【现货发售】深度学习 AI圣经 Deep Learning中文版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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AaronCourville 著，Yoshua，Bengio 编，Ian，Goodfellow 译

图书标签:

• 深度学习
• 人工智能
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• 神经网络
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店铺： 鼎甲图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：1234319474

包装：平装

丛书名： 深度学习 [deep learning]

外文名称：Deep Learning

开本：16

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：486

正文语种：汉

《人工智能：驱动未来的智能革命》 一、 简介： 本书并非一本技术手册，也非对某单一领域的深入剖析，而是一幅波澜壮阔的宏伟画卷，旨在勾勒出人工智能（AI）的过去、现在与未来，揭示其如何以前所未有的力量重塑我们的世界。我们将一起探索AI的起源，从人类对智能本质的古老哲学思辨，到早期计算机科学的萌芽，再到现代机器学习、深度学习等核心技术的崛起。本书将带领读者穿越不同历史时期，理解AI发展中的关键里程碑、重要思想家及其贡献。 我们不会止步于技术本身，更将深入探讨AI在各行各业的广泛应用，以及它所带来的深刻社会、经济和伦理影响。从医疗诊断到自动驾驶，从金融风控到个性化推荐，AI正悄然改变着我们生活的方方面面。本书将以翔实的事例和深入的分析，展现AI的实际价值，同时也审视其潜在的挑战与风险。 更重要的是，本书将引导读者思考AI的未来发展趋势，展望其可能带来的颠覆性变革。我们将探讨通用人工智能（AGI）的探索之路，以及AI在解决全球性挑战（如气候变化、疾病防治）方面的巨大潜力。同时，我们也将直面AI发展过程中可能出现的伦理困境、就业结构调整、数据隐私安全等问题，并呼唤负责任的AI发展之道。 二、 历史溯源：从梦想的种子到实现的曙光 人工智能的种子，早在人类文明的黎明时期就已埋下。古希腊神话中的自动人偶，中国古代的机关术，都反映了人类对于创造“能思考、能行动”的智能体的永恒追求。哲学史上，从笛卡尔对心智与物质的二元论思考，到莱布尼茨对形式逻辑的探索，都为日后AI的理论奠定了基础。 19世纪末20世纪初，数学和逻辑学的发展为AI的诞生铺平了道路。布尔的逻辑代数、哥德尔的数理逻辑、图灵的计算模型，这些抽象的理论为“计算”和“智能”之间的联系提供了数学支撑。特别是阿兰·图灵在1936年提出的“图灵机”概念，奠定了通用计算的基础，并提出了著名的“图灵测试”，至今仍是衡量机器智能的重要标准。 20世纪中期，电子计算机的问世，为AI的实现提供了物质基础。1956年的达特茅斯会议，被认为是人工智能正式诞生的标志。约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等先驱者汇聚一堂，首次提出了“人工智能”这一术语，并确立了AI的研究目标。随后的几十年，AI经历了“符号主义”和“连接主义”两大思潮的碰撞与融合。 符号主义，以逻辑推理和知识表示为核心，试图通过模拟人类的符号操作来构建智能。早期的专家系统，如DENDRAL和MYCIN，在特定领域展现了强大的推理能力。然而，符号主义在处理不确定性和大规模数据方面遇到了瓶颈。 连接主义，则受到人脑神经网络结构的启发，试图通过构建人工神经网络来实现学习和智能。早期的感知机虽然取得了初步成功，但其局限性也日益显现。 1970年代和1980年代，AI的发展进入了第一个“寒冬期”，资金和研究热情有所减退。然而，沉默并不代表停滞。在这一时期，重要的理论研究仍在进行，为后来的突破积蓄力量。 1990年代末，随着计算能力的飞跃和大规模数据集的出现，机器学习，特别是统计学习方法，开始崭露头角。支持向量机（SVM）、决策树等算法的出现，极大地推动了AI在模式识别、数据挖掘等领域的应用。 进入21世纪，深度学习的浪潮席卷而来。以多层神经网络为基础的深度学习模型，通过自动提取数据中的多层次抽象特征，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了革命性的突破。ImageNet竞赛的出现，更是成为了深度学习模型性能飙升的催化剂。Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio等“深度学习三巨头”的贡献，引领了这场智能革命。 三、 驱动未来的核心技术：深度学习与不止 本书将深入浅出地解析支撑当前AI浪潮的核心技术，其中，深度学习无疑是重中之重。 人工神经网络（ANNs）： 理解神经网络的基本结构，如神经元、层、激活函数，以及它们如何协同工作来处理信息。