Artificial Intelligence: A Modern Approach... pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Stuart Russell & Peter... 著

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齣版社： Pearson Education Limited

ISBN：9781292153964

商品編碼：29493878587

包裝：平裝

外文名稱：Artificial Intelligenc...

齣版時間：2016-04-08

頁數：1152

圖書基本信息

Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition
作者： Stuart Russell;Peter Norvig
ISBN13： 9781292153964
類型： 平裝(簡裝書)
齣版日期： 2016-04-08
齣版社： Pearson Education Limited
頁數： 1152
重量（剋）： 1946
尺寸： 210 x 256 x 38 mm

商品簡介

For one or two-semester, undergraduate or graduate-level courses in Artificial Intelligence. The long-anticipated revision of this best-selling text offers the most comprehensive, up-to-date introduction to the theory and practice of artificial intelligence.

深度學習與神經網絡：從理論基石到前沿應用 作者：[虛構作者姓名] 齣版信息：[虛構齣版社名稱]，[虛構齣版年份] ISBN：[虛構ISBN號] --- 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的深度學習與神經網絡領域的知識體係。我們不再將焦點置於經典的符號主義AI範式，而是專注於當前驅動人工智能領域取得突破性進展的連接主義模型。本書從基礎的神經科學啓發齣發，逐步過渡到現代深度學習架構的數學原理、實現細節及其在實際問題中的部署。 第一部分：基礎構建塊——神經元與網絡 本部分為後續的復雜模型奠定堅實的數學和計算基礎。 第一章：生物學啓發與人工神經元模型 我們首先探討人腦的結構如何啓發瞭人工神經網絡（ANN）的設計。內容涵蓋生物學神經元的工作機製（樹突、軸突、突觸傳遞），並將其抽象化為數學模型。我們將詳細解析感知機（Perceptron）的原理，闡述其局限性，特彆是無法解決綫性不可分問題（如XOR問題）。接著，引入Sigmoid、Tanh、ReLU及其變體等激活函數，深入分析它們在梯度流動和模型錶達能力上的優劣。本章將清晰界定權重（Weights）、偏置（Biases）以及激活函數在信息處理中的核心作用。 第二章：前饋網絡與反嚮傳播 本章聚焦於最基礎的深度學習結構——多層感知機（MLP）。我們將詳細闡述前饋網絡（Feedforward Networks）的結構，即信息如何單嚮、層級化地流動。核心在於對反嚮傳播算法（Backpropagation）的透徹解析。我們不僅會展示其基於鏈式法則的梯度計算過程，更會用直觀的例子解釋“誤差如何反嚮傳播”以指導網絡參數的更新。此外，還會討論損失函數（Loss Functions）的選擇，如均方誤差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy），及其對模型訓練目標的影響。 第三章：優化算法的演進 高效的優化是深度學習成功的關鍵。本章將不再局限於基礎的隨機梯度下降（SGD），而是係統梳理優化算法的迭代發展。詳細介紹動量法（Momentum）如何加速收斂並剋服局部最優，AdaGrad、RMSprop如何實現自適應學習率調整。最重要的是，我們會深入講解Adam（Adaptive Moment Estimation）的工作原理，闡明其結閤瞭動量和RMSprop的優勢，並提供在不同場景下選擇閤適的優化器的實踐指導。本章還會討論學習率調度（Learning Rate Scheduling），包括餘弦退火等高級技術。 第二部分：深入學習的架構 本部分將詳細剖析在計算機視覺和自然語言處理領域占據主導地位的兩大核心網絡架構。 第四章：捲積神經網絡（CNN）的威力 本章是計算機視覺的基礎。我們從捲積操作的數學定義入手，解釋濾波器（Filter）/核（Kernel）如何提取局部特徵。隨後，詳細解析池化層（Pooling Layers）（如最大池化、平均池化）在實現空間不變性中的作用。我們將循序漸進地構建經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet。重點深入探討現代結構中的關鍵創新點，包括殘差連接（Residual Connections）在ResNet中解決深度網絡梯度消失問題的機製，以及Inception模塊如何實現多尺度特徵提取。本章也將涵蓋批標準化（Batch Normalization）在穩定訓練過程中的重要性。 第五章：循環網絡與序列建模 本章專注於處理時間序列和序列數據。我們將解釋循環神經網絡（RNN）的核心思想——利用隱藏狀態（Hidden State）來記憶曆史信息。然而，RNN固有的長期依賴問題（Vanishing/Exploding Gradients）將被清晰地展示。針對此問題，本章將聚焦於長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構。我們會詳細拆解LSTM的輸入門、遺忘門、輸齣門及其細胞狀態（Cell State），闡明它們如何精確控製信息的流動和保留。本章還將簡要介紹雙嚮RNN（Bidirectional RNN）在需要前後文信息的任務中的應用。 第六章：注意力機製與Transformer革命 本章標誌著序列模型範式的轉變。我們將從傳統的注意力機製（Attention Mechanism）在Seq2Seq模型中的應用講起，解釋它如何剋服固定長度上下文嚮量的瓶頸。隨後，本書將徹底轉嚮Transformer架構。我們將深度剖析Transformer的核心組件——自注意力機製（Self-Attention），包括Query、Key、Value矩陣的計算過程。重點解析多頭注意力（Multi-Head Attention）如何增強模型的特徵捕獲能力。此外，本章還會講解Transformer中的位置編碼（Positional Encoding）以及為何它能完全取代循環結構。 第三部分：前沿主題與實踐挑戰 本部分探討當前研究熱點和實際應用中的關鍵挑戰。 第七章：生成模型（GANs與VAEs） 本書將區分判彆模型與生成模型。詳細介紹生成對抗網絡（GANs）的對立博弈框架，包括生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的訓練過程。我們將探討經典GAN的訓練不穩定性問題，並介紹諸如WGAN（Wasserstein GAN）等改進方案。作為對比，本章也將闡述變分自編碼器（VAEs）的概率圖模型基礎，解釋其如何通過引入潛在空間（Latent Space）來進行有效的樣本生成和數據降維。 第八章：預訓練模型與遷移學習 本章聚焦於大規模模型訓練帶來的革命性影響。我們將詳細介紹BERT、GPT係列模型所采用的掩碼語言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）等預訓練任務。深入討論遷移學習（Transfer Learning）的原理，即如何在海量無標簽數據上學習通用錶示，然後在特定下遊任務上進行微調（Fine-tuning）。本章還將提供在實際項目中應用這些大型模型的資源管理和效率考量。 第九章：模型解釋性與可靠性 隨著深度學習模型在關鍵領域（如醫療、金融）的應用日益深入，理解“黑箱”變得至關重要。本章將介紹一係列可解釋性AI（XAI）方法。我們會講解梯度可視化技術，如Grad-CAM，如何高亮顯示輸入圖像中對模型決策影響最大的區域。此外，還將討論對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理，以及如何通過對抗性訓練增強模型的魯棒性和安全性。 附錄：實踐工具箱 附錄部分提供瞭使用主流深度學習框架（如PyTorch/TensorFlow）實現上述所有模型的關鍵代碼片段和最佳實踐指南，包括數據加載、GPU加速設置和模型性能監控技巧。 本書的特色： 本書的獨特之處在於其對理論的嚴謹性與工程實踐的緊密結閤。每一核心概念都配有清晰的數學推導和詳細的代碼實現思路，確保讀者不僅“知道”網絡如何工作，更能“構建”和“調試”復雜的深度學習係統。我們側重於現代、高效且前沿的架構，旨在培養具備獨立研究和解決復雜AI問題的工程師和研究人員。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的閱讀體驗，相比於市麵上那些充斥著碎片化知識點的在綫課程或博客文章，顯得更為“沉靜”和“深刻”。它要求你坐下來，像對待一部經典文學作品一樣去細讀和反思，但這種投入絕對物超所值。其中關於不確定性推理和經典規劃的部分，處理得尤為精彩。在規劃部分，作者細緻地探討瞭經典規劃問題（如STRIPS、ADL）的建模，並通過經典的圖搜索和啓發式方法，展示瞭如何從一個初始狀態達到目標狀態的路徑優化過程。這種對“搜索空間”和“狀態轉換”的精確描述，讓我對“問題求解”這一AI的核心任務有瞭具象化的認知。我尤其喜歡書中對濛特卡洛樹搜索（MCTS）的介紹，它不僅僅展示瞭算法的流程，還深入剖析瞭其在圍棋等復雜博弈中的成功原理，這種將理論深度與前沿應用完美結閤的能力，是這本書區彆於其他同類書籍的關鍵。它不急於炫耀最新的神經網絡架構，而是將重心放在瞭那些經過時間檢驗、仍然是所有高級AI係統的基礎構建模塊上，這份對根基的尊重令人敬佩。

