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Stuart Russell & Peter... 著

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出版社： Pearson Education Limited

ISBN：9781292153964

商品编码：29493878587

包装：平装

外文名称：Artificial Intelligenc...

出版时间：2016-04-08

页数：1152

图书基本信息

Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition
作者： Stuart Russell;Peter Norvig
ISBN13： 9781292153964
类型： 平装(简装书)
出版日期： 2016-04-08
出版社： Pearson Education Limited
页数： 1152
重量（克）： 1946
尺寸： 210 x 256 x 38 mm

商品简介

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.

深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用 作者：[虚构作者姓名] 出版信息：[虚构出版社名称]，[虚构出版年份] ISBN：[虚构ISBN号] --- 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习与神经网络领域的知识体系。我们不再将焦点置于经典的符号主义AI范式，而是专注于当前驱动人工智能领域取得突破性进展的连接主义模型。本书从基础的神经科学启发出发，逐步过渡到现代深度学习架构的数学原理、实现细节及其在实际问题中的部署。 第一部分：基础构建块——神经元与网络 本部分为后续的复杂模型奠定坚实的数学和计算基础。 第一章：生物学启发与人工神经元模型 我们首先探讨人脑的结构如何启发了人工神经网络（ANN）的设计。内容涵盖生物学神经元的工作机制（树突、轴突、突触传递），并将其抽象化为数学模型。我们将详细解析感知机（Perceptron）的原理，阐述其局限性，特别是无法解决线性不可分问题（如XOR问题）。接着，引入Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体等激活函数，深入分析它们在梯度流动和模型表达能力上的优劣。本章将清晰界定权重（Weights）、偏置（Biases）以及激活函数在信息处理中的核心作用。 第二章：前馈网络与反向传播 本章聚焦于最基础的深度学习结构——多层感知机（MLP）。我们将详细阐述前馈网络（Feedforward Networks）的结构，即信息如何单向、层级化地流动。核心在于对反向传播算法（Backpropagation）的透彻解析。我们不仅会展示其基于链式法则的梯度计算过程，更会用直观的例子解释“误差如何反向传播”以指导网络参数的更新。此外，还会讨论损失函数（Loss Functions）的选择，如均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy），及其对模型训练目标的影响。 第三章：优化算法的演进 高效的优化是深度学习成功的关键。本章将不再局限于基础的随机梯度下降（SGD），而是系统梳理优化算法的迭代发展。详细介绍动量法（Momentum）如何加速收敛并克服局部最优，AdaGrad、RMSprop如何实现自适应学习率调整。最重要的是，我们会深入讲解Adam（Adaptive Moment Estimation）的工作原理，阐明其结合了动量和RMSprop的优势，并提供在不同场景下选择合适的优化器的实践指导。本章还会讨论学习率调度（Learning Rate Scheduling），包括余弦退火等高级技术。 第二部分：深入学习的架构 本部分将详细剖析在计算机视觉和自然语言处理领域占据主导地位的两大核心网络架构。 第四章：卷积神经网络（CNN）的威力 本章是计算机视觉的基础。我们从卷积操作的数学定义入手，解释滤波器（Filter）/核（Kernel）如何提取局部特征。随后，详细解析池化层（Pooling Layers）（如最大池化、平均池化）在实现空间不变性中的作用。我们将循序渐进地构建经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet。重点深入探讨现代结构中的关键创新点，包括残差连接（Residual Connections）在ResNet中解决深度网络梯度消失问题的机制，以及Inception模块如何实现多尺度特征提取。