深度学习:彻底解决你的知识焦虑 [日]今井睦美 北京联合出版 9787559614476 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 北京联合出版

ISBN：9787559614476

商品编码：29975539288

基本信息 书　名：深度学习:彻底解决你的知识焦虑
作　者：
出版社：
出版日期：201804
版　　次：
页　　数：0
ISBN ：9787559614476
定价：42 元　本店价：30.66 元
折扣：【73】　节省：11.34 元
分类：  →  
货号：1750878
图书简介 任何领域的一流达人，都是不停学习并付诸实践的探究者，本书能让你的认知升级，彻底改造你的大脑。
——今井睦美“自主学习”、“一万小时”、“高效记忆”、“批判性思维”、“解决问题的能力”……学习概念层出不穷，哪一种才是适合你的学习方法？
日本知名认知科学家今井睦美在这本书里深度探究，什么才是有效、长期的学习，在终身学习时代，如何解放大脑，学到极致。
解读所谓天才的思维结构，揭开成为高手的秘密；破除自主学习、“一万小时”等概念误区，帮助你找到更适用的学习方式。", 作者简介 今井睦美，日本知名认知科学家，日本庆应义塾大学、美国西北大学心理学博士，现任庆应义塾大学环境信息学部教授，活跃于日本和国际学术界的认知科学、发展心理学、语言心理学专家，著有《新·人类的学习》《语言与思考》《语言与身体性》《解开语言发展之谜》《记忆语言的计划》等著作。", 目 　　录 插图和节选

聚焦前沿技术：从基础原理到行业应用的硬核探索 本书旨在为渴望深入理解现代信息技术核心驱动力的读者提供一份全面、系统且紧跟时代脉搏的指南。我们不再停留在对技术名词的表面罗列，而是力求穿透复杂的数学模型和晦涩的算法细节，直击人工智能（AI）和数据科学的本质。 第一部分：数据时代的基石——重塑计算范式 本书首先对支撑当前科技革命的底层逻辑进行了详尽的梳理。我们探讨了经典计算理论的局限性，并引出了分布式计算和高性能计算（HPC）在处理超大规模数据集时的关键作用。 大数据架构的演进与挑战： 详细解析了Hadoop、Spark等生态系统的核心组件、设计哲学及其在处理PB级数据流时的性能瓶颈与优化策略。我们不仅讨论了批处理的优势，更深入分析了实时流处理框架（如Kafka Streams, Flink）在金融风控、物联网（IoT）实时监控等场景下的部署考量和一致性保障机制。 并行化与硬件加速： 深入剖析了现代GPU架构（如NVIDIA CUDA模型）如何通过大规模并行处理能力，彻底改变了传统CPU在矩阵运算上的主导地位。书中通过具体的计算单元和内存层级结构分析，解释了为什么GPU成为训练复杂模型的“引擎”。此外，我们还讨论了新兴的张量处理器（TPU）在特定运算集上的效率优势。 数据治理与质量的艺术： 强调数据是新时代的石油，但“脏数据”的危害性不容忽视。本章重点探讨了数据采集、清洗、标注、脱敏的全生命周期管理流程，包括如何设计鲁棒的数据验证管道（Data Validation Pipelines）以确保模型训练数据的可靠性与合规性（如GDPR、CCPA）。 第二部分：从感知到决策——高级算法的精妙构建 本部分是全书的核心，专注于当前驱动AI应用落地的核心算法簇——尤其是面向复杂模式识别与生成任务的深度神经网络。 深度前馈网络（DNN）的深度剖析： 详细解析了多层感知机（MLP）的激活函数选择（ReLU, Leaky ReLU, Swish）对收敛速度和梯度消失/爆炸问题的实际影响。我们采用图示化方法，清晰展示了反向传播（Backpropagation）算法在多维空间中的梯度计算路径，并对比了不同优化器（SGD, Adam, RMSProp）在收敛速度和最终精度上的权衡。 计算机视觉（CV）的突破： 专注于卷积神经网络（CNN）的结构艺术。从经典的LeNet到现代的ResNet、DenseNet乃至Transformer在视觉领域的应用（Vision Transformer, ViT），本书详细解析了残差连接、Inception模块的核心思想如何解决了深层网络训练的难题。同时，针对目标检测（如YOLO系列和Faster R-CNN）和图像分割（如U-Net）的最新进展进行了实战化的案例分析。 自然语言处理（NLP）的革命： 探讨了语言模型从循环网络（RNN/LSTM/GRU）向基于注意力机制（Attention）的Transformer架构的范式转移。我们不仅介绍了BERT、GPT等预训练模型的工作原理，更重点讨论了自注意力机制（Self-Attention）是如何计算序列中不同元素之间依赖关系的。对于需要部署在资源受限环境下的应用，我们还介绍了模型量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的实用技巧。 生成模型的前沿探索： 深入研究了生成对抗网络（GANs）的稳定训练策略（如WGANs），以及扩散模型（Diffusion Models）在高质量图像和音频生成领域中超越GANs的潜力与挑战。 第三部分：模型部署与工程化实践 算法的价值最终体现在实际应用中。本部分侧重于将理论模型转化为稳定、高效的工业级服务的全过程。 模型生命周期管理（MLOps）： 阐述了DevOps理念在机器学习项目中的延伸，包括实验跟踪（使用MLflow等工具）、自动化再训练管道、模型版本控制和影子部署策略。 推理优化与边缘计算： 讨论了如何通过模型剪枝（Pruning）、权重共享以及特定硬件的编译器优化（如TensorRT）来大幅降低模型在生产环境中的延迟和内存占用。对于嵌入式设备和移动端部署，我们提供了针对性的优化方案。 可解释性人工智能（XAI）的必要性： 在医疗诊断、信贷审批等高风险领域，模型决策的透明度至关重要。本书介绍了LIME和SHAP等工具背后的数学原理，帮助读者理解和量化模型的局部和全局决策依据，从而建立用户信任并满足监管要求。 强化学习（RL）在决策制定中的应用： 概述了基于价值（如DQN）和基于策略（如A2C/PPO）的RL算法，并通过仿真环境案例，展示了其在复杂资源调度、自动化控制系统中的潜力。 本书的叙事风格力求严谨又不失启发性，致力于帮助读者构建一个从数据采集到模型部署、从理论理解到工程实践的完整技术知识体系。读者在阅读过程中，将逐步摆脱对黑箱技术的依赖，真正掌握驾驭现代AI系统的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对这类主题的书籍一直抱有一种既好奇又谨慎的态度。一方面，我渴望通过阅读来拓宽视野，深化认知，特别是像“知识焦虑”这样普遍存在的问题，如果能找到有效的解决方案，那将是极大的收获。另一方面，我也担心市面上很多此类书籍，虽然标题耸动，内容却空泛无物，或者过于理论化，难以实践。我更看重的是那些能够提供清晰思路、实用方法，并且能够引发读者独立思考的书籍。我希望这本书能够有条理地阐述其观点，循序渐进地引导读者，而不是一味地灌输。我尤其希望它能帮助我理解那些看似复杂晦涩的概念，用一种更易于接受的方式呈现出来，并且能在实际生活中得到应用。如果这本书能帮助我建立起一种更加自信、从容的学习态度，那它的价值就远远超过了我付出的价格。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会看到这本书的推荐的，当时就被它“彻底解决你的知识焦虑”这个副标题深深吸引了。在我看来，现如今我们每个人或多或少都面临着知识焦虑，信息太多，更新太快，总觉得自己懂得太少，跟不上时代。所以，一本能够帮助我们梳理、理解、并且真正掌握知识的书，对我来说简直是福音。我希望这本书能够提供一种系统性的方法论，帮助我建立起一个清晰的知识框架，而不是零散的信息堆砌。我更期待它能教会我如何有效地学习，如何辨别信息的真伪，如何构建自己的知识体系，从而真正摆脱那种“知道很多，但都不深入”的困境。对于“深度学习”这个词，我也抱有很高的期望，希望它不仅仅是概念的介绍，更能深入到学习的本质，提供切实可行的方法，让我能够在各个领域都能有更深入的理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

