出。例如，在讲解不同层级的神经网络时，通过不同的颜色标记，我可以清晰地分辨出每一层的输入、输出以及权重连接，这对于理解数据在网络中的流动起到了至关重要的作用。书中对机器学习和深度学习历史的梳理，让我对这个领域有了更宏观的认识。它从早期的一些基础概念讲起，逐步引出了神经网络的出现，以及后来为了解决各种问题而不断演进的各种模型。这种历史的视角，让我明白当前的深度学习技术并非凭空出现，而是经历了一个漫长而曲折的发展过程，每一个新的模型和算法都是前人智慧的结晶。这种对历史的尊重，也让我对未来的AI发展更加充满期待。在数学原理的讲解方面，这本书做到了既严谨又不失易懂。它并没有回避那些复杂的数学公式，而是通过清晰的推导过程和直观的解释，让读者理解这些公式背后的逻辑。例如，在讲解损失函数和优化算法时，书中会结合实际的例子，说明不同的损失函数如何衡量模型的误差，以及优化算法如何一步步地调整模型参数以最小化损失。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我对模型的训练过程有了更深刻的理解。我尤其欣赏书中对各种主流深度学习模型的详细介绍，包括它们的结构、工作原理以及应用场景。从传统的卷积神经网络（CNN）到循环神经网络（RNN）家族，再到如今风头正劲的Transformer，本书都进行了深入的剖析。书中提供的代码示例，虽然我还在学习中，但它们无疑为我提供了一个动手实践的绝佳平台，让我能够将书本上的理论知识转化为实际的操作，从而更好地掌握这些复杂的模型。

评分☆☆☆☆☆

“AI圣经”这个称号，着实让我对这本书充满了期待。在人工智能浪潮席卷全球的当下，我深知深度学习是其核心驱动力。而这本《深度学习（彩印）》以其“奠基性书籍”的定位，吸引了我这位渴望在AI领域打下坚实基础的初学者。拿到书的那一刻，彩印的设计就给我留下了深刻的印象。过去阅读技术书籍的经历告诉我，精美的图表对于理解复杂概念至关重要。这本书在这方面做得非常出色，鲜艳的色彩和清晰的布局，让原本抽象的数学公式和模型结构变得生动形象。例如，在讲解神经网络的反向传播过程时，书中用不同颜色标记的梯度和权重更新，使得整个过程一目了然，大大降低了我的理解难度。书中对数学基础知识的梳理，让我感到非常贴心。它并没有假设读者已经具备深厚的数学功底，而是从最基础的线性代数、微积分等概念讲起，并结合深度学习的应用场景进行解释。这种“化繁为简”的数学讲解方式，让我这个非数学专业出身的读者也能相对轻松地理解那些复杂的数学原理。我尤其喜欢书中通过图示来解释梯度下降的过程，这比纯粹的公式推导要直观得多。本书对不同深度学习模型的介绍，堪称是“由浅入深，循序渐进”。从最早的感知机，到后来的多层感知机，再到图像处理领域的CNN，以及序列数据处理的RNN和LSTM，最后到如今的大火的Transformer。每一种模型，书中都对其原理、结构、优缺点以及适用场景进行了详细的阐述。这种系统性的介绍，帮助我构建起一个完整而清晰的深度学习知识体系。令我尤为欣慰的是，本书不仅仅停留在理论层面，还提供了大量的代码示例。虽然我还在逐步消化和实践这些代码，但它们无疑为我提供了一个宝贵的动手实践平台。通过阅读和运行这些代码，我能够更深刻地理解理论知识在实际应用中的体现，也能够为我日后独立开发深度学习模型打下坚实的基础。这本书不仅仅是知识的传授，更是能力的培养。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚重感，不仅仅是纸张的堆叠，更像是知识的沉淀。当它静静地躺在书桌上时，本身就散发着一种“AI圣经”的气场。我之所以会选择购买它，很大程度上是因为它在行业内的口碑和推荐。很多在深度学习领域深耕多年的前辈和同行都曾提及这本书的重要性，称其为理解AI核心理念的基石。对于我这样一个对人工智能充满向往，但又苦于不知从何下手的人来说，这无疑是一份宝贵的指引。翻开书页，首先映入眼帘的是那份令人赏心悦目的彩色印刷。这不仅仅是视觉上的享受，更是为理解抽象概念提供了极大的便利。复杂的模型结构，纷繁的数据流向，以及那些密密麻麻的数学公式，在彩色的辅助下，变得更加清晰明了。我特别欣赏书中对各个模型演进过程的梳理，从最早的神经网络模型，到后来为了克服梯度消失等问题而诞生的RNN、LSTM，再到如今引领潮流的Transformer，这种历史脉络的呈现，让我能够更深刻地理解当前深度学习技术的逻辑和发展方向。书中对数学原理的讲解，堪称是“化繁为简”的典范。它并没有像很多理论书籍那样，将数学公式孤立地展示出来，而是巧妙地将它们融入到对算法的解释之中。例如，在讲解反向传播算法时，书中会用图示和文字说明，一步步地推导出梯度下降的数学表达式，并且会清晰地解释每一个变量的含义以及它们在模型训练中的作用。这种“情景化”的数学讲解，让我在学习过程中，能够将数学工具与实际应用紧密联系起来，而不是死记硬背。此外，这本书在介绍不同算法的优劣势以及适用场景时，也非常到位。它不会简单地罗列算法，而是会深入分析每个算法的设计初衷、解决的问题以及潜在的局限性。例如，在讨论CNN和RNN时，书中会详细对比它们在处理图像和序列数据上的特点，以及为什么某种模型更适合处理特定的任务。这种深入的分析，帮助我建立起一个更全面的认知框架，能够根据不同的问题，选择最合适的深度学习模型。最令我感到欣喜的是，这本书的语言风格相当友好，即使是对于我这样并非数学专业背景的读者，也能够相对轻松地理解。作者在解释一些比较复杂的概念时，会使用形象的比喻和生动的例子，让原本枯燥的理论变得生动有趣。这种“接地气”的讲解方式，让我对接下来的学习充满了信心，也更加期待能够在这个领域有所建树。