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张有光 著

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• 计算机科学
• 信号处理
• 电路分析
• 电磁场与电磁波
• 数字电路

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121215643

商品编码：29763843117

包装：平装

出版时间：2013-10-01

基本信息

书名:电子信息类专业导论

：39.00元

售价：26.5元,便宜12.5元,折扣67

作者:张有光

出版社：电子工业出版社

出版日期：2013-10-01

ISBN：9787121215643

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

　　本书是一本供电子信息类专业所开设的专业导论课程用的教科书。其内容围绕学习什么——以移动通信、集成电路、互联网与物联网为例？为什么学——阐述了专业的培养目标，也即未来工程师所需的知识能力与素质？为何这样学习——介绍了西方大学教育与中国大学教育理念的演变历史，当前大学正在进行的工程教育改革？如何学习——从大学面临的问题开始，分别讨论了课程学习、科技实现与生活实践中的心态与方法。
　　全书力图用通俗的语言来诠释生硬的专业知识和深奥的教育理念。对于专业知识的诠释，通过追溯理论创新的背景、展望专业发展的趋势，把相关知识、概念的来龙去脉呈现在读者面前；对于教育理念的解读，辅以翔实的人物故事和案例故事，将教育理念、方法置于情景之中，增强趣味性与可读性。

目录

作者介绍

　　张有光，2007年至今一直担任电子信息工程学院本科教学副院长，兼任实验教学中心主任，负责2个教育部特色专业建设（《通信工程》、《集成电路设计》2007），主持教育部工程师培养计划（《电子信息工程》2012）。主持原国防科工委2个国防紧缺专业（《电磁场与无线技术》、《空中交通管理》2008）与1个国防重点专业建设（《电子信息工程》2008）。