最近一段时间，我一直在寻找能够帮助我梳理思维、提升学习效率的书籍。我发现自己常常在碎片化的信息中迷失，很难将知识系统化，也缺乏一种深入探索的动力。因此，我特别希望能从这本书中获得一些关于如何进行“深度学习”的指导。我希望它能提供一些具体的学习方法和技巧，帮助我克服拖延，提高专注力，并且能够更有效地吸收和理解信息。我不仅仅想了解“是什么”，更想知道“怎么做”。我希望这本书能教会我如何带着问题去学习，如何进行批判性思考，以及如何将所学的知识运用到实际工作和生活中。如果这本书能帮助我建立起一个良性的学习循环，让我对学习本身产生更浓厚的兴趣，那对我来说将是一份非常宝贵的礼物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺吸引人的，封面色彩搭配协调，字体也选择得比较得体，拿在手里有一定的分量感，触感也还不错，这对于一个纸质书爱好者来说，是很加分的。我一直觉得，一本书的外观，就像是它给人的第一印象，虽然不能决定内容的优劣，但至少能勾起人的阅读兴趣。尤其是在信息爆炸的时代，一本制作精良的书，更能让人沉下心来，享受阅读的过程。我拿到这本书的时候，就觉得它不像那种快餐式的读物，而更像是一份经过认真打磨的作品。书页的纸张质量也挺好，不是那种容易泛黄或者手感粗糙的，翻阅起来也比较顺畅，油墨的味道也很淡，这一点我很满意。包装也很到位，确保了书在运输过程中没有受到任何损伤。总的来说，从外观和触感上，这本书就已经成功地吸引了我，让我对接下来的内容充满了期待。我喜欢把这样的书摆在书架上，不仅仅是阅读，更是一种视觉上的享受。

评分☆☆☆☆☆

我一直对日本的图书出版业抱有好感，觉得他们的图书往往在内容深度和人文关怀上做得比较出色。这本书的作者是[日]今井睦美，这是一个我之前不太熟悉的作者，但我相信日本作家在处理像“知识焦虑”这类比较普遍的社会性问题时，会带来一些独特的视角和深刻的洞察。我期待这本书能够提供一种不同于国内视角下的解决方案，或许能从更宏观、更具文化底蕴的角度来解读和解决这个问题。我希望作者能够用一种细腻而又不失力量的笔触，引导读者进行自我审视，并且找到属于自己的“深度学习”之路。如果这本书能带来一种全新的启发，让我能够跳出原有的思维定势，用更开放的心态去面对知识和学习，那将是我一次非常愉快的阅读体验。