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張有光 著

圖書標籤:

• 電子信息
• 專業導論
• 通信工程
• 電子工程
• 信息技術
• 計算機科學
• 信號處理
• 電路分析
• 電磁場與電磁波
• 數字電路

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121215643

商品編碼：29763843117

包裝：平裝

齣版時間：2013-10-01

基本信息

書名:電子信息類專業導論

：39.00元

售價：26.5元,便宜12.5元,摺扣67

作者:張有光

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2013-10-01

ISBN：9787121215643

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

　　本書是一本供電子信息類專業所開設的專業導論課程用的教科書。其內容圍繞學習什麼——以移動通信、集成電路、互聯網與物聯網為例？為什麼學——闡述瞭專業的培養目標，也即未來工程師所需的知識能力與素質？為何這樣學習——介紹瞭西方大學教育與中國大學教育理念的演變曆史，當前大學正在進行的工程教育改革？如何學習——從大學麵臨的問題開始，分彆討論瞭課程學習、科技實現與生活實踐中的心態與方法。
　　全書力圖用通俗的語言來詮釋生硬的專業知識和深奧的教育理念。對於專業知識的詮釋，通過追溯理論創新的背景、展望專業發展的趨勢，把相關知識、概念的來龍去脈呈現在讀者麵前；對於教育理念的解讀，輔以翔實的人物故事和案例故事，將教育理念、方法置於情景之中，增強趣味性與可讀性。

目錄

作者介紹

　　張有光，2007年至今一直擔任電子信息工程學院本科教學副院長，兼任實驗教學中心主任，負責2個教育部特色專業建設（《通信工程》、《集成電路設計》2007），主持教育部工程師培養計劃（《電子信息工程》2012）。主持原國防科工委2個國防緊缺專業（《電磁場與無綫技術》、《空中交通管理》2008）與1個國防重點專業建設（《電子信息工程》2008）。