我们将介绍不同类型的神经网络，如前馈神经网络（FNNs）、卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。 卷积神经网络（CNNs）： 重点阐述CNNs在图像识别、目标检测等视觉任务中的强大能力。我们将剖析卷积层、池化层、全连接层的工作原理，以及它们如何从图像中提取空间层级特征。 循环神经网络（RNNs）与长短期记忆网络（LSTMs）/门控循环单元（GRUs）： 深入探讨RNNs在处理序列数据（如文本、时间序列）中的优势，并重点讲解LSTMs和GRUs如何解决传统RNNs的梯度消失问题，从而实现对长期依赖关系的有效建模。 Transformer模型： 介绍这一革命性模型如何通过自注意力机制（Self-Attention）来并行处理序列数据，并取得在自然语言处理（NLP）领域压倒性优势的成果。我们将解析其核心组件，如多头注意力、位置编码等。 生成对抗网络（GANs）： 揭示GANs如何通过“生成器”和“判别器”的对抗训练，生成逼真图像、文本甚至音乐，其在内容创作、数据增强等领域的巨大潜力。 强化学习（RL）： 阐述RL的核心思想，即智能体通过与环境互动，在试错中学习最优策略以最大化奖励。我们将介绍Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）等经典算法，以及RL在游戏、机器人控制等领域的应用。 迁移学习与预训练模型： 探讨如何利用在大规模数据集上预训练的模型，通过少量微调即可适应新的任务，大大降低了AI应用的门槛和成本。 然而，AI的发展并非仅限于深度学习。本书还将触及其他重要的AI技术方向： 知识图谱与推理： 探索如何构建和利用知识图谱，实现更具理解力和逻辑性的AI系统。 可解释AI（XAI）： 关注如何让AI的决策过程更加透明和可理解，以解决“黑箱”问题，增强信任。 联邦学习与隐私保护AI： 讨论如何在保护用户数据隐私的前提下，实现模型的分布式训练。 AI伦理与安全： 探讨AI发展中的偏见、公平性、鲁棒性、安全性等关键问题。 四、 变革的浪潮：AI在各领域的应用与影响 AI的强大能力正以前所未有的速度渗透到社会经济的各个角落，引发着深刻的变革。 医疗健康： AI在疾病诊断（如癌症筛查）、药物研发、个性化治疗方案制定、手术机器人等领域展现出巨大的潜力，有望提升医疗效率和可及性。 交通出行： 自动驾驶汽车、智能交通管理系统、无人机配送等正在逐步改变我们的出行方式和物流效率。 金融服务： AI在风险评估、欺诈检测、算法交易、智能投顾、客户服务等方面发挥着越来越重要的作用，提升了金融行业的效率和安全性。 教育领域： 个性化学习平台、智能辅导系统、自动化评估工具等，正为教育模式带来创新，实现因材施教。 制造业： 智能机器人、预测性维护、质量检测自动化等，极大地提升了生产效率和产品质量。 零售与电商： 个性化推荐、智能库存管理、客户行为分析、虚拟试穿等，为消费者提供更便捷、更个性化的购物体验。 科学研究： AI在材料科学、天文学、生物学等领域，加速了数据分析、模型构建和新发现的进程。 内容创作： AI驱动的文本生成、图像生成、音乐创作等，为内容产业带来了新的可能性，同时也引发了关于版权和原创性的讨论。 城市管理： 智慧城市中的智能交通、能源管理、公共安全监控、环境监测等，正在让城市运行更加高效和可持续。 本书将通过大量的实际案例，深入分析AI在这些领域的具体应用模式、取得的成就以及面临的挑战，让读者更直观地感受到AI带来的改变。 五、 审视与前瞻：AI的未来之路与伦理考量 随着AI技术的不断发展，我们不仅要关注其带来的机遇，更要审慎思考其潜在的风险与挑战。 就业结构调整： 自动化和AI的应用可能导致部分岗位的消失，同时也催生新的职业需求。如何应对大规模的技能转型和就业再分配，是社会亟需解决的问题。 数据隐私与安全： AI的训练和运行高度依赖数据，如何保障个人数据的隐私和安全，防止数据滥用和泄露，是AI发展中绕不开的伦理难题。 算法偏见与公平性： 如果训练数据本身存在偏见，AI模型也可能继承甚至放大这种偏见，导致不公平的决策结果。如何构建公平、无偏的AI系统，是重要的研究方向。 AI的自主性与可控性： 随着AI能力的增强，如何确保人类对AI的最终控制权，避免潜在的失控风险，是事关人类未来的重大议题。 通用人工智能（AGI）的探索： 尽管目前主流AI仍是“弱人工智能”，但对AGI的追求从未停止。一旦AGI实现，将对人类社会产生更为颠覆性的影响，需要我们提前进行深入的哲学和伦理思考。 AI的全球治理与合作： AI的发展具有全球性影响，需要国际社会共同努力，建立有效的监管框架和合作机制，确保AI朝着有益于全人类的方向发展。 本书的最后一篇将聚焦于这些深远的议题，鼓励读者进行独立思考。我们将探讨如何构建负责任的AI生态系统，如何在技术创新与社会福祉之间取得平衡。本书旨在为读者提供一个全面、深入、具有前瞻性的视角，理解人工智能这一驱动未来的强大力量，共同迎接智能时代的到来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“中文版”身份对我来说意义重大。