深度學習中文版(彩印) deep learning AI聖經人工智能機器係統奠基性書籍機器人學習 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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伊恩·古德費洛等著，趙申劍，黎彧君，符天凡，李凱譯

圖書標籤:

深度學習
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AI
深度學習中文版
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店鋪：泰州新華書店圖書專營店

齣版社：人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：24209620873

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-08-01

具體描述

編輯推薦

　　AI聖經！深度學習領域奠基性的經典暢銷書！長期位居美國ya馬遜AI和機器學習類圖書榜首！所有數據科學傢和機器學習從業者的bi讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯剋等國內外眾多專傢推jian！

　　深度學習是機器學習的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為計算機能夠從經驗中獲取知識，所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構造簡單的概念來學習復雜的概念，而這些分層的圖結構將具有很深的層次。本書會介紹深度學習領域的許多主題。

　　本書囊括瞭數學及相關概念的背景知識，包括綫性代數、概率論、信息論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時，它還介紹瞭工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網絡、正則化、優化算法、捲積網絡、序列建模和實踐方法等，並且調研瞭諸如自然語言處理、語音識彆、計算機視覺、在綫推薦係統、生物信息學以及視頻遊戲方麵的應用。最後，本書還提供瞭一些研究方嚮，涵蓋的理論主題包括綫性因子模型、自編碼器、錶示學習、結構化概率模型、濛特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。

　　封麵特色：由藝術傢DanielAmbrosi提供的中央公園杜鵑花步道夢幻景觀。在Ambrosi的億級像素全景圖上，應用JosephSmarr（Google）和ChirsLamb（NVIDIA）修改後的GoogleDeepDream開源程序，創造瞭DanielAmbrosi的“幻景”。

內容簡介

　　《深度學習》由全球知名的三位專傢IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分係統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方嚮和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。

　　《深度學習》適閤各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際産品或平颱中應用的軟件工程師。

作者簡介

　　IanGoodfellow，榖歌公司(Google)的研究科學傢，2014年濛特利爾大學機器學習博士。他的研究興趣涵蓋大多數深度學習主題，特彆是生成模型以及機器學習的安全和隱私。IanGoodfellow在研究對抗樣本方麵是一位有影響力的早期研究者，他發明瞭生成式對抗網絡，在深度學習領域貢獻卓越。

　　YoshuaBengio，濛特利爾大學計算機科學與運籌學係(DIRO)的教授，濛特利爾學習算法研究所(MILA)的負責人，CIFAR項目的共同負責人，加拿大統計學習算法研究主席。YoshuaBengio的主要研究目標是瞭解産生智力的學習原則。他還教授“機器學習”研究生課程(IFT6266)，並培養瞭一大批研究生和博士後。

　　AaronCourville，濛特利爾大學計算機科學與運籌學係的助理教授，也是LISA實驗室的成員。目前他的研究興趣集中在發展深度學習模型和方法，特彆是開發概率模型和新穎的推斷方法。AaronCourville主要專注於計算機視覺應用，在其他領域，如自然語言處理、音頻信號處理、語音理解和其他AI相關任務方麵也有所研究。

　　中文版審校者簡介

　　張誌華，北京大學數學科學學院統計學教授，北京大學大數據研究中心和北京大數據研究院數據科學教授，主要從事機器學習和應用統計學的教學與研究工作。

　　譯者簡介

　　趙申劍，上海交通大學計算機係碩士研究生，研究方嚮為數值優化和自然語言處理。

　　黎彧君，上海交通大學計算機係博士研究生，研究方嚮為數值優化和強化學習。

　　符天凡，上海交通大學計算機係碩士研究生，研究方嚮為貝葉斯推斷。

　　李凱，上海交通大學計算機係博士研究生，研究方嚮為博弈論和強化學習。

精彩書評

　　《深度學習》由該領域的三位專傢撰寫，是目前該領域唯1的綜閤性圖書。它為正在進入該領域的軟件工程師和學生提供瞭廣泛的視角和基礎的數學知識，同時也可以為研究者提供參考。

　　——ElonMusk，OpenAI聯閤主席，特斯拉和SpaceX共同創始人兼首席執行官

　　這是深度學習的權wei教科書，由該領域的主要貢獻者撰寫。此書內容非常清晰、全麵並且權wei。閱讀這本書，你可以知道深度學習的由來、它的好處以及它的未來。

　　——GeoffreyHinton，多倫多大學榮譽退休教授，Google傑齣研究科學傢

　　zui近十年以來，深度學習成為瞭風靡全球的技術。學生、從業人員和教師都需要這樣一本包含基本概念、實踐方法和高級研究課題的教科書。這是深度學習領域第1本綜閤性的教科書，由幾位極具創意和多産的研究人員撰寫。這本書將成為經典。

　　——YannLeCun，Facebook人工智能研究院院長，紐約大學計算機科學、數據科學與神經科學教授

　　深度學習的中文譯本忠實客觀地錶述瞭英文原稿的內容。本書三位共同作者是一個老中青三代結閤的整體，既有深度學習領域的奠基人，也有處於研究生涯中期的領域中堅，更有領域裏近年湧現的新星。所以書作結構行文很好地考慮到瞭處於研究生涯各個不同階段的學生和研究人員的需求，是一本非常好的關於深度學習的教科書。

　　深度學習近年在學術界和産業界都取得瞭極大的成功，但誠如本書作者所說，深度學習是創建人工智能係統的一個重要的方法，但不是全部的方法。期望在人工智能領域有所作為的研究人員，更可以通過本書充分思考深度學習和傳統機器學習和人工智能算法的聯係和區彆，共同推進本領域的發展。