文摘

序言

《探索数字世界的基石：人工智能与数据科学概览》 在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和经济发展的核心动力，而人工智能（AI）则是解锁这些数据潜能的关键钥匙。本书旨在为读者构建一个清晰、系统且引人入胜的数字世界认知框架，重点聚焦于人工智能的原理、发展脉络、核心技术以及数据科学在其中的关键作用。我们并非单纯罗列技术名词，而是深入浅出地剖析这些前沿技术如何改变我们的生活、工作乃至思维方式，并展望它们未来的发展趋势和潜在影响。 第一章：人工智能的黎明与曙光 本章将带领读者穿越时空，回顾人工智能概念的萌芽与早期探索。从图灵测试的经典设想，到早期符号主义和连接主义的哲学辩论，我们将理解人类对“智能”本质的追问如何催生了这一学科。我们还会探讨早期人工智能在逻辑推理、专家系统等领域的尝试，以及这些尝试所面临的挑战与局限，为后续更深层次的技术演进奠定理论基础。这一章节的重点在于建立一种历史的纵深感，理解人工智能并非横空出世，而是人类智慧不断探索的产物。 第二章：机器学习：让机器学会思考 机器学习是当前人工智能领域最活跃、最具活力的分支。本章将深入解析机器学习的核心思想：通过从数据中学习规律，使计算机能够自主地完成特定任务，而无需明确编程。我们将详细介绍监督学习、无监督学习和强化学习这三大主流学习范式。 监督学习：我们将通过丰富的实例，阐释监督学习的工作原理，包括分类（如图像识别、垃圾邮件检测）和回归（如股票价格预测、房价估算）。我们将介绍常见的监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树以及集成学习方法（如随机森林、梯度提升）。每一类算法都会对其基本原理、适用场景和优缺点进行细致的分析，并辅以易于理解的数学概念（如损失函数、梯度下降）的介绍，但不会进行过于严谨的数学推导，以保持可读性。 无监督学习：本章将重点讲解无监督学习如何在没有标记数据的情况下，发现数据内在的结构和模式。聚类分析（如K-Means、层次聚类）的应用将贯穿其中，解释如何将相似的数据点分组，例如客户细分、异常检测。降维技术（如主成分分析PCA、t-SNE）也将被介绍，说明如何有效减少数据维度，便于可视化和后续分析。 强化学习：我们将深入探讨强化学习的独特之处——智能体通过与环境的交互，从试错中学习最优策略。本章将以游戏（如AlphaGo）和机器人控制等经典应用为例，解释奖励函数、状态空间、动作空间等概念，并介绍Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)等关键算法，让读者领略机器如何通过“玩”来变得更聪明。 第三章：深度学习：神经网络的革命 深度学习作为机器学习的一个重要子集，因其强大的特征学习能力而引发了人工智能的又一次飞跃。本章将揭示深度学习的魅力所在，即构建多层神经网络来模拟人脑的复杂处理过程。 神经网络基础：我们将从最基本的感知器模型开始，逐步构建人工神经网络，介绍激活函数、权重、偏置等核心组件。然后，我们将深入探讨深度学习的关键——多层感知机（MLP），解释其如何通过层层递进的非线性变换来提取高级特征。 卷积神经网络（CNN）：本章将重点介绍CNN在图像处理领域的巨大成功。我们将解析卷积层、池化层、全连接层等关键结构，理解它们如何有效地捕捉图像的空间层级特征，从而实现图像识别、物体检测等任务。通过可视化示例，读者将能直观地理解CNN的工作机制。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：对于序列数据，如文本和时间序列，RNN和LSTM展现出强大的能力。本章将讲解RNN如何处理序列依赖性，并阐述LSTM如何通过门控机制克服传统RNN的长期依赖问题，使其在自然语言处理（NLP）和语音识别等领域大放异彩。 Transformer模型：最后，我们将介绍在NLP领域引起轰动的Transformer模型。重点讲解其核心的“自注意力机制”（Self-Attention），理解它如何并行处理序列，并捕捉全局依赖关系，从而在机器翻译、文本生成等任务上取得了前所未有的成就。 第四章：数据科学：驱动智能的引擎 数据科学是构建和应用人工智能的关键支撑。本章将阐述数据科学的定义、流程以及在AI应用中的核心作用。 数据收集与预处理：一个高质量的AI模型离不开高质量的数据。本章将探讨数据收集的多种途径，以及数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征工程等关键的数据预处理步骤，强调数据质量对模型性能的决定性影响。 探索性数据分析（EDA）：我们将介绍可视化工具和统计方法在EDA中的应用，如何通过直观的图表和统计指标来理解数据的分布、发现数据间的关系、识别潜在的问题，为后续的模型选择和特征构建提供依据。 模型评估与选择：选择和评估AI模型是数据科学的重要环节。本章将介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并讲解交叉验证等技术，确保模型的泛化能力。同时，我们还将讨论如何根据具体任务选择合适的模型。 数据可视化：将复杂的数据和模型结果以清晰、直观的方式呈现出来至关重要。本章将介绍常用的数据可视化技术和工具，如散点图、折线图、柱状图、热力图等，以及如何利用可视化来辅助决策和沟通。 第五章：人工智能在现实世界的应用 本章将跳出理论框架，展现人工智能和数据科学如何在各个领域深刻地改变着我们的世界。 智能医疗：从辅助诊断（如医学影像分析）、药物研发到个性化治疗方案的制定，AI正在革新医疗健康领域，提高诊断的准确性和效率，并降低医疗成本。 智能交通：自动驾驶汽车、智能交通信号控制系统、交通流量预测等，AI正在构建更安全、更高效的未来出行方式，有望缓解交通拥堵，减少交通事故。 智能金融：风险评估、欺诈检测、量化交易、智能投顾等，AI技术正在为金融行业带来前所未有的效率提升和创新机遇，帮助实现更精准的投资决策和更稳健的风险管理。 智能制造：预测性维护、质量检测、机器人协作、供应链优化等，AI正在驱动工业4.0的发展，提升生产效率，降低生产成本，并实现更柔性的生产模式。 自然语言处理（NLP）：语音助手、机器翻译、文本情感分析、智能问答系统等，AI在理解和生成人类语言方面的进步，正在拉近人机交互的距离，并催生出更便捷的交流方式。 计算机视觉：人脸识别、图像搜索、视频分析、增强现实（AR）等，AI在“看”世界方面的能力正在不断增强，并在安防、零售、娱乐等多个领域得到广泛应用。 第六章：伦理、挑战与未来展望 在拥抱人工智能带来的巨大机遇的同时，我们也必须正视其伴随的挑战和伦理问题。本章将探讨： 数据隐私与安全：随着数据在AI中的重要性日益凸显，如何保护个人隐私，防止数据泄露和滥用，将是我们需要持续关注的焦点。 算法偏见与公平性：AI模型的训练数据可能包含社会固有的偏见，从而导致算法决策的不公平。本章将探讨如何识别和缓解算法偏见，确保AI的公正性。 就业与社会结构：人工智能的自动化能力可能对部分传统就业岗位产生冲击。我们将探讨AI如何重塑劳动力市场，以及如何通过教育和培训来适应未来的工作需求。 可解释性AI（XAI）：理解AI模型的决策过程，特别是“黑箱”模型的内部运作，对于建立信任和提高AI的可靠性至关重要。本章将介绍可解释性AI的研究进展。 通用人工智能（AGI）的追求：我们将简要展望通用人工智能的可能性，以及它可能为人类社会带来的深远影响，并引发读者对人工智能未来发展方向的思考。 通过对以上各章节内容的系统梳理，本书期望能够为读者打开一扇通往数字世界的大门，理解人工智能和数据科学的精髓，培养对这些颠覆性技术的深刻认知，并为他们在未来数字化浪潮中的学习和发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计得非常吸引人，封面采用了深邃的蓝色调，点缀着闪烁的电路板纹理，一下子就抓住了我的眼球。我原本以为这会是一本枯燥的技术手册，但翻开内页后，发现排版非常精良，图文并茂，阅读起来一点也不费力。作者在开篇就用非常生动的语言描绘了电子信息科学波澜壮阔的发展历程，仿佛带领我们进行了一场穿越时空的旅行。特别是关于早期真空管到现代集成电路的演变过程，那些详实的插图和清晰的文字描述，让我这个初学者也能迅速抓住关键脉络。虽然我对这个领域所知甚少，但这本书的叙事方式，没有陷入过多的专业术语泥潭，而是巧妙地将复杂的概念生活化、形象化。我特别喜欢其中关于信息论基础的那一章，它用掷骰子和信息熵的类比，让我一下子明白了“信息”的本质重量，这比我过去在其他地方看到的任何教科书都要直观和深刻。整体而言，这本书在视觉和内容入口上都做得非常成功，让人充满探索的欲望，感觉这不是一本冰冷的技术书，而是一本充满激情的科学故事集。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是在学习知识，不如说是在和一位经验丰富、知识渊博的导师进行深入的对话。作者的文风非常个人化，充满了对电子信息世界的真挚热爱。在讲述半导体物理时，他穿插了一些他自己早期做实验时的趣闻轶事，比如某次实验失败带来的巨大挫折感，以及最终突破时的狂喜，这些细节让冰冷的技术瞬间有了人情味。这种叙事手法极大地缓解了技术学习中的枯燥感。比如，在介绍编程范式时，他没有直接罗列各种语言的语法差异，而是通过一个假想的“工程项目”的演变，来自然地引出面向对象和函数式编程的优势与劣势，这种情景化的教学方式，让我能够站在一个更高的架构层面去理解为什么要发展出这些不同的编程哲学。读完后，我感觉自己不只是记住了几个名词，而是真正理解了这些技术背后的设计哲学和演进逻辑，这对于建立长期的知识体系至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，它不像市面上很多同类导论书籍那样浅尝辄止，而是在每个关键领域都进行了扎实的铺垫。例如，在探讨通信技术时，它没有仅仅停留在介绍5G或Wi-Fi的表面，而是深入剖析了傅里叶变换在信号处理中的核心地位，虽然一开始有些挑战性，但作者通过一系列递进式的讲解，最终让我对数字调制解调的基本原理有了初步的认识。更让我惊喜的是，它对新兴技术如量子计算和人工智能的伦理影响也进行了探讨，这显示出作者不仅关注技术本身，更关心技术与社会的互动。我尤其欣赏作者在处理技术瓶颈时的坦诚态度，没有一味地鼓吹未来有多么美好，而是客观地指出了当前限制行业发展的关键难题，这让读者能够对这个领域有一个更全面、更成熟的认知，而不是盲目乐观。这种务实而又不失前瞻性的分析视角，是这本书最具价值的地方。