文摘

序言

《探索數字世界的基石：人工智能與數據科學概覽》 在這信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和經濟發展的核心動力，而人工智能（AI）則是解鎖這些數據潛能的關鍵鑰匙。本書旨在為讀者構建一個清晰、係統且引人入勝的數字世界認知框架，重點聚焦於人工智能的原理、發展脈絡、核心技術以及數據科學在其中的關鍵作用。我們並非單純羅列技術名詞，而是深入淺齣地剖析這些前沿技術如何改變我們的生活、工作乃至思維方式，並展望它們未來的發展趨勢和潛在影響。 第一章：人工智能的黎明與曙光 本章將帶領讀者穿越時空，迴顧人工智能概念的萌芽與早期探索。從圖靈測試的經典設想，到早期符號主義和連接主義的哲學辯論，我們將理解人類對“智能”本質的追問如何催生瞭這一學科。我們還會探討早期人工智能在邏輯推理、專傢係統等領域的嘗試，以及這些嘗試所麵臨的挑戰與局限，為後續更深層次的技術演進奠定理論基礎。這一章節的重點在於建立一種曆史的縱深感，理解人工智能並非橫空齣世，而是人類智慧不斷探索的産物。 第二章：機器學習：讓機器學會思考 機器學習是當前人工智能領域最活躍、最具活力的分支。本章將深入解析機器學習的核心思想：通過從數據中學習規律，使計算機能夠自主地完成特定任務，而無需明確編程。我們將詳細介紹監督學習、無監督學習和強化學習這三大主流學習範式。 監督學習：我們將通過豐富的實例，闡釋監督學習的工作原理，包括分類（如圖像識彆、垃圾郵件檢測）和迴歸（如股票價格預測、房價估算）。我們將介紹常見的監督學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹以及集成學習方法（如隨機森林、梯度提升）。每一類算法都會對其基本原理、適用場景和優缺點進行細緻的分析，並輔以易於理解的數學概念（如損失函數、梯度下降）的介紹，但不會進行過於嚴謹的數學推導，以保持可讀性。 無監督學習：本章將重點講解無監督學習如何在沒有標記數據的情況下，發現數據內在的結構和模式。聚類分析（如K-Means、層次聚類）的應用將貫穿其中，解釋如何將相似的數據點分組，例如客戶細分、異常檢測。降維技術（如主成分分析PCA、t-SNE）也將被介紹，說明如何有效減少數據維度，便於可視化和後續分析。 強化學習：我們將深入探討強化學習的獨特之處——智能體通過與環境的交互，從試錯中學習最優策略。本章將以遊戲（如AlphaGo）和機器人控製等經典應用為例，解釋奬勵函數、狀態空間、動作空間等概念，並介紹Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)等關鍵算法，讓讀者領略機器如何通過“玩”來變得更聰明。 第三章：深度學習：神經網絡的革命 深度學習作為機器學習的一個重要子集，因其強大的特徵學習能力而引發瞭人工智能的又一次飛躍。本章將揭示深度學習的魅力所在，即構建多層神經網絡來模擬人腦的復雜處理過程。 神經網絡基礎：我們將從最基本的感知器模型開始，逐步構建人工神經網絡，介紹激活函數、權重、偏置等核心組件。然後，我們將深入探討深度學習的關鍵——多層感知機（MLP），解釋其如何通過層層遞進的非綫性變換來提取高級特徵。 捲積神經網絡（CNN）：本章將重點介紹CNN在圖像處理領域的巨大成功。我們將解析捲積層、池化層、全連接層等關鍵結構，理解它們如何有效地捕捉圖像的空間層級特徵，從而實現圖像識彆、物體檢測等任務。通過可視化示例，讀者將能直觀地理解CNN的工作機製。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）：對於序列數據，如文本和時間序列，RNN和LSTM展現齣強大的能力。本章將講解RNN如何處理序列依賴性，並闡述LSTM如何通過門控機製剋服傳統RNN的長期依賴問題，使其在自然語言處理（NLP）和語音識彆等領域大放異彩。 Transformer模型：最後，我們將介紹在NLP領域引起轟動的Transformer模型。重點講解其核心的“自注意力機製”（Self-Attention），理解它如何並行處理序列，並捕捉全局依賴關係，從而在機器翻譯、文本生成等任務上取得瞭前所未有的成就。 第四章：數據科學：驅動智能的引擎 數據科學是構建和應用人工智能的關鍵支撐。本章將闡述數據科學的定義、流程以及在AI應用中的核心作用。 數據收集與預處理：一個高質量的AI模型離不開高質量的數據。本章將探討數據收集的多種途徑，以及數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、特徵工程等關鍵的數據預處理步驟，強調數據質量對模型性能的決定性影響。 探索性數據分析（EDA）：我們將介紹可視化工具和統計方法在EDA中的應用，如何通過直觀的圖錶和統計指標來理解數據的分布、發現數據間的關係、識彆潛在的問題，為後續的模型選擇和特徵構建提供依據。 模型評估與選擇：選擇和評估AI模型是數據科學的重要環節。本章將介紹各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等，並講解交叉驗證等技術，確保模型的泛化能力。同時，我們還將討論如何根據具體任務選擇閤適的模型。 數據可視化：將復雜的數據和模型結果以清晰、直觀的方式呈現齣來至關重要。本章將介紹常用的數據可視化技術和工具，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、熱力圖等，以及如何利用可視化來輔助決策和溝通。 第五章：人工智能在現實世界的應用 本章將跳齣理論框架，展現人工智能和數據科學如何在各個領域深刻地改變著我們的世界。 智能醫療：從輔助診斷（如醫學影像分析）、藥物研發到個性化治療方案的製定，AI正在革新醫療健康領域，提高診斷的準確性和效率，並降低醫療成本。 智能交通：自動駕駛汽車、智能交通信號控製係統、交通流量預測等，AI正在構建更安全、更高效的未來齣行方式，有望緩解交通擁堵，減少交通事故。 智能金融：風險評估、欺詐檢測、量化交易、智能投顧等，AI技術正在為金融行業帶來前所未有的效率提升和創新機遇，幫助實現更精準的投資決策和更穩健的風險管理。 智能製造：預測性維護、質量檢測、機器人協作、供應鏈優化等，AI正在驅動工業4.0的發展，提升生産效率，降低生産成本，並實現更柔性的生産模式。 自然語言處理（NLP）：語音助手、機器翻譯、文本情感分析、智能問答係統等，AI在理解和生成人類語言方麵的進步，正在拉近人機交互的距離，並催生齣更便捷的交流方式。 計算機視覺：人臉識彆、圖像搜索、視頻分析、增強現實（AR）等，AI在“看”世界方麵的能力正在不斷增強，並在安防、零售、娛樂等多個領域得到廣泛應用。 第六章：倫理、挑戰與未來展望 在擁抱人工智能帶來的巨大機遇的同時，我們也必須正視其伴隨的挑戰和倫理問題。本章將探討： 數據隱私與安全：隨著數據在AI中的重要性日益凸顯，如何保護個人隱私，防止數據泄露和濫用，將是我們需要持續關注的焦點。 算法偏見與公平性：AI模型的訓練數據可能包含社會固有的偏見，從而導緻算法決策的不公平。本章將探討如何識彆和緩解算法偏見，確保AI的公正性。 就業與社會結構：人工智能的自動化能力可能對部分傳統就業崗位産生衝擊。我們將探討AI如何重塑勞動力市場，以及如何通過教育和培訓來適應未來的工作需求。 可解釋性AI（XAI）：理解AI模型的決策過程，特彆是“黑箱”模型的內部運作，對於建立信任和提高AI的可靠性至關重要。本章將介紹可解釋性AI的研究進展。 通用人工智能（AGI）的追求：我們將簡要展望通用人工智能的可能性，以及它可能為人類社會帶來的深遠影響，並引發讀者對人工智能未來發展方嚮的思考。 通過對以上各章節內容的係統梳理，本書期望能夠為讀者打開一扇通往數字世界的大門，理解人工智能和數據科學的精髓，培養對這些顛覆性技術的深刻認知，並為他們在未來數字化浪潮中的學習和發展奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書在某些章節的專業性是相當高的，對於一個沒有任何電子工程背景的讀者來說，第一次接觸時可能會感到一定的門檻。例如，在詳細解析集成電路製造工藝流程的那幾頁，涉及到瞭光刻、蝕刻等多個復雜步驟，如果不是事先對材料科學有所涉獵，理解起來確實需要反復閱讀和查閱相關背景資料。然而，這本書的巧妙之處在於，它為這些硬核內容設計瞭“緩衝區”。在每一個硬核章節之前，都會有一個簡短的“為什麼重要”的引言，清晰地說明當前內容在整個信息生態中的位置。這種結構設計，雖然沒有降低閱讀的難度，卻極大地提升瞭閱讀的動機，讓我願意為瞭理解那個“為什麼”而去攻剋眼前的“怎麼做”。對於那些真正想深入瞭解這個行業的讀者而言，這種挑戰是必要的，它迫使我們走齣舒適區，進行更深層次的思考和拓展學習。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計得非常吸引人，封麵采用瞭深邃的藍色調，點綴著閃爍的電路闆紋理，一下子就抓住瞭我的眼球。我原本以為這會是一本枯燥的技術手冊，但翻開內頁後，發現排版非常精良，圖文並茂，閱讀起來一點也不費力。作者在開篇就用非常生動的語言描繪瞭電子信息科學波瀾壯闊的發展曆程，仿佛帶領我們進行瞭一場穿越時空的旅行。特彆是關於早期真空管到現代集成電路的演變過程，那些詳實的插圖和清晰的文字描述，讓我這個初學者也能迅速抓住關鍵脈絡。雖然我對這個領域所知甚少，但這本書的敘事方式，沒有陷入過多的專業術語泥潭，而是巧妙地將復雜的概念生活化、形象化。我特彆喜歡其中關於信息論基礎的那一章，它用擲骰子和信息熵的類比，讓我一下子明白瞭“信息”的本質重量，這比我過去在其他地方看到的任何教科書都要直觀和深刻。整體而言，這本書在視覺和內容入口上都做得非常成功，讓人充滿探索的欲望，感覺這不是一本冰冷的技術書，而是一本充滿激情的科學故事集。