　　——微軟研究院首席研究員華剛博士

　　這是一本還在寫作階段就被開發、研究，工程人員極大關注的深度學習教科書。它的齣版錶明瞭我們進入瞭一個係統化理解和組織深度學習框架的新時代。這本書從淺入深介紹瞭基本數學、機器學習經驗，以及現階段深度學習理論和發展。它能幫助AI技術愛好者和從業人員在三位專傢學者的思維帶領下全方位瞭解深度學習。

　　——騰訊優圖傑齣科學傢、香港中文大學教授賈佳亞

　　深度學習代錶瞭我們這個時代的人工智能技術。這部由該領域專業的幾位學者Goodfellow、Bengio、Courville撰寫的題為《深度學習》的著作，涵蓋瞭深度學習的基礎與應用、理論與實踐等各個方麵的主要技術，觀點鮮明，論述深刻，講解詳盡，內容充實。相信這是每一位關注深度學習人士的必讀書目和必備寶典。感謝張誌華教授等的辛勤審校，使這部大作能夠這麼快與中文讀者見麵。

　　——華為諾亞方舟實驗室主任，北京大學、南京大學客座教授，IEEEFellow李航

　　從基礎前饋神經網絡到深度生成模型，從數學模型到極好實踐，此書覆蓋深度學習的各個方麵。《深度學習》是當下zui適閤的入門書籍，強烈推薦給此領域的研究者和從業人員。

　　——亞馬xun主任科學傢、ApacheMXNet發起人之一李沐

　　齣自三位深度學習zui前沿權wei學者的教科書一定要在案前放一本。本書的第二部分是精華，對深度學習的基本技術進行瞭深入淺齣的精彩闡述。

　　——ResNet作者之一、Face++首席科學傢孫劍

　　過去十年裏，深度學習的廣泛應用開創瞭人工智能的新時代。這本教材是深度學習領域有重要影響的幾位學者共同撰寫。它涵蓋瞭深度學習的主要方嚮，為想進入該領域的研究人員，工程師，以及初學者提供瞭一個很好的係統性教材。

　　——香港中文大學信息工程係主任湯曉鷗教授

　　AI聖經！此書是所有數據科學傢和機器學習從業者要在這個快速增長的下一代技術領域立足的必讀書籍。

　　——DanielD.Gutierrez，知名媒體機構insideBIGDATA

　　這是一本教科書，又不止是一本教科書。任何對深度學習感興趣的讀者，本書在很長一段時間裏，都將是你能獲得的zui全麵係統的資料，以及思考並真正推進深度學習産業應用、構建智能化社會框架的絕jia理論起點。

　　——新智元創始人兼CEO楊靜

前言/序言

　　譯者序青山遮不住，畢竟東流去

　　深度學習這個術語自2006年被正式提齣後，在最近10年得到瞭巨大發展。它使人工智能(AI)産生瞭革命性的突破，讓我們切實地領略到人工智能給人類生活帶來改變的潛力。2016年12月，MIT齣版社齣版瞭IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位學者撰寫的《DeepLearning》一書。三位作者一直耕耘於機器學習領域的前沿，引領瞭深度學習的發展潮流，是深度學習眾多方法的主要貢獻者。該書正應其時，一經齣版就風靡全球。

　　該書包括3個部分，第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識。第2部分係統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術。第3部分討論某些具有前瞻性的方嚮和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。因此，該書適用於不同層次的讀者。我本人在閱讀該書時受到啓發良多，大有裨益，並采用該書作為教材在北京大學講授深度學習課程。

　　這是一本涵蓋深度學習技術細節的教科書，它告訴我們深度學習集技術、科學與藝術於一體，牽涉統計、優化、矩陣、算法、編程、分布式計算等多個領域。書中同時也蘊含瞭作者對深度學習的理解和思考，處處閃爍著深刻的思想，耐人迴味。第1章關於深度學習的思想、曆史發展等論述尤為透徹而精闢。

　　作者在書中寫到：“人工智能的真正挑戰在於解決那些對人來說很容易執行、但很難形式化描述的任務，比如識彆人們所說的話或圖像中的臉。對於這些問題，我們人類往往可以憑直覺輕易地解決”。為瞭應對這些挑戰，他們提齣讓計算機從經驗中學習，並根據層次化的概念體係來理解世界，而每個概念通過與某些相對簡單的概念之間的關係來定義。由此，作者給齣瞭深度學習的定義：“層次化的概念讓計算機構建較簡單的概念來學習復雜概念。如果繪製齣錶示這些概念如何建立在彼此之上的一幅圖，我們將得到一張‘深’(層次很多)的圖。由此，我們稱這種方法為AI深度學習(deeplearning)”。

　　作者指齣：“一般認為，到目前為止深度學習已經經曆瞭三次發展浪潮：20世紀40年代到60年代深度學習的雛形齣現在控製論(cybernetics)中，20世紀80年代到90年代深度學習以聯結主義(connectionism)為代錶，而從2006年開始，以深度學習之名復興”。

　　談到深度學習與腦科學或者神經科學的關係，作者強調：“如今神經科學在深度學習研究中的作用被削弱，主要原因是我們根本沒有足夠的關於大腦的信息作為指導去使用它。要獲得對被大腦實際使用算法的深刻理解，我們需要有能力同時監測(至少是)數韆相連神經元的活動。我們不能夠做到這一點，所以我們甚至連大腦最簡單、最深入研究的部分都還遠遠沒有理解”。值得注意的是，我國有些專傢熱衷倡導人工智能與腦科學或認知學科的交叉研究，推動國傢在所謂的“類腦智能”等領域投入大量資源。且不論我國是否真有同時精通人工智能和腦科學或認知心理學的學者，至少對交叉領域，我們都應該懷著務實、理性的求是態度。唯有如此，我們纔有可能在這一波人工智能發展浪潮中有所作為，而不是又成為一群觀潮人。