评分☆☆☆☆☆

这本书的最大的亮点，在我看来，在于它对未来趋势的把握和前瞻性布局。它不仅仅是对现有技术的梳理和总结，更像是一张为未来十年电子信息产业绘制的路线图。作者用相当大的篇幅探讨了“后摩尔时代”的挑战，以及新型计算架构，如类脑计算和光子计算，可能带来的颠覆性变革。更贴近实际的是，书中还针对不同应用场景（如自动驾驶、智慧医疗）下的信息处理需求，详细分析了对带宽、延迟和能耗的具体要求，这使得我们能够跳出纯粹的技术讨论，从应用场景出发，反向思考当前技术的不足和未来的研发方向。这种从宏观战略到微观技术的闭环思考方式，让我受益匪浅。它让我意识到，电子信息科学的发展从来都不是线性的，而是由需求驱动的、不断迭代的复杂系统工程。这本书无疑为希望在这个领域长期发展的人士，提供了极佳的战略视野和思考框架。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书在某些章节的专业性是相当高的，对于一个没有任何电子工程背景的读者来说，第一次接触时可能会感到一定的门槛。例如，在详细解析集成电路制造工艺流程的那几页，涉及到了光刻、蚀刻等多个复杂步骤，如果不是事先对材料科学有所涉猎，理解起来确实需要反复阅读和查阅相关背景资料。然而，这本书的巧妙之处在于，它为这些硬核内容设计了“缓冲区”。在每一个硬核章节之前，都会有一个简短的“为什么重要”的引言，清晰地说明当前内容在整个信息生态中的位置。这种结构设计，虽然没有降低阅读的难度，却极大地提升了阅读的动机，让我愿意为了理解那个“为什么”而去攻克眼前的“怎么做”。对于那些真正想深入了解这个行业的读者而言，这种挑战是必要的，它迫使我们走出舒适区，进行更深层次的思考和拓展学习。