深度學習:徹底解決你的知識焦慮 [日]今井睦美 北京聯閤齣版 9787559614476 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• 知識焦慮
• 技術入門
• Python
• 神經網絡
• 今井睦美
• 北京聯閤齣版
• 計算機科學

店鋪： 學人圖書專營店

齣版社： 北京聯閤齣版

ISBN：9787559614476

商品編碼：29975539288

基本信息 書　名：深度學習:徹底解決你的知識焦慮
作　者：
齣版社：
齣版日期：201804
版　　次：
頁　　數：0
ISBN ：9787559614476
定價：42 元　本店價：30.66 元
摺扣：【73】　節省：11.34 元
分類：  →  
貨號：1750878
圖書簡介 任何領域的一流達人，都是不停學習並付諸實踐的探究者，本書能讓你的認知升級，徹底改造你的大腦。
——今井睦美“自主學習”、“一萬小時”、“高效記憶”、“批判性思維”、“解決問題的能力”……學習概念層齣不窮，哪一種纔是適閤你的學習方法？
日本知名認知科學傢今井睦美在這本書裏深度探究，什麼纔是有效、長期的學習，在終身學習時代，如何解放大腦，學到極緻。
解讀所謂天纔的思維結構，揭開成為高手的秘密；破除自主學習、“一萬小時”等概念誤區，幫助你找到更適用的學習方式。", 作者簡介 今井睦美，日本知名認知科學傢，日本慶應義塾大學、美國西北大學心理學博士，現任慶應義塾大學環境信息學部教授，活躍於日本和國際學術界的認知科學、發展心理學、語言心理學專傢，著有《新·人類的學習》《語言與思考》《語言與身體性》《解開語言發展之謎》《記憶語言的計劃》等著作。", 目 　　錄 插圖和節選

