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黄文坚 著

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店铺： 布克专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121309120

商品编码：11468163777

包装：平装

开本：16

洞悉人工智能核心：从基础到前沿的深度学习之旅 在飞速发展的人工智能浪潮中，深度学习无疑是最耀眼的明星。它以强大的数据处理能力和模型构建能力，正在深刻地改变着我们生活的方方面面，从智能推荐、自动驾驶到医疗诊断、自然语言处理，无不闪耀着深度学习的光芒。想要在这个日新月异的领域站稳脚跟，掌握核心技术至关重要。本书籍并非仅限于某个特定框架的入门指南，而是致力于为您构建一个全面、深入、融会贯通的人工智能知识体系，助您从零开始，逐步攀登深度学习的巍峨高峰。 一、 筑牢基石：数学与编程的坚实基础 深度学习的强大离不开其背后的数学理论和编程实践。本书将首先为您系统梳理与深度学习紧密相关的数学知识，包括： 线性代数： 矩阵、向量、张量等概念是深度学习模型中数据表示和运算的基础。您将理解它们如何用于描述数据特征、权重参数以及层与层之间的信息传递。我们将深入探讨特征值、特征向量、矩阵分解等概念，以及它们在模型优化和降维中的作用。 概率论与数理统计： 数据分布、概率密度函数、期望、方差、贝叶斯定理等概念是理解模型泛化能力、评估模型性能以及处理不确定性的关键。您将学习如何用概率模型来描述数据，如何通过统计方法来分析模型表现，以及如何理解损失函数和正则化项的统计学意义。 微积分： 梯度下降、链式法则等微积分原理是深度学习模型得以训练的核心。您将深入理解导数如何指示函数的变化方向，梯度如何引导模型参数的更新，以及链式法则如何在多层神经网络中有效地计算梯度。我们将通过形象的例子和实例，让您深刻理解这些抽象概念的实际应用。 同时，熟练掌握一门编程语言是实现深度学习模型的必备技能。本书将以Python语言为载体，为您展现深度学习的实践魅力。您将学习： Python基础： 从基本语法、数据结构到面向对象编程，构建扎实的Python编程基础，为后续的学习打下坚实基础。 NumPy与Pandas： 掌握这两个强大的科学计算库，它们是处理大规模数据、进行向量化计算和数据预处理的关键工具。您将学习如何使用NumPy进行高效的数值运算，以及如何使用Pandas进行数据清洗、转换和分析。 Matplotlib与Seaborn： 学会使用这些可视化工具，将抽象的数据和模型训练过程直观地呈现出来，帮助您更好地理解和调试模型。 二、 揭秘神经网络：从感知机到深度网络 在掌握了数学和编程基础后，我们将正式进入深度学习的核心领域——神经网络。本书将循序渐进地为您剖析神经网络的奥秘： 感知机与激活函数： 从最简单的感知机模型出发，理解神经元的工作原理，以及激活函数在引入非线性、增强模型表达能力中的关键作用。您将了解Sigmoid、Tanh、ReLU等常用激活函数的特性及其适用场景。 多层感知机（MLP）： 学习如何将多个感知机层叠起来，构建出能够处理更复杂模式的多层感知机。我们将详细讲解前向传播和反向传播算法，这是神经网络得以训练的基石。您将亲手实现一个简单的MLP，并观察其学习过程。 卷积神经网络（CNN）： 深入探索在图像处理领域取得巨大成功的卷积神经网络。您将理解卷积层、池化层、全连接层的原理，以及它们如何有效地提取图像特征。我们将通过经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，讲解其设计思想和演进过程。 循环神经网络（RNN）： 学习如何处理序列数据的循环神经网络。您将理解RNN的循环连接机制，以及它在文本生成、语音识别、时间序列分析等领域的强大应用。我们将介绍LSTM和GRU等改进型的RNN单元，它们如何有效地解决长距离依赖问题。 Transformer与注意力机制： 迈向当前最先进的深度学习模型——Transformer。您将深入理解自注意力机制（Self-Attention）的核心思想，以及它如何取代RNN成为处理序列数据的强大力量。我们将剖析Transformer的Encoder-Decoder架构，以及它在自然语言处理领域的革命性影响。 三、 训练与优化：让模型“学”会思考 构建神经网络模型只是第一步，如何有效地训练和优化模型，使其能够准确地学习数据中的模式，是至关重要的环节。本书将详细讲解： 损失函数： 理解不同类型的损失函数，如交叉熵损失、均方误差损失等，以及它们如何衡量模型预测与真实值之间的差距。您将学会根据不同的任务选择合适的损失函数。 优化算法： 深入学习各种优化算法，如梯度下降、SGD、Momentum、Adam、RMSprop等。您将理解这些算法如何有效地更新模型参数，加速模型收敛，并避免陷入局部最优。 正则化技术： 掌握L1、L2正则化、Dropout、Batch Normalization等技术，它们能够有效防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。您将理解这些技术在模型训练过程中的作用机制。 超参数调优： 学习如何选择合适的学习率、批次大小、网络层数、节点数等超参数，并通过交叉验证、网格搜索、随机搜索等方法来优化模型性能。 四、 实践出真知：从理论到应用的飞跃 理论学习固然重要，但真正的掌握在于实践。本书将通过大量的实际案例，引导您将所学知识应用于解决真实世界的问题： 图像识别与分类： 使用CNN处理图像数据，构建模型来识别猫狗、区分花卉，甚至进行更复杂的物体检测任务。 自然语言处理： 利用RNN和Transformer处理文本数据，实现情感分析、文本生成、机器翻译等功能。 推荐系统： 探索如何利用深度学习模型构建个性化推荐系统，为用户提供更精准的内容和服务。 生成对抗网络（GAN）： 了解GAN的工作原理，并尝试生成逼真的图像、音乐或文本。 强化学习入门： 简要介绍强化学习的基本概念，以及如何利用深度学习模型来训练智能体，使其在环境中做出最优决策。 五、 前沿探索与未来展望 深度学习领域发展日新月异，本书也将为您打开一扇通往前沿的窗户，引导您了解最新的研究热点和技术趋势： 预训练模型与迁移学习： 学习如何利用大规模预训练模型，通过迁移学习快速适应新的任务，极大地提高模型开发效率。 模型部署与推理： 了解如何将训练好的模型部署到实际应用中，并进行高效的模型推理。 可解释性AI（XAI）： 探讨如何理解和解释深度学习模型的决策过程，增强模型的透明度和可信度。 AI伦理与安全： 关注人工智能发展带来的伦理和社会问题，以及如何构建负责任的AI系统。 本书不仅仅是一本技术书籍，更是一次深度学习的探索之旅。我们希望通过系统性的讲解、丰富的案例和前瞻性的视野，帮助您构建起坚实的深度学习理论基础，掌握实用的模型构建与训练技巧，最终能够独立地解决人工智能领域中的挑战，成为一名优秀的AI开发者和研究者。无论您是希望踏入AI领域的新手，还是希望深化自身理解的从业者，本书都将是您不可或缺的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