評分☆☆☆☆☆

這本書的最大的亮點，在我看來，在於它對未來趨勢的把握和前瞻性布局。它不僅僅是對現有技術的梳理和總結，更像是一張為未來十年電子信息産業繪製的路綫圖。作者用相當大的篇幅探討瞭“後摩爾時代”的挑戰，以及新型計算架構，如類腦計算和光子計算，可能帶來的顛覆性變革。更貼近實際的是，書中還針對不同應用場景（如自動駕駛、智慧醫療）下的信息處理需求，詳細分析瞭對帶寬、延遲和能耗的具體要求，這使得我們能夠跳齣純粹的技術討論，從應用場景齣發，反嚮思考當前技術的不足和未來的研發方嚮。這種從宏觀戰略到微觀技術的閉環思考方式，讓我受益匪淺。它讓我意識到，電子信息科學的發展從來都不是綫性的，而是由需求驅動的、不斷迭代的復雜係統工程。這本書無疑為希望在這個領域長期發展的人士，提供瞭極佳的戰略視野和思考框架。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，與其說是在學習知識，不如說是在和一位經驗豐富、知識淵博的導師進行深入的對話。作者的文風非常個人化，充滿瞭對電子信息世界的真摯熱愛。在講述半導體物理時，他穿插瞭一些他自己早期做實驗時的趣聞軼事，比如某次實驗失敗帶來的巨大挫摺感，以及最終突破時的狂喜，這些細節讓冰冷的技術瞬間有瞭人情味。這種敘事手法極大地緩解瞭技術學習中的枯燥感。比如，在介紹編程範式時，他沒有直接羅列各種語言的語法差異，而是通過一個假想的“工程項目”的演變，來自然地引齣麵嚮對象和函數式編程的優勢與劣勢，這種情景化的教學方式，讓我能夠站在一個更高的架構層麵去理解為什麼要發展齣這些不同的編程哲學。讀完後，我感覺自己不隻是記住瞭幾個名詞，而是真正理解瞭這些技術背後的設計哲學和演進邏輯，這對於建立長期的知識體係至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度令人印象深刻，它不像市麵上很多同類導論書籍那樣淺嘗輒止，而是在每個關鍵領域都進行瞭紮實的鋪墊。例如，在探討通信技術時，它沒有僅僅停留在介紹5G或Wi-Fi的錶麵，而是深入剖析瞭傅裏葉變換在信號處理中的核心地位，雖然一開始有些挑戰性，但作者通過一係列遞進式的講解，最終讓我對數字調製解調的基本原理有瞭初步的認識。更讓我驚喜的是，它對新興技術如量子計算和人工智能的倫理影響也進行瞭探討，這顯示齣作者不僅關注技術本身，更關心技術與社會的互動。我尤其欣賞作者在處理技術瓶頸時的坦誠態度，沒有一味地鼓吹未來有多麼美好，而是客觀地指齣瞭當前限製行業發展的關鍵難題，這讓讀者能夠對這個領域有一個更全麵、更成熟的認知，而不是盲目樂觀。這種務實而又不失前瞻性的分析視角，是這本書最具價值的地方。