本章也将涵盖批标准化（Batch Normalization）在稳定训练过程中的重要性。 第五章：循环网络与序列建模 本章专注于处理时间序列和序列数据。我们将解释循环神经网络（RNN）的核心思想——利用隐藏状态（Hidden State）来记忆历史信息。然而，RNN固有的长期依赖问题（Vanishing/Exploding Gradients）将被清晰地展示。针对此问题，本章将聚焦于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构。我们会详细拆解LSTM的输入门、遗忘门、输出门及其细胞状态（Cell State），阐明它们如何精确控制信息的流动和保留。本章还将简要介绍双向RNN（Bidirectional RNN）在需要前后文信息的任务中的应用。 第六章：注意力机制与Transformer革命 本章标志着序列模型范式的转变。我们将从传统的注意力机制（Attention Mechanism）在Seq2Seq模型中的应用讲起，解释它如何克服固定长度上下文向量的瓶颈。随后，本书将彻底转向Transformer架构。我们将深度剖析Transformer的核心组件——自注意力机制（Self-Attention），包括Query、Key、Value矩阵的计算过程。重点解析多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的特征捕获能力。此外，本章还会讲解Transformer中的位置编码（Positional Encoding）以及为何它能完全取代循环结构。 第三部分：前沿主题与实践挑战 本部分探讨当前研究热点和实际应用中的关键挑战。 第七章：生成模型（GANs与VAEs） 本书将区分判别模型与生成模型。详细介绍生成对抗网络（GANs）的对立博弈框架，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的训练过程。我们将探讨经典GAN的训练不稳定性问题，并介绍诸如WGAN（Wasserstein GAN）等改进方案。作为对比，本章也将阐述变分自编码器（VAEs）的概率图模型基础，解释其如何通过引入潜在空间（Latent Space）来进行有效的样本生成和数据降维。 第八章：预训练模型与迁移学习 本章聚焦于大规模模型训练带来的革命性影响。我们将详细介绍BERT、GPT系列模型所采用的掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）等预训练任务。深入讨论迁移学习（Transfer Learning）的原理，即如何在海量无标签数据上学习通用表示，然后在特定下游任务上进行微调（Fine-tuning）。本章还将提供在实际项目中应用这些大型模型的资源管理和效率考量。 第九章：模型解释性与可靠性 随着深度学习模型在关键领域（如医疗、金融）的应用日益深入，理解“黑箱”变得至关重要。本章将介绍一系列可解释性AI（XAI）方法。我们会讲解梯度可视化技术，如Grad-CAM，如何高亮显示输入图像中对模型决策影响最大的区域。此外，还将讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及如何通过对抗性训练增强模型的鲁棒性和安全性。 附录：实践工具箱 附录部分提供了使用主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）实现上述所有模型的关键代码片段和最佳实践指南，包括数据加载、GPU加速设置和模型性能监控技巧。 本书的特色： 本书的独特之处在于其对理论的严谨性与工程实践的紧密结合。每一核心概念都配有清晰的数学推导和详细的代码实现思路，确保读者不仅“知道”网络如何工作，更能“构建”和“调试”复杂的深度学习系统。我们侧重于现代、高效且前沿的架构，旨在培养具备独立研究和解决复杂AI问题的工程师和研究人员。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考价值和检索功能，在我的工作和学习中已经体现出了不可替代的作用。我不是把它当作一本读完就束之高阁的“故事书”，而更像是一部随时可以翻阅的“技术词典”和“原理查证手册”。每当我在项目中遇到一些关于逻辑推理、知识图谱构建或者复杂决策树实现上的瓶颈时，我总能回到这本书中，找到最原始、最权威的定义和推导过程。它的索引做得非常出色，使得定位特定概念的上下文变得异常快捷。例如，当我需要回顾如何用一阶逻辑来形式化一个复杂的约束条件时，书中那几页关于一阶逻辑及其在演绎推理中的应用的描述，远比我之前阅读过的任何一篇综述都要精确和全面。这本书的语言风格虽然学术化，但其组织逻辑的严密性，反而保证了信息传递的最高效率。