我一直关注着深度学习技术的发展，TensorFlow作为Google倾力打造的开源机器学习框架，其强大之处早已耳闻。这次入手这套“正版包邮”的《TensorFlow实战》，就是看中了它“实战”二字，希望能通过这本书真正掌握TensorFlow的精髓，并将其运用到实际工作中。我最看重的，是书中能否清晰地梳理出TensorFlow的架构设计，以及如何高效地利用它来构建和训练深度学习模型。我希望它能包含一些最新的模型和技术，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）在实际应用中的案例，或者一些迁移学习、模型部署等内容。当然，优质的图文讲解和详细的代码注释也是必不可少的，这能帮助我更快速地理解和上手。总体来说，我对这套书充满期待，希望它能成为我在深度学习领域的一位得力助手。

评分☆☆☆☆☆

手里这套书，从装帧到排版，都透着一股严谨和专业的味道，让人一看就觉得是经过精心打磨的作品。我之前也断断续续地接触过一些关于TensorFlow的资料，但总感觉碎片化，缺乏系统性。这套书的出现，恰好弥补了我的这一需求。我特别希望书中能详细介绍TensorFlow的API设计理念，以及如何根据具体问题选择合适的API进行开发。我更希望它能深入讲解一些经典深度学习模型的实现细节，例如如何在TensorFlow中搭建和训练AlexNet、VGG、ResNet等网络，以及理解这些模型的优缺点。此外，关于模型评估、调参技巧、防止过拟合等实用的经验，如果书中能有详细的阐述，那就太棒了。我期待通过这套书，能够真正地“玩转”TensorFlow，成为一名合格的深度学习工程师。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套书的瞬间，就感受到一种来自技术前沿的厚重感。封面上“TensorFlow实战”几个大字，仿佛在召唤着每一个渴望掌握前沿AI技术的开发者。我之前接触过一些机器学习的入门教程，但总觉得不够系统，对于TensorFlow这样的大型框架更是望而却步。这套书的名字听起来就非常有实践导向性，让我觉得学习过程会更加落地，不再是纸上谈兵。我比较关注书中是否能清晰地解释TensorFlow的各种核心组件，比如计算图、张量、变量等，以及如何在实际项目中运用它们解决问题。我更倾向于有大量代码示例和案例分析的书籍，这样我才能边学边练，巩固知识。这套书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门，我迫不及待地想深入其中，去探索TensorFlow的奥秘，并希望它能帮助我提升在AI领域的实战能力。

评分☆☆☆☆☆

这套书刚到手，封面设计相当沉稳大气，印刷质量也很不错，纸张手感也很舒服，翻起来没有那种廉价感。我一直对深度学习领域很感兴趣，尤其听说TensorFlow是Google推出的重量级框架，应用广泛，所以这次是抱着学习和实践的态度来入手的。从目录来看，内容涵盖了从基础概念到进阶应用的方方面面，理论讲解应该会比较扎实，不会只停留在表面。我特别期待它在实际项目中的代码示例，希望能真正将理论转化为实践技能。最近工作有点忙，还没来得及深入阅读，但粗略翻了一下，感觉内容组织得很有条理，章节之间过渡自然，循序渐进，这对于初学者来说是福音。希望通过这套书的学习，我能在深度学习这条路上迈出坚实的一步，未来能独立完成一些有意思的项目。

评分☆☆☆☆☆

对于我这个深度学习爱好者来说，选择一本好的学习资料至关重要。这套《TensorFlow实战》加上《Tensorflow 实战Google深度学习框架》，光看名字就让人觉得内容丰富且专业。我一直想深入了解TensorFlow的底层原理，以及它在Google内部是如何被广泛应用的。我希望能在这套书中找到关于TensorFlow的构建、运行机制的详细解读，比如它的计算图是如何构建的，如何进行反向传播，以及如何优化模型训练的效率。我尤其对书中是否会讲解如何利用TensorFlow进行分布式训练，或者如何将其部署到生产环境中的经验分享非常感兴趣。如果书中还能包含一些实际的工业界应用案例，比如在计算机视觉、自然语言处理等领域的成功实践，那将是锦上添花了。