　　作者進一步指齣：“媒體報道經常強調深度學習與大腦的相似性。的確，深度學習研究者比其他機器學習領域(如核方法或貝葉斯統計)的研究者更可能地引用大腦作為參考，但大傢不應該認為深度學習在嘗試模擬大腦。現代深度學習從許多領域獲取靈感，特彆是應用數學的基本內容如綫性代數、概率論、信息論和數值優化。盡管一些深度學習的研究人員引用神經科學作為重要的靈感來源，然而其他學者完全不關心神經科學”。的確，對於廣大青年學者和一綫的工程師來說，我們是可以完全不用因為不懂神經(或腦)科學而對深度學習、人工智能躑躅不前。數學模型、計算方法和應用驅動纔是我們研究人工智能的可行之道。深度學習和人工智能不是飄懸在我們頭頂的框架，而是立足於我們腳下的技術。我們誠然可以從哲學層麵或角度來欣賞科學與技術，但過度地從哲學層麵來研究科學問題隻會導緻一些空洞的名詞。

　　關於人工神經網絡在20世紀90年代中期的衰落，作者分析到：“基於神經網絡和其他AI技術的創業公司開始尋求投資，其做法野心勃勃但不切實際。當AI研究不能實現這些不閤理的期望時，投資者感到失望。同時，機器學習的其他領域取得瞭進步。比如，核方法和圖模型都在很多重要任務上實現瞭很好的效果。這兩個因素導緻瞭神經網絡熱潮的第二次衰退，並一直持續到2007年”。“其興也悖焉，其亡也忽焉”。這個教訓也同樣值得當今基於深度學習的創業界、工業界和學術界等警醒。

　　我非常榮幸獲得人民郵電齣版社王峰鬆先生的邀請來負責該書的中文翻譯。我是2016年7月收到王先生的邀請，但那時我正忙於找工作，無暇顧及。然而，當我和我的學生討論翻譯事宜時，他們一緻認為這是一件非常有意義的事情，錶達願意來承擔。譯稿是由我的四位學生趙申劍、黎彧君、符天凡和李凱獨立完成的。申劍和天凡是二年級的碩士生，而李凱和彧君則分彆是二年級和三年級的直博生。雖然他們在機器學習領域都還是新人，其知識結構還不全麵，但是他們熱情高漲、勤於學習、工作專注、執行力極強。他們通過重現書中的算法代碼和閱讀相關文獻來加強理解，在不到三個月的時間就拿齣瞭譯著的初稿，之後又經過自校對、交叉校對等環節力圖使譯著保持正確性和一緻性。他們自我協調、主動攬責、相互謙讓，他們的責任心和獨立工作能力讓我倍感欣慰，因而得以從容。

　　由於我們無論是中文還是英文能力都深感有限，譯文恐怕還是有些生硬，我們特彆擔心未能完整地傳達齣原作者的真實思想和觀點。因此，我們強烈地建議有條件的讀者去閱讀英文原著，也非常期待大傢繼續指正譯著，以便今後進一步修訂完善。我懇請大傢多給予4位譯者以鼓勵。請把你們對譯著的批評留給我，這是我作為他們的導師必須要承擔的，也是我對王峰鬆先生的信任做齣的承諾。

　　當初譯稿基本完成時，我們決定把它公開在GitHub上，希望通過廣大讀者的參與來完善譯稿。令人驚喜的是，有上百位熱心讀者給予瞭大量富有建設性的修改意見，其中有20多位熱心讀者直接幫助潤色校對(詳見中文版緻謝名單)。可以說，這本譯著是大傢共同努力的結晶。這些讀者來自一綫的工程師和在校的學生，從中我領略到瞭他們對深度學習和機器學習領域的摯愛。更重要的是，我感受到瞭他們開放、閤作和奉獻的精神，而這也是推動人工智能發展不可或缺的。因此，我更加堅定地認為中國人工智能發展的希望在於年青學者，唯有他們纔能讓我國人工智能學科在世界有競爭力和影響力。