对于那些需要频繁接触AI前沿研究、并需要与不同流派的专家进行有效沟通的专业人士而言，这本书提供了一套通用且精确的“术语库”和“公认的知识框架”，是构建专业自信的必备工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些想踏入人工智能领域，但又害怕被晦涩难懂的理论吓跑的人量身定做的！我得说，从我翻开第一页开始，就被作者那种清晰、循序渐进的叙事方式深深吸引住了。它不像某些教科书那样，上来就抛出一堆复杂的数学公式和抽象的概念，而是非常巧妙地将基础原理融入到生动的案例和实际的应用场景中。举个例子，当我们讨论到搜索算法时，作者并没有仅仅停留在理论推导，而是立刻联想到我们日常生活中如何用A搜索来规划导航路线，这种接地气的讲解方式，让原本枯燥的知识点瞬间“活”了起来。我特别欣赏作者在解释一些核心概念时所展现出的那种“化繁为简”的功力，比如对概率图模型和贝叶斯网络的阐述，即便是初次接触这些概念的读者，也能凭借清晰的逻辑链条，构建起一个稳固的认知框架。更难得的是，它似乎总能在关键节点提醒你，我们现在学到的这些工具，其背后的哲学思想和设计初衷是什么，这使得学习过程不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的培养。对于想要建立一个扎实、全面且实用的AI知识体系的读者来说，这本书无疑提供了一个绝佳的起点和持续深耕的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读体验，相比于市面上那些充斥着碎片化知识点的在线课程或博客文章，显得更为“沉静”和“深刻”。它要求你坐下来，像对待一部经典文学作品一样去细读和反思，但这种投入绝对物超所值。其中关于不确定性推理和经典规划的部分，处理得尤为精彩。在规划部分，作者细致地探讨了经典规划问题（如STRIPS、ADL）的建模，并通过经典的图搜索和启发式方法，展示了如何从一个初始状态达到目标状态的路径优化过程。这种对“搜索空间”和“状态转换”的精确描述，让我对“问题求解”这一AI的核心任务有了具象化的认知。我尤其喜欢书中对蒙特卡洛树搜索（MCTS）的介绍，它不仅仅展示了算法的流程，还深入剖析了其在围棋等复杂博弈中的成功原理，这种将理论深度与前沿应用完美结合的能力，是这本书区别于其他同类书籍的关键。它不急于炫耀最新的神经网络架构，而是将重心放在了那些经过时间检验、仍然是所有高级AI系统的基础构建模块上，这份对根基的尊重令人敬佩。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特魅力在于它对“智能体”（Agent）概念的坚持和贯穿始终的视角。很多AI读物在初期介绍了基本概念后，很快就一头扎进了编程实现或特定的技术分支，导致读者对“AI的本质目标是什么”这个问题逐渐模糊。但这本书却像一位耐心的导师，时刻提醒我们，所有这些复杂的算法、模型，最终都是为了构建一个能在复杂环境中感知、推理、行动并最终实现目标的智能实体。这种以“智能体”为核心的组织结构，使得本书的逻辑跳跃性非常小，每一章的内容都是围绕着如何让Agent更聪明、更高效地工作展开的。例如，在讨论知识表示时，它不仅仅罗列了各种逻辑系统，更重要的是分析了每种系统在Agent决策层面上的适用性与效率权衡。这种从目标出发，反推技术选型的叙事手法，极大地提高了学习的效率和目的性。我甚至觉得，光是理解书中关于“理性Agent”的定义和约束，就已经为后续深入学习提供了非常坚实的哲学和工程基础，这对于那些希望未来从事AI系统设计而不是单纯模型调优的读者来说，是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书的深度和广度，让我这个在IT行业摸爬滚打了几年的人都感到惊艳。它绝不仅仅是一本停留在“入门”层面的指南，而更像是一部详尽的“AI百科全书”，但它又是如此的结构化，以至于你不会感到迷失。最让我印象深刻的是其对机器学习和深度学习部分的处理——它并没有盲目追逐最新的“网红”算法，而是稳健地从统计学习的基石讲起，系统地梳理了监督学习、无监督学习的经典模型。那种对理论严谨性的坚守，让我对算法的内在机制有了远超以往的理解。比如，书中对支持向量机（SVM）的推导，其过程的完整性和清晰度，让我终于明白了核函数背后的几何意义，这在很多网络教程中是会被草草带过的。而且，这本书的作者们似乎有一种“预见性”，他们总能在讲解完一个分支后，立刻指向其在更宏观的AI领域中的位置和局限性，这种宏观视角极其宝贵。它迫使我思考的不是“如何使用这个工具”，而是“为什么这个工具是解决特定问题的最佳选择”。这本书与其说是一本教材，不如说是一份需要耐心研读的“领域圣经”，每翻过一章，都感觉自己对AI的理解又上了一个台阶。