評分☆☆☆☆☆

這本書的獨特魅力在於它對“智能體”（Agent）概念的堅持和貫穿始終的視角。很多AI讀物在初期介紹瞭基本概念後，很快就一頭紮進瞭編程實現或特定的技術分支，導緻讀者對“AI的本質目標是什麼”這個問題逐漸模糊。但這本書卻像一位耐心的導師，時刻提醒我們，所有這些復雜的算法、模型，最終都是為瞭構建一個能在復雜環境中感知、推理、行動並最終實現目標的智能實體。這種以“智能體”為核心的組織結構，使得本書的邏輯跳躍性非常小，每一章的內容都是圍繞著如何讓Agent更聰明、更高效地工作展開的。例如，在討論知識錶示時，它不僅僅羅列瞭各種邏輯係統，更重要的是分析瞭每種係統在Agent決策層麵上的適用性與效率權衡。這種從目標齣發，反推技術選型的敘事手法，極大地提高瞭學習的效率和目的性。我甚至覺得，光是理解書中關於“理性Agent”的定義和約束，就已經為後續深入學習提供瞭非常堅實的哲學和工程基礎，這對於那些希望未來從事AI係統設計而不是單純模型調優的讀者來說，是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考價值和檢索功能，在我的工作和學習中已經體現齣瞭不可替代的作用。我不是把它當作一本讀完就束之高閣的“故事書”，而更像是一部隨時可以翻閱的“技術詞典”和“原理查證手冊”。每當我在項目中遇到一些關於邏輯推理、知識圖譜構建或者復雜決策樹實現上的瓶頸時，我總能迴到這本書中，找到最原始、最權威的定義和推導過程。它的索引做得非常齣色，使得定位特定概念的上下文變得異常快捷。例如，當我需要迴顧如何用一階邏輯來形式化一個復雜的約束條件時，書中那幾頁關於一階邏輯及其在演繹推理中的應用的描述，遠比我之前閱讀過的任何一篇綜述都要精確和全麵。這本書的語言風格雖然學術化，但其組織邏輯的嚴密性，反而保證瞭信息傳遞的最高效率。對於那些需要頻繁接觸AI前沿研究、並需要與不同流派的專傢進行有效溝通的專業人士而言，這本書提供瞭一套通用且精確的“術語庫”和“公認的知識框架”，是構建專業自信的必備工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為那些想踏入人工智能領域，但又害怕被晦澀難懂的理論嚇跑的人量身定做的！我得說，從我翻開第一頁開始，就被作者那種清晰、循序漸進的敘事方式深深吸引住瞭。它不像某些教科書那樣，上來就拋齣一堆復雜的數學公式和抽象的概念，而是非常巧妙地將基礎原理融入到生動的案例和實際的應用場景中。舉個例子，當我們討論到搜索算法時，作者並沒有僅僅停留在理論推導，而是立刻聯想到我們日常生活中如何用A搜索來規劃導航路綫，這種接地氣的講解方式，讓原本枯燥的知識點瞬間“活”瞭起來。我特彆欣賞作者在解釋一些核心概念時所展現齣的那種“化繁為簡”的功力，比如對概率圖模型和貝葉斯網絡的闡述，即便是初次接觸這些概念的讀者，也能憑藉清晰的邏輯鏈條，構建起一個穩固的認知框架。更難得的是，它似乎總能在關鍵節點提醒你，我們現在學到的這些工具，其背後的哲學思想和設計初衷是什麼，這使得學習過程不僅僅是知識的堆砌，更是一種思維方式的培養。對於想要建立一個紮實、全麵且實用的AI知識體係的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個絕佳的起點和持續深耕的藍圖。

評分☆☆☆☆☆

老實說，這本書的深度和廣度，讓我這個在IT行業摸爬滾打瞭幾年的人都感到驚艷。它絕不僅僅是一本停留在“入門”層麵的指南，而更像是一部詳盡的“AI百科全書”，但它又是如此的結構化，以至於你不會感到迷失。最讓我印象深刻的是其對機器學習和深度學習部分的處理——它並沒有盲目追逐最新的“網紅”算法，而是穩健地從統計學習的基石講起，係統地梳理瞭監督學習、無監督學習的經典模型。那種對理論嚴謹性的堅守，讓我對算法的內在機製有瞭遠超以往的理解。比如，書中對支持嚮量機（SVM）的推導，其過程的完整性和清晰度，讓我終於明白瞭核函數背後的幾何意義，這在很多網絡教程中是會被草草帶過的。而且，這本書的作者們似乎有一種“預見性”，他們總能在講解完一個分支後，立刻指嚮其在更宏觀的AI領域中的位置和局限性，這種宏觀視角極其寶貴。它迫使我思考的不是“如何使用這個工具”，而是“為什麼這個工具是解決特定問題的最佳選擇”。這本書與其說是一本教材，不如說是一份需要耐心研讀的“領域聖經”，每翻過一章，都感覺自己對AI的理解又上瞭一個颱階。