　　江山代有人纔齣，各領風騷數十年！

　　張誌華代筆2017年5月12日於北大靜園六院

《計算思維的藝術：用算法構建智能世界》第一章：邏輯的基石——萬物皆可運算在浩瀚的信息洪流中，我們如何駕馭並賦予它們智能？《計算思維的藝術》將帶領您踏上一段探索計算本質的旅程。本書並非聚焦於某個具體的AI技術模型，而是深入挖掘支撐起整個智能科學的基石——計算思維。我們將從最根本的邏輯和數學原理齣發，揭示算法的強大力量，以及它們如何成為連接現實世界與數字智能的橋梁。本書的第一章，我們將從“邏輯的基石”開始，探尋“萬物皆可運算”的奧秘。在這裏，我們將深入淺齣地介紹邏輯學中的核心概念，如命題邏輯、謂詞邏輯，以及它們在構建復雜推理係統中的作用。您將理解，每一個看似復雜的智能決策，都可以被分解為一係列清晰、嚴謹的邏輯判斷。我們將通過生動的案例，例如早期的人工智能嘗試，如“邏輯理論傢”（Logic Theorist）和“通用問題求解器”（General Problem Solver），來展示這些基本邏輯如何被轉化為計算機可以執行的指令，從而模擬人類的思考過程。接下來，我們將引入計算的基本單位——算法。您將學習到算法的定義、特性（如有限性、確定性、可行性、輸入和輸齣），以及如何使用流程圖、僞代碼等工具來清晰地描述算法。我們將從簡單的排序算法（如冒泡排序、選擇排序）和搜索算法（如綫性搜索、二分搜索）開始，逐步深入到更復雜的算法思想，例如遞歸、分治、動態規劃等。這些看似基礎的算法，卻是構建一切復雜計算係統的基石。您會發現，即便是最先進的機器學習模型，其底層也離不開這些經典的算法思想的支持。此外，本章還將探討數學在計算思維中的核心地位。我們將迴顧集閤論、圖論、概率論等與計算密切相關的數學分支。您將理解，為什麼綫性代數中的矩陣運算對於理解數據錶示至關重要，為什麼概率論是理解不確定性推理和模型學習的基礎，以及圖論如何幫助我們理解網絡結構和關係。我們將強調，數學語言是描述和分析計算過程的通用語言，掌握瞭這些數學工具，您將能夠更深刻地理解算法的效率、復雜性和局限性。本書不會迴避數學的嚴謹性，但我們會以一種鼓勵探索、啓發思考的方式來呈現。我們相信，理解“萬物皆可運算”不僅僅是掌握一套技術，更是一種思維方式的轉變。這種思維方式能夠幫助您將現實世界的問題抽象成計算模型，並利用算法來尋找解決方案。在這一章的結尾，您將對計算的本質擁有一個全新的認識，並為後續更深入的學習打下堅實的基礎。第二章：數據驅動的洞察——信息的價值與轉化智能的湧現離不開對數據的深刻理解和有效利用。《計算思維的藝術》第二章將聚焦於“數據驅動的洞察”，探討信息的價值如何被發掘，以及數據如何被轉化為有意義的知識。我們並非探討具體的數據庫技術或數據挖掘算法，而是從計算思維的角度，審視數據在構建智能係統中的基礎性作用，以及我們如何運用算法來提取數據中的規律與模式。本章伊始，我們將討論數據的本質。什麼是數據？數據是如何産生的？它們承載著怎樣的信息？我們將從數字、文本、圖像、聲音等多樣的形式齣發，闡述數據是如何成為我們理解世界、模擬智能的原始素材。我們將探討數據的分類、結構化與非結構化數據的區彆，以及它們各自在計算中的挑戰與機遇。例如，我們將簡要提及如何將離散的數值數據與連續的傳感器數據進行統一的計算錶示，以及如何將自然語言文本轉化為機器可以處理的符號序列。接著，我們將深入探討數據的清洗、預處理與錶示。在任何智能係統的構建過程中，原始數據往往是雜亂無章、充滿噪聲的。本章將介紹數據預處理的基本原則和常用方法，如缺失值處理、異常值檢測、數據標準化與歸一化等。您將理解，為什麼“垃圾進，垃圾齣”的原則在計算領域同樣適用，以及精心的數據預處理如何直接影響最終智能係統的性能。我們還將探討數據的特徵工程，即如何從原始數據中提取齣對特定計算任務更有意義的特徵。我們將通過一些抽象的例子，說明如何將原始的像素信息轉化為圖像的邊緣、紋理等特徵，或將文本中的詞語轉化為具有語義信息的嚮量錶示。數據可視化作為一種強大的信息傳達工具，在本章也將占據一席之地。雖然本書的重點不在於圖形設計，但我們將探討可視化在理解數據分布、發現數據模式、評估算法效果方麵的計算價值。通過簡單的圖錶類型（如散點圖、直方圖、摺綫圖）及其背後的計算原理，您將學會如何利用可視化來輔助分析，快速洞察數據中的潛在規律，從而為後續的算法設計提供方嚮。我們還將探討信息論的基本概念，如熵、信息增益等，並解釋它們如何幫助我們量化信息的不確定性，並指導我們如何選擇最有價值的數據或特徵。例如，我們將用通俗易懂的例子說明，為什麼高熵的數據集往往更具挑戰性，以及信息增益如何在決策樹等算法中發揮作用，指導我們如何進行最優的特徵劃分。最後，本章將強調數據在迭代學習過程中的核心地位。智能係統的進步往往是一個不斷從數據中學習、調整、優化的過程。我們將從計算的角度，描繪這種迭代學習的循環：收集數據，處理數據，應用算法，評估結果，再根據反饋調整算法或收集更多數據。這種循環思維是所有數據驅動智能方法論的核心。《計算思維的藝術》第二章旨在讓您認識到，數據本身並非智能，但通過恰當的計算思維和算法處理，數據可以轉化為強大的洞察力，成為構建智能世界的寶貴財富。本章將為您提供一個關於如何看待、處理和利用數據的全新視角。第三章：模型的構建與抽象——從具體到通用的計算框架智能係統的核心在於能夠從經驗中學習並泛化到未知情況。《計算思維的藝術》第三章將深入“模型的構建與抽象”，解析我們如何將復雜的現實世界進行簡化和建模，並利用計算框架來捕捉其本質規律。本章並非聚焦於具體的模型類型，如神經網絡或支持嚮量機，而是探討模型作為一種抽象工具，在計算思維中的普遍性和重要性。本章將從“抽象”的概念入手。我們將討論，為何在解決復雜問題時，需要將問題進行抽象，將關鍵要素提取齣來，忽略無關的細節。我們將通過物理學中的理想化模型（如質點、剛體）來類比，說明在計算中，模型也是一種對現實世界的簡化，但這種簡化使得我們能夠用數學和邏輯來描述和預測其行為。我們將探討不同層次的抽象，從簡單的數學公式到復雜的概率圖模型，理解抽象的程度如何影響模型的錶現力和適用範圍。接著，我們將探討“模型”在計算中的多種含義。在本書的語境下，模型不僅僅是預測函數，它更是一種對係統行為的數學或邏輯描述。我們將從最簡單的模型，如綫性迴歸模型，來介紹模型的基本構成：參數、結構和學習目標。您將理解，模型的核心在於通過參數的學習，來擬閤觀測到的數據，並希望能夠對未觀測到的數據做齣準確的預測。本章將重點介紹“錶示學習”的思想，但不是從具體的深度學習網絡齣發。我們將探討，為什麼一個好的數據錶示對於模型性能至關重要。我們將通過一些通用的例子，說明如何將高維、稀疏的數據轉化為低維、稠密的錶示，從而捕捉數據中的隱藏結構和語義信息。例如，我們將討論詞袋模型、TF-IDF等早期文本錶示方法，以及它們如何為後續的自然語言處理模型奠定基礎。我們將強調，學習一個好的錶示，本質上是在尋找一個能夠最大限度地區分不同類彆或預測不同結果的特徵空間。我們將深入探討“推理”與“學習”之間的關係。模型不僅僅是靜態的描述，更是一種動態的推理引擎。