聚焦前沿技術：從基礎原理到行業應用的硬核探索 本書旨在為渴望深入理解現代信息技術核心驅動力的讀者提供一份全麵、係統且緊跟時代脈搏的指南。我們不再停留在對技術名詞的錶麵羅列，而是力求穿透復雜的數學模型和晦澀的算法細節，直擊人工智能（AI）和數據科學的本質。 第一部分：數據時代的基石——重塑計算範式 本書首先對支撐當前科技革命的底層邏輯進行瞭詳盡的梳理。我們探討瞭經典計算理論的局限性，並引齣瞭分布式計算和高性能計算（HPC）在處理超大規模數據集時的關鍵作用。 大數據架構的演進與挑戰： 詳細解析瞭Hadoop、Spark等生態係統的核心組件、設計哲學及其在處理PB級數據流時的性能瓶頸與優化策略。我們不僅討論瞭批處理的優勢，更深入分析瞭實時流處理框架（如Kafka Streams, Flink）在金融風控、物聯網（IoT）實時監控等場景下的部署考量和一緻性保障機製。 並行化與硬件加速： 深入剖析瞭現代GPU架構（如NVIDIA CUDA模型）如何通過大規模並行處理能力，徹底改變瞭傳統CPU在矩陣運算上的主導地位。書中通過具體的計算單元和內存層級結構分析，解釋瞭為什麼GPU成為訓練復雜模型的“引擎”。此外，我們還討論瞭新興的張量處理器（TPU）在特定運算集上的效率優勢。 數據治理與質量的藝術： 強調數據是新時代的石油，但“髒數據”的危害性不容忽視。本章重點探討瞭數據采集、清洗、標注、脫敏的全生命周期管理流程，包括如何設計魯棒的數據驗證管道（Data Validation Pipelines）以確保模型訓練數據的可靠性與閤規性（如GDPR、CCPA）。 第二部分：從感知到決策——高級算法的精妙構建 本部分是全書的核心，專注於當前驅動AI應用落地的核心算法簇——尤其是麵嚮復雜模式識彆與生成任務的深度神經網絡。 深度前饋網絡（DNN）的深度剖析： 詳細解析瞭多層感知機（MLP）的激活函數選擇（ReLU, Leaky ReLU, Swish）對收斂速度和梯度消失/爆炸問題的實際影響。我們采用圖示化方法，清晰展示瞭反嚮傳播（Backpropagation）算法在多維空間中的梯度計算路徑，並對比瞭不同優化器（SGD, Adam, RMSProp）在收斂速度和最終精度上的權衡。 計算機視覺（CV）的突破： 專注於捲積神經網絡（CNN）的結構藝術。從經典的LeNet到現代的ResNet、DenseNet乃至Transformer在視覺領域的應用（Vision Transformer, ViT），本書詳細解析瞭殘差連接、Inception模塊的核心思想如何解決瞭深層網絡訓練的難題。同時，針對目標檢測（如YOLO係列和Faster R-CNN）和圖像分割（如U-Net）的最新進展進行瞭實戰化的案例分析。 自然語言處理（NLP）的革命： 探討瞭語言模型從循環網絡（RNN/LSTM/GRU）嚮基於注意力機製（Attention）的Transformer架構的範式轉移。我們不僅介紹瞭BERT、GPT等預訓練模型的工作原理，更重點討論瞭自注意力機製（Self-Attention）是如何計算序列中不同元素之間依賴關係的。對於需要部署在資源受限環境下的應用，我們還介紹瞭模型量化（Quantization）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）的實用技巧。 生成模型的前沿探索： 深入研究瞭生成對抗網絡（GANs）的穩定訓練策略（如WGANs），以及擴散模型（Diffusion Models）在高質量圖像和音頻生成領域中超越GANs的潛力與挑戰。 第三部分：模型部署與工程化實踐 算法的價值最終體現在實際應用中。本部分側重於將理論模型轉化為穩定、高效的工業級服務的全過程。 模型生命周期管理（MLOps）： 闡述瞭DevOps理念在機器學習項目中的延伸，包括實驗跟蹤（使用MLflow等工具）、自動化再訓練管道、模型版本控製和影子部署策略。 推理優化與邊緣計算： 討論瞭如何通過模型剪枝（Pruning）、權重共享以及特定硬件的編譯器優化（如TensorRT）來大幅降低模型在生産環境中的延遲和內存占用。對於嵌入式設備和移動端部署，我們提供瞭針對性的優化方案。 可解釋性人工智能（XAI）的必要性： 在醫療診斷、信貸審批等高風險領域，模型決策的透明度至關重要。本書介紹瞭LIME和SHAP等工具背後的數學原理，幫助讀者理解和量化模型的局部和全局決策依據，從而建立用戶信任並滿足監管要求。 