阅读原版经典固然是追求精准，但当涉及到深奥的数学推导和晦涩的术语时，母语的理解优势是无可替代的。我期待这次的译本在术语的统一性和表达的流畅性上能达到极高的水准。翻译工作是一门艺术，尤其是在处理专业技术领域时，如果译者能准确把握原文的意图，并用国内读者最易于接受的语言进行阐释，那么这本书的普及度和可读性将大大提升。我担心的是，一些生硬的直译可能会导致理解上的偏差，或者为了追求“高大上”而使用过于复杂的中文表达，反而失去了原有的清晰性。因此，一个优秀的本地化版本，能极大地降低学习曲线，让更多人能够无障碍地吸收这些世界顶尖的知识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着多年编程经验的工程师，我深知理论学习与实际动手能力之间的鸿沟。我最希望从这本书中获得的是，不仅仅是“是什么”和“为什么”，更重要的是“怎么做”。这意味着，书中提供的代码示例必须是清晰、可复现且符合当前主流框架规范的。我期望这些代码片段不仅仅是理论的翻译，而是能够直接应用于解决实际问题的模板。理想情况下，如果能提供一些结构化的项目案例，引导读者一步步完成一个完整的应用开发，那就太棒了。例如，如何有效地进行数据预处理、如何选择合适的损失函数、如何进行超参数调优——这些实战中的“陷阱”和“诀窍”，才是区分理论书和工程宝典的关键所在。我购买它，是希望它能成为我解决实际工程难题时的“即时查询手册”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。拿到手里沉甸甸的，能感受到出版社在纸张和印刷上的用心。我尤其欣赏它内页的排版，图文并茂的处理方式，使得那些复杂的数学公式和算法流程图看起来不再那么令人望而生畏。很多技术书籍为了追求信息密度，常常把版面挤得满满当当，读起来非常费劲，但这本书明显在这方面下了功夫，留白恰到好处，让人在阅读深度内容时，眼睛也能得到适当的放松。虽然我还没能完全消化书中的所有知识点，但仅仅是翻阅目录和初识章节的布局，我就能预感到这将是一次知识的盛宴。那种对细节的打磨，体现了编者和出版方对读者的尊重，也为这本书增添了一份值得收藏的价值。 这种高质量的实体书体验，是任何电子版都无法替代的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买这类专业书籍时，最大的顾虑往往在于“时效性”。深度学习领域发展迅猛，去年的热点可能今年就已经被新的技术范式所取代。因此，这本书如果能不局限于介绍已经被“标准化”的经典模型，而是能适度地触及当前研究社区正在热议的方向，哪怕只是作为引子或展望，那都将极大地提升它的价值。我关注的重点是，它如何平衡经典理论的深度讲解与对新兴趋势的覆盖。例如，对于最新的Transformer架构的变体、自监督学习的最新进展，或是特定领域的应用拓展，这本书的处理方式将决定它是否能长期留在我的书架上，而非仅仅成为一个阶段性的工具。一本真正伟大的技术圣经，应该能预见到未来的方向，并为读者铺设通往未来的阶梯。

评分☆☆☆☆☆

我对人工智能领域的探索是从零散的博客和在线课程开始的，感觉知识点像散落的珍珠，虽然美丽，但缺乏一条清晰的脉络将它们串联起来。我一直期待一本能系统梳理这个领域发展脉络和核心理论的“大部头”，这本书的出现，在我看来，很可能就是我一直在寻找的那条主线。我非常看重作者在组织内容时所展现出的逻辑连贯性，尤其是在介绍从基础的感知机到如今复杂的神经网络架构这一过程中，过渡是否自然，是否能让初学者不至于在中途迷失方向。如果它能像一本优秀的教科书那样，为每一个关键概念提供坚实的理论支撑，并辅以恰当的实例来佐证，那么它就不仅仅是一本参考书，更像是一位耐心的私人导师。我希望它能帮助我建立一个坚固的知识框架，以便将来能够自信地深入研究更前沿的课题。

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书一般，讲的没有吴恩达的视频好，不是太推荐

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物品可以，价格实惠

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纸质还可以，京东购物方便

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好。。。。。。。。。。。

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包装还行，正版书籍，前半的数学看着老火

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已经这么长时间了，也不知道能不能通过？！

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包装很仔细，赞一个

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不错