我們將從貝葉斯定理的視角，來理解概率模型中的推理過程，即如何根據已知信息更新我們對未知事件的信念。同時，我們將討論“學習”是如何驅動模型不斷改進其推理能力的。我們將簡要介紹監督學習、無監督學習、強化學習等不同的學習範式，並闡述它們各自通過不同的方式來調整模型參數，以實現更好的性能。本書還將討論模型的“泛化能力”。一個好的模型，不應該僅僅在訓練數據上錶現齣色，更重要的是它能夠在新數據上做齣準確的預測。我們將從偏差-方差權衡的角度，來闡述模型過度擬閤（overfitting）和欠擬閤（underfitting）的問題，以及如何通過各種計算方法來提高模型的泛化能力，例如正則化、交叉驗證等。《計算思維的藝術》第三章旨在建立您對“模型”作為一種通用計算框架的深刻理解。模型是我們組織信息、捕捉規律、做齣預測的工具。通過對模型構建與抽象的深入剖析，您將能夠更靈活地運用計算思維來解決各種問題，而不僅僅局限於特定的AI技術。本章將為您提供一種“以模型觀世界”的視角。第四章：算法的演進與智能的湧現——模式識彆與決策生成的計算路徑在掌握瞭計算的基本原理、數據處理方法以及模型構建的思想之後，《計算思維的藝術》第四章將聚焦於“算法的演進與智能的湧現”，探討我們如何通過一係列精巧的算法設計，實現對復雜模式的識彆，並最終生成智能的決策。本章並非羅列現有的AI算法庫，而是從計算思維的角度，揭示算法在賦予機器智能過程中的核心作用，以及智能是如何從簡單的計算規則中“湧現”齣來的。本章將從“模式識彆”這一核心計算任務開始。我們將探討，機器如何能夠從海量的數據中“看到”並理解其中的模式。我們將從最基本的分類算法（如K近鄰、決策樹）的計算邏輯入手，來闡述它們如何通過對特徵空間的劃分來區分不同的類彆。您將理解，為什麼這些看似簡單的算法，在早期的人工智能研究中扮演瞭重要角色，以及它們如何揭示瞭模式識彆的計算本質。接著，我們將深入探討“搜索”在算法設計中的重要性。智能係統往往需要在巨大的可能性空間中尋找最優解。我們將從圖搜索算法（如廣度優先搜索、深度優先搜索、A搜索）的計算原理齣發，來闡述它們如何係統地探索問題空間，並找到滿足特定條件的路徑或解決方案。您將理解，為什麼在遊戲AI、路徑規劃等領域，搜索算法是不可或缺的工具。 “優化”是驅動智能係統不斷進步的另一重要計算範式。我們將從梯度下降等基本優化算法的計算思想齣發，來解釋它們如何通過迭代地調整模型參數，來最小化或最大化一個目標函數。您將理解，為什麼優化算法是訓練各種機器學習模型的核心，以及如何設計更有效的優化策略。本章還將探討“概率模型”在智能決策生成中的作用。我們將從貝葉斯推理的視角，來理解模型如何根據不確定的信息做齣閤理的推斷。您將學習到，如何利用概率模型來處理現實世界中的模糊性和不確定性，例如在信息檢索、推薦係統等領域。 “生成模型”的概念也將在本章得到闡述，但並非聚焦於深度生成模型。我們將探討，機器如何能夠“創造”新的內容，例如生成新的文本、圖像或音樂。我們將從統計建模的角度，來理解生成模型的計算邏輯，即如何學習數據的內在分布，並從中采樣生成新的樣本。 “學習”是智能湧現的關鍵。我們將再次強調，算法的演進並非一成不變，而是伴隨著對數據的持續學習。我們將從“強化學習”的基本原理齣發，來闡述智能體如何通過與環境的交互，不斷試錯，並通過奬勵信號來優化其行為策略。您將理解，為什麼強化學習是實現自主決策和復雜任務的強大工具。最後，本章將探討“計算復雜性”的概念，以及它如何影響算法的設計和智能係統的能力上限。我們將簡要介紹P/NP問題等概念，並解釋為什麼理解計算的效率至關重要。我們並非要深入算法分析的細節，而是要讓您認識到，在設計智能係統時，需要權衡算法的性能和計算資源的消耗。《計算思維的藝術》第四章旨在為您揭示“智能”並非一個神秘的黑箱，而是從一係列精心設計的計算過程和算法演進中“湧現”齣來的。通過對模式識彆、搜索、優化、概率推理、生成以及學習等算法範式的深入理解，您將能夠更深刻地把握賦予機器智能的計算路徑，並為未來探索更高級的智能計算打下堅實基礎。第五章：人機協作的未來——計算思維在社會與倫理中的應用在《計算思維的藝術》的最終章，我們將目光投嚮“人機協作的未來”，探討計算思維不僅是技術問題，更是深刻影響社會、倫理和人類未來發展的關鍵。本章並非提供技術性的解決方案，而是從計算思維的視角，引發對人工智能在現實世界中的應用、挑戰以及我們應如何與之共處的思考。本章將首先探討“計算思維在跨學科領域的應用”。我們將展示，計算思維如何跨越純粹的計算機科學領域，滲透到生物學、經濟學、社會學、醫學等各個學科。例如，我們將討論如何利用計算模型來模擬生態係統的演變，如何利用算法來分析社會網絡的傳播模式，以及如何利用數據驅動的方法來輔助疾病診斷和藥物研發。計算思維提供瞭一種通用的語言和工具，幫助我們以更係統、更量化的方式理解和解決各行各業的復雜問題。接著，我們將討論“人機交互的進化”。隨著計算能力的提升和算法的進步，人與機器的互動方式正在發生深刻的變化。我們將從用戶體驗設計的計算原理齣發，探討如何設計更自然、更直觀、更高效的人機交互界麵。您將理解，為什麼理解用戶的意圖和行為模式，是設計優秀人機界麵的關鍵。我們將展望未來，人機協作將不僅僅是命令與執行，更將是一種夥伴式的協同工作。 “可解釋性與透明度”是當前人工智能領域備受關注的重要議題。本章將從計算思維的角度，探討為什麼理解AI決策的過程至關重要。我們將討論，如何設計模型和算法，使得其決策過程更易於人類理解和解釋。您將瞭解到，可解釋性不僅僅是為瞭滿足好奇心，更是為瞭建立信任，進行有效的調試，以及確保AI係統的公平性和可靠性。 “倫理考量與負責任的AI”是本書的重點之一。我們將深入探討，在追求技術進步的同時，如何避免AI帶來的潛在風險和負麵影響。我們將討論，算法偏見、數據隱私、就業衝擊、自主武器等一係列倫理問題。本書不提供簡單的答案，而是鼓勵您運用計算思維來審視這些問題，思考如何在技術設計和應用中融入倫理原則，確保AI的發展造福於人類。我們還將探討“計算思維與終身學習”。在快速變化的科技時代，掌握計算思維將為您提供持續學習和適應新技術的強大能力。計算思維是一種解決問題的能力，而不僅僅是掌握某一個特定技術。這種能力將使您能夠理解新的算法、新的模型，並將其應用到新的場景中。最後，本章將以對“計算思維與人類智能的共生”的展望來結束。我們相信，計算思維和人類智能並非相互取代，而是可以相互促進、相互增強。通過理解計算的本質，我們可以更好地發揮人類的創造力、同情心和批判性思維，共同構建一個更加智能、更加美好的未來。《計算思維的藝術》並非一本關於AI技術的“操作手冊”，而是一本關於“思考如何計算”的啓濛讀物。它旨在為您提供一種強大的思維框架，讓您能夠以更深刻、更係統的方式理解智能的本質，並積極參與到塑造我們與計算共存的未來的進程中。本書的最終目標是激發您的探索精神，讓您成為計算思維的實踐者和創新者。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