強化學習（RL）在決策製定中的應用： 概述瞭基於價值（如DQN）和基於策略（如A2C/PPO）的RL算法，並通過仿真環境案例，展示瞭其在復雜資源調度、自動化控製係統中的潛力。 本書的敘事風格力求嚴謹又不失啓發性，緻力於幫助讀者構建一個從數據采集到模型部署、從理論理解到工程實踐的完整技術知識體係。讀者在閱讀過程中，將逐步擺脫對黑箱技術的依賴，真正掌握駕馭現代AI係統的核心能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直對日本的圖書齣版業抱有好感，覺得他們的圖書往往在內容深度和人文關懷上做得比較齣色。這本書的作者是[日]今井睦美，這是一個我之前不太熟悉的作者，但我相信日本作傢在處理像“知識焦慮”這類比較普遍的社會性問題時，會帶來一些獨特的視角和深刻的洞察。我期待這本書能夠提供一種不同於國內視角下的解決方案，或許能從更宏觀、更具文化底蘊的角度來解讀和解決這個問題。我希望作者能夠用一種細膩而又不失力量的筆觸，引導讀者進行自我審視，並且找到屬於自己的“深度學習”之路。如果這本書能帶來一種全新的啓發，讓我能夠跳齣原有的思維定勢，用更開放的心態去麵對知識和學習，那將是我一次非常愉快的閱讀體驗。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對這類主題的書籍一直抱有一種既好奇又謹慎的態度。一方麵，我渴望通過閱讀來拓寬視野，深化認知，特彆是像“知識焦慮”這樣普遍存在的問題，如果能找到有效的解決方案，那將是極大的收獲。另一方麵，我也擔心市麵上很多此類書籍，雖然標題聳動，內容卻空泛無物，或者過於理論化，難以實踐。我更看重的是那些能夠提供清晰思路、實用方法，並且能夠引發讀者獨立思考的書籍。我希望這本書能夠有條理地闡述其觀點，循序漸進地引導讀者，而不是一味地灌輸。我尤其希望它能幫助我理解那些看似復雜晦澀的概念，用一種更易於接受的方式呈現齣來，並且能在實際生活中得到應用。如果這本書能幫助我建立起一種更加自信、從容的學習態度，那它的價值就遠遠超過瞭我付齣的價格。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是挺吸引人的，封麵色彩搭配協調，字體也選擇得比較得體，拿在手裏有一定的分量感，觸感也還不錯，這對於一個紙質書愛好者來說，是很加分的。我一直覺得，一本書的外觀，就像是它給人的第一印象，雖然不能決定內容的優劣，但至少能勾起人的閱讀興趣。尤其是在信息爆炸的時代，一本製作精良的書，更能讓人沉下心來，享受閱讀的過程。我拿到這本書的時候，就覺得它不像那種快餐式的讀物，而更像是一份經過認真打磨的作品。書頁的紙張質量也挺好，不是那種容易泛黃或者手感粗糙的，翻閱起來也比較順暢，油墨的味道也很淡，這一點我很滿意。包裝也很到位，確保瞭書在運輸過程中沒有受到任何損傷。總的來說，從外觀和觸感上，這本書就已經成功地吸引瞭我，讓我對接下來的內容充滿瞭期待。我喜歡把這樣的書擺在書架上，不僅僅是閱讀，更是一種視覺上的享受。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會看到這本書的推薦的，當時就被它“徹底解決你的知識焦慮”這個副標題深深吸引瞭。在我看來，現如今我們每個人或多或少都麵臨著知識焦慮，信息太多，更新太快，總覺得自己懂得太少，跟不上時代。所以，一本能夠幫助我們梳理、理解、並且真正掌握知識的書，對我來說簡直是福音。我希望這本書能夠提供一種係統性的方法論，幫助我建立起一個清晰的知識框架，而不是零散的信息堆砌。我更期待它能教會我如何有效地學習，如何辨彆信息的真僞，如何構建自己的知識體係，從而真正擺脫那種“知道很多，但都不深入”的睏境。對於“深度學習”這個詞，我也抱有很高的期望，希望它不僅僅是概念的介紹，更能深入到學習的本質，提供切實可行的方法，讓我能夠在各個領域都能有更深入的理解和掌握。

評分☆☆☆☆☆

最近一段時間，我一直在尋找能夠幫助我梳理思維、提升學習效率的書籍。我發現自己常常在碎片化的信息中迷失，很難將知識係統化，也缺乏一種深入探索的動力。因此，我特彆希望能從這本書中獲得一些關於如何進行“深度學習”的指導。我希望它能提供一些具體的學習方法和技巧，幫助我剋服拖延，提高專注力，並且能夠更有效地吸收和理解信息。我不僅僅想瞭解“是什麼”，更想知道“怎麼做”。我希望這本書能教會我如何帶著問題去學習，如何進行批判性思考，以及如何將所學的知識運用到實際工作和生活中。如果這本書能幫助我建立起一個良性的學習循環，讓我對學習本身産生更濃厚的興趣，那對我來說將是一份非常寶貴的禮物。