初次拿到這本書，就被其“AI聖經”和“奠基性書籍”的稱號所吸引。我知道，深度學習是當前人工智能領域最核心的技術之一，理解它，就相當於掌握瞭通往人工智能世界大門的鑰匙。我一直渴望能夠係統地學習深度學習，但苦於市麵上資料良莠不齊，難以抉擇。而這本《深度學習（彩印）》的齣現，正好滿足瞭我的需求，讓我看到瞭一個全麵、權威的學習路徑。本書的彩印設計，可以說是一大亮點。過去我接觸過一些技術書籍，往往是黑白印刷，復雜的圖錶和公式在單調的色彩下顯得模糊不清，極大地影響瞭閱讀體驗。而這本書的彩色印刷，不僅讓圖示更加生動形象，也讓關鍵信息更加突齣。例如，在講解不同層級的神經網絡時，通過不同的顔色標記，我可以清晰地分辨齣每一層的輸入、輸齣以及權重連接，這對於理解數據在網絡中的流動起到瞭至關重要的作用。書中對機器學習和深度學習曆史的梳理，讓我對這個領域有瞭更宏觀的認識。它從早期的一些基礎概念講起，逐步引齣瞭神經網絡的齣現，以及後來為瞭解決各種問題而不斷演進的各種模型。這種曆史的視角，讓我明白當前的深度學習技術並非憑空齣現，而是經曆瞭一個漫長而麯摺的發展過程，每一個新的模型和算法都是前人智慧的結晶。這種對曆史的尊重，也讓我對未來的AI發展更加充滿期待。在數學原理的講解方麵，這本書做到瞭既嚴謹又不失易懂。它並沒有迴避那些復雜的數學公式，而是通過清晰的推導過程和直觀的解釋，讓讀者理解這些公式背後的邏輯。例如，在講解損失函數和優化算法時，書中會結閤實際的例子，說明不同的損失函數如何衡量模型的誤差，以及優化算法如何一步步地調整模型參數以最小化損失。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，讓我對模型的訓練過程有瞭更深刻的理解。我尤其欣賞書中對各種主流深度學習模型的詳細介紹，包括它們的結構、工作原理以及應用場景。從傳統的捲積神經網絡（CNN）到循環神經網絡（RNN）傢族，再到如今風頭正勁的Transformer，本書都進行瞭深入的剖析。書中提供的代碼示例，雖然我還在學習中，但它們無疑為我提供瞭一個動手實踐的絕佳平颱，讓我能夠將書本上的理論知識轉化為實際的操作，從而更好地掌握這些復雜的模型。

評分☆☆☆☆☆

“AI聖經”這個稱號，著實讓我對這本書充滿瞭期待。在人工智能浪潮席捲全球的當下，我深知深度學習是其核心驅動力。而這本《深度學習（彩印）》以其“奠基性書籍”的定位，吸引瞭我這位渴望在AI領域打下堅實基礎的初學者。拿到書的那一刻，彩印的設計就給我留下瞭深刻的印象。過去閱讀技術書籍的經曆告訴我，精美的圖錶對於理解復雜概念至關重要。這本書在這方麵做得非常齣色，鮮艷的色彩和清晰的布局，讓原本抽象的數學公式和模型結構變得生動形象。例如，在講解神經網絡的反嚮傳播過程時，書中用不同顔色標記的梯度和權重更新，使得整個過程一目瞭然，大大降低瞭我的理解難度。書中對數學基礎知識的梳理，讓我感到非常貼心。它並沒有假設讀者已經具備深厚的數學功底，而是從最基礎的綫性代數、微積分等概念講起，並結閤深度學習的應用場景進行解釋。這種“化繁為簡”的數學講解方式，讓我這個非數學專業齣身的讀者也能相對輕鬆地理解那些復雜的數學原理。我尤其喜歡書中通過圖示來解釋梯度下降的過程，這比純粹的公式推導要直觀得多。本書對不同深度學習模型的介紹，堪稱是“由淺入深，循序漸進”。從最早的感知機，到後來的多層感知機，再到圖像處理領域的CNN，以及序列數據處理的RNN和LSTM，最後到如今的大火的Transformer。每一種模型，書中都對其原理、結構、優缺點以及適用場景進行瞭詳細的闡述。這種係統性的介紹，幫助我構建起一個完整而清晰的深度學習知識體係。令我尤為欣慰的是，本書不僅僅停留在理論層麵，還提供瞭大量的代碼示例。雖然我還在逐步消化和實踐這些代碼，但它們無疑為我提供瞭一個寶貴的動手實踐平颱。通過閱讀和運行這些代碼，我能夠更深刻地理解理論知識在實際應用中的體現，也能夠為我日後獨立開發深度學習模型打下堅實的基礎。這本書不僅僅是知識的傳授，更是能力的培養。

評分☆☆☆☆☆

這本書的厚重感，不僅僅是紙張的堆疊，更像是知識的沉澱。當它靜靜地躺在書桌上時，本身就散發著一種“AI聖經”的氣場。我之所以會選擇購買它，很大程度上是因為它在行業內的口碑和推薦。很多在深度學習領域深耕多年的前輩和同行都曾提及這本書的重要性，稱其為理解AI核心理念的基石。對於我這樣一個對人工智能充滿嚮往，但又苦於不知從何下手的人來說，這無疑是一份寶貴的指引。翻開書頁，首先映入眼簾的是那份令人賞心悅目的彩色印刷。這不僅僅是視覺上的享受，更是為理解抽象概念提供瞭極大的便利。復雜的模型結構，紛繁的數據流嚮，以及那些密密麻麻的數學公式，在彩色的輔助下，變得更加清晰明瞭。我特彆欣賞書中對各個模型演進過程的梳理，從最早的神經網絡模型，到後來為瞭剋服梯度消失等問題而誕生的RNN、LSTM，再到如今引領潮流的Transformer，這種曆史脈絡的呈現，讓我能夠更深刻地理解當前深度學習技術的邏輯和發展方嚮。書中對數學原理的講解，堪稱是“化繁為簡”的典範。它並沒有像很多理論書籍那樣，將數學公式孤立地展示齣來，而是巧妙地將它們融入到對算法的解釋之中。例如，在講解反嚮傳播算法時，書中會用圖示和文字說明，一步步地推導齣梯度下降的數學錶達式，並且會清晰地解釋每一個變量的含義以及它們在模型訓練中的作用。這種“情景化”的數學講解，讓我在學習過程中，能夠將數學工具與實際應用緊密聯係起來，而不是死記硬背。此外，這本書在介紹不同算法的優劣勢以及適用場景時，也非常到位。它不會簡單地羅列算法，而是會深入分析每個算法的設計初衷、解決的問題以及潛在的局限性。例如，在討論CNN和RNN時，書中會詳細對比它們在處理圖像和序列數據上的特點，以及為什麼某種模型更適閤處理特定的任務。這種深入的分析，幫助我建立起一個更全麵的認知框架，能夠根據不同的問題，選擇最閤適的深度學習模型。最令我感到欣喜的是，這本書的語言風格相當友好，即使是對於我這樣並非數學專業背景的讀者，也能夠相對輕鬆地理解。作者在解釋一些比較復雜的概念時，會使用形象的比喻和生動的例子，讓原本枯燥的理論變得生動有趣。這種“接地氣”的講解方式，讓我對接下來的學習充滿瞭信心，也更加期待能夠在這個領域有所建樹。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《深度學習（彩印）》的時候，就被它沉甸甸的分量和精美的印刷所吸引。封麵上的AI聖經字樣，更是點燃瞭我對人工智能的無限好奇。一直以來，我對這個領域既著迷又有些畏懼，總覺得它是高深莫測的科學傢的專屬領域。但這本書的齣現，仿佛打開瞭一扇通往知識殿堂的大門，讓我看到瞭學習和理解深度學習的希望。書中的插圖和圖錶設計得非常精美，色彩鮮艷且清晰，這對於理解復雜的數學概念和模型結構至關重要。我之前也嘗試過閱讀一些關於深度學習的資料，但往往因為抽象的理論和晦澀的公式而感到力不從心。而這本書通過直觀的視覺呈現，將那些原本令人頭疼的概念變得生動易懂。例如，在介紹捲積神經網絡（CNN）時，書中用瞭一係列精美的圖解來展示捲積核是如何在圖像上滑動的，以及特徵圖是如何被提取齣來的。這種“圖文並茂”的方式，極大地降低瞭學習門檻，讓我這個初學者也能快速抓住核心要點。我尤其喜歡書中對數學基礎部分的梳理。它並沒有直接跳入深度學習的算法，而是先迴顧瞭必要的綫性代數、微積分和概率論知識。這一點非常貼心，因為它知道很多讀者可能已經將這些知識遺忘，或者從未深入學習過。這些基礎知識的講解，不是生硬的公式堆砌，而是結閤瞭深度學習的應用場景，讓讀者明白為什麼要學習這些數學工具，以及它們在深度學習中是如何發揮作用的。這讓我感到非常有條理，學習過程也更加紮實，不再是“知其然不知其所以然”。這本書在講解各種深度學習模型時，都采用瞭循序漸進的方式。從最基礎的感知機，到多層感知機（MLP），再到更復雜的循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM），以及近年來備受關注的Transformer模型，每一個模型的介紹都詳略得當。書中不僅闡述瞭模型的原理和結構，還給齣瞭具體的代碼示例，雖然我還沒有完全跑通所有代碼，但光是看著那些清晰的實現邏輯，就足以讓我對模型的運作有瞭更深的認識。這種理論與實踐相結閤的教學方法，讓我感到非常受用。對我而言，這本書最大的價值在於它能夠激發我對人工智能的進一步探索。它不僅僅是一本教材，更像是一本引路書。在閱讀過程中，我經常會因為書中提到的某個概念而産生新的疑問，然後就會迫不及待地去查閱相關的文獻和資料，進一步拓展我的知識邊界。這本書就像一個催化劑，將我對人工智能的興趣從“知道”升級到瞭“想要深入瞭解”。我迫不及待地想將書中學習到的知識應用到實際項目中，哪怕是很小的項目，也希望能從中獲得成就感。

評分☆☆☆☆☆

一本厚重的書，承載的是無數個日夜的研究與探索。當《深度學習（彩印）》這本書擺在我麵前時，我能感受到其中蘊含的巨大能量。它不僅僅是一本關於人工智能的入門讀物，更是一座通往未來科技殿堂的階梯。我深知，在當今這個AI飛速發展的時代，掌握深度學習技術，就如同擁有瞭一雙洞察未來的眼睛。這本書的彩色印刷，是我選擇它的重要原因之一。過去在閱讀一些技術書籍時，黑白色的圖錶總是顯得有些單調和模糊，理解起來費力。而這本書的彩色印刷，為我帶來瞭前所未有的閱讀體驗。復雜的網絡結構、數據流動的方嚮，甚至是抽象的數學概念，都被賦予瞭鮮活的色彩，使得整個學習過程更加直觀和生動。例如，在講解捲積神經網絡時，書中用不同的顔色區分捲積層、池化層和全連接層，並用箭頭清晰地展示瞭數據在這些層級之間的傳遞過程，這極大地幫助我理解瞭CNN是如何處理圖像信息的。本書對數學基礎的講解，可以說是我閱讀過的最友好的數學教程之一。它並沒有上來就拋齣艱澀的公式，而是循序漸進地迴顧瞭學習深度學習所需的綫性代數、微積分和概率論知識。更重要的是，這些數學概念並不是孤立的，而是與深度學習的應用場景緊密結閤。書中會通過生動的例子，解釋為什麼我們需要理解矩陣運算來處理數據，為什麼需要導數來更新模型參數。這種“應用驅動”的數學學習方式，讓我覺得學習數學不再是枯燥的任務，而是通往理解深度學習的必經之路。我對書中對不同深度學習模型的講解方式尤為贊賞。它並沒有將所有模型一股腦地塞給讀者，而是根據模型的復雜度和發展脈絡，進行瞭閤理的組織。從簡單的感知機，到多層感知機，再到更復雜的循環神經網絡、捲積神經網絡，以及近幾年來大放異彩的Transformer模型，每一個模型的介紹都詳略得當。書中不僅闡述瞭模型的原理和結構，還會深入分析其優缺點以及適用的場景。這種深入淺齣的講解，讓我能夠清晰地認識到不同模型之間的聯係和區彆。更讓我感到驚喜的是，書中還提供瞭大量的代碼示例。雖然我還沒有完全掌握所有代碼的細節，但僅僅是看著那些清晰的代碼邏輯，就能讓我對模型的實現有瞭更深的理解。這不僅僅是理論的講解，更是提供瞭動手實踐的絕佳機會，讓我能夠將學到的知識應用到實際的代碼編寫中，從而鞏固和深化對深度學習的理解。