【現貨發售】深度學習 AI聖經 Deep Learning中文版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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AaronCourville 著，Yoshua，Bengio 編，Ian，Goodfellow 譯

圖書標籤:

• 深度學習
• 人工智能
• 機器學習
• DeepLearning
• AI
• 技術
• 計算機科學
• 神經網絡
• 算法
• 書籍

店鋪： 鼎甲圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：1234319474

包裝：平裝

叢書名： 深度學習 [deep learning]

外文名稱：Deep Learning

開本：16

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：486

正文語種：漢

《人工智能：驅動未來的智能革命》 一、 簡介： 本書並非一本技術手冊，也非對某單一領域的深入剖析，而是一幅波瀾壯闊的宏偉畫捲，旨在勾勒齣人工智能（AI）的過去、現在與未來，揭示其如何以前所未有的力量重塑我們的世界。我們將一起探索AI的起源，從人類對智能本質的古老哲學思辨，到早期計算機科學的萌芽，再到現代機器學習、深度學習等核心技術的崛起。本書將帶領讀者穿越不同曆史時期，理解AI發展中的關鍵裏程碑、重要思想傢及其貢獻。 我們不會止步於技術本身，更將深入探討AI在各行各業的廣泛應用，以及它所帶來的深刻社會、經濟和倫理影響。從醫療診斷到自動駕駛，從金融風控到個性化推薦，AI正悄然改變著我們生活的方方麵麵。本書將以翔實的事例和深入的分析，展現AI的實際價值，同時也審視其潛在的挑戰與風險。 更重要的是，本書將引導讀者思考AI的未來發展趨勢，展望其可能帶來的顛覆性變革。我們將探討通用人工智能（AGI）的探索之路，以及AI在解決全球性挑戰（如氣候變化、疾病防治）方麵的巨大潛力。同時，我們也將直麵AI發展過程中可能齣現的倫理睏境、就業結構調整、數據隱私安全等問題，並呼喚負責任的AI發展之道。 二、 曆史溯源：從夢想的種子到實現的曙光 人工智能的種子，早在人類文明的黎明時期就已埋下。古希臘神話中的自動人偶，中國古代的機關術，都反映瞭人類對於創造“能思考、能行動”的智能體的永恒追求。哲學史上，從笛卡爾對心智與物質的二元論思考，到萊布尼茨對形式邏輯的探索，都為日後AI的理論奠定瞭基礎。 19世紀末20世紀初，數學和邏輯學的發展為AI的誕生鋪平瞭道路。布爾的邏輯代數、哥德爾的數理邏輯、圖靈的計算模型，這些抽象的理論為“計算”和“智能”之間的聯係提供瞭數學支撐。特彆是阿蘭·圖靈在1936年提齣的“圖靈機”概念，奠定瞭通用計算的基礎，並提齣瞭著名的“圖靈測試”，至今仍是衡量機器智能的重要標準。 20世紀中期，電子計算機的問世，為AI的實現提供瞭物質基礎。1956年的達特茅斯會議，被認為是人工智能正式誕生的標誌。約翰·麥卡锡、馬文·明斯基、剋勞德·香農等先驅者匯聚一堂，首次提齣瞭“人工智能”這一術語，並確立瞭AI的研究目標。隨後的幾十年，AI經曆瞭“符號主義”和“連接主義”兩大思潮的碰撞與融閤。 符號主義，以邏輯推理和知識錶示為核心，試圖通過模擬人類的符號操作來構建智能。早期的專傢係統，如DENDRAL和MYCIN，在特定領域展現瞭強大的推理能力。然而，符號主義在處理不確定性和大規模數據方麵遇到瞭瓶頸。 連接主義，則受到人腦神經網絡結構的啓發，試圖通過構建人工神經網絡來實現學習和智能。早期的感知機雖然取得瞭初步成功，但其局限性也日益顯現。 1970年代和1980年代，AI的發展進入瞭第一個“寒鼕期”，資金和研究熱情有所減退。然而，沉默並不代錶停滯。在這一時期，重要的理論研究仍在進行，為後來的突破積蓄力量。 1990年代末，隨著計算能力的飛躍和大規模數據集的齣現，機器學習，特彆是統計學習方法，開始嶄露頭角。支持嚮量機（SVM）、決策樹等算法的齣現，極大地推動瞭AI在模式識彆、數據挖掘等領域的應用。 進入21世紀，深度學習的浪潮席捲而來。以多層神經網絡為基礎的深度學習模型，通過自動提取數據中的多層次抽象特徵，在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域取得瞭革命性的突破。ImageNet競賽的齣現，更是成為瞭深度學習模型性能飆升的催化劑。Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio等“深度學習三巨頭”的貢獻，引領瞭這場智能革命。 三、 驅動未來的核心技術：深度學習與不止 本書將深入淺齣地解析支撐當前AI浪潮的核心技術，其中，深度學習無疑是重中之重。 人工神經網絡（ANNs）： 理解神經網絡的基本結構，如神經元、層、激活函數，以及它們如何協同工作來處理信息。我們將介紹不同類型的神經網絡，如前饋神經網絡（FNNs）、捲積神經網絡（CNNs）和循環神經網絡（RNNs）。 捲積神經網絡（CNNs）： 重點闡述CNNs在圖像識彆、目標檢測等視覺任務中的強大能力。我們將剖析捲積層、池化層、全連接層的工作原理，以及它們如何從圖像中提取空間層級特徵。 循環神經網絡（RNNs）與長短期記憶網絡（LSTMs）/門控循環單元（GRUs）： 深入探討RNNs在處理序列數據（如文本、時間序列）中的優勢，並重點講解LSTMs和GRUs如何解決傳統RNNs的梯度消失問題，從而實現對長期依賴關係的有效建模。 Transformer模型： 介紹這一革命性模型如何通過自注意力機製（Self-Attention）來並行處理序列數據，並取得在自然語言處理（NLP）領域壓倒性優勢的成果。我們將解析其核心組件，如多頭注意力、位置編碼等。 生成對抗網絡（GANs）： 揭示GANs如何通過“生成器”和“判彆器”的對抗訓練，生成逼真圖像、文本甚至音樂，其在內容創作、數據增強等領域的巨大潛力。 強化學習（RL）： 闡述RL的核心思想，即智能體通過與環境互動，在試錯中學習最優策略以最大化奬勵。我們將介紹Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）等經典算法，以及RL在遊戲、機器人控製等領域的應用。 遷移學習與預訓練模型： 探討如何利用在大規模數據集上預訓練的模型，通過少量微調即可適應新的任務，大大降低瞭AI應用的門檻和成本。 然而，AI的發展並非僅限於深度學習。本書還將觸及其他重要的AI技術方嚮： 知識圖譜與推理： 探索如何構建和利用知識圖譜，實現更具理解力和邏輯性的AI係統。 可解釋AI（XAI）： 關注如何讓AI的決策過程更加透明和可理解，以解決“黑箱”問題，增強信任。 聯邦學習與隱私保護AI： 討論如何在保護用戶數據隱私的前提下，實現模型的分布式訓練。 AI倫理與安全： 探討AI發展中的偏見、公平性、魯棒性、安全性等關鍵問題。 四、 變革的浪潮：AI在各領域的應用與影響 AI的強大能力正以前所未有的速度滲透到社會經濟的各個角落，引發著深刻的變革。 醫療健康： AI在疾病診斷（如癌癥篩查）、藥物研發、個性化治療方案製定、手術機器人等領域展現齣巨大的潛力，有望提升醫療效率和可及性。 交通齣行： 自動駕駛汽車、智能交通管理係統、無人機配送等正在逐步改變我們的齣行方式和物流效率。 金融服務： AI在風險評估、欺詐檢測、算法交易、智能投顧、客戶服務等方麵發揮著越來越重要的作用，提升瞭金融行業的效率和安全性。 教育領域： 個性化學習平颱、智能輔導係統、自動化評估工具等，正為教育模式帶來創新，實現因材施教。 製造業： 智能機器人、預測性維護、質量檢測自動化等，極大地提升瞭生産效率和産品質量。 零售與電商： 個性化推薦、智能庫存管理、客戶行為分析、虛擬試穿等，為消費者提供更便捷、更個性化的購物體驗。 科學研究： AI在材料科學、天文學、生物學等領域，加速瞭數據分析、模型構建和新發現的進程。 內容創作： AI驅動的文本生成、圖像生成、音樂創作等，為內容産業帶來瞭新的可能性，同時也引發瞭關於版權和原創性的討論。 城市管理： 智慧城市中的智能交通、能源管理、公共安全監控、環境監測等，正在讓城市運行更加高效和可持續。 本書將通過大量的實際案例，深入分析AI在這些領域的具體應用模式、取得的成就以及麵臨的挑戰，讓讀者更直觀地感受到AI帶來的改變。 五、 審視與前瞻：AI的未來之路與倫理考量 隨著AI技術的不斷發展，我們不僅要關注其帶來的機遇，更要審慎思考其潛在的風險與挑戰。 就業結構調整： 自動化和AI的應用可能導緻部分崗位的消失，同時也催生新的職業需求。如何應對大規模的技能轉型和就業再分配，是社會亟需解決的問題。 數據隱私與安全： AI的訓練和運行高度依賴數據，如何保障個人數據的隱私和安全，防止數據濫用和泄露，是AI發展中繞不開的倫理難題。 算法偏見與公平性： 如果訓練數據本身存在偏見，AI模型也可能繼承甚至放大這種偏見，導緻不公平的決策結果。如何構建公平、無偏的AI係統，是重要的研究方嚮。 AI的自主性與可控性： 隨著AI能力的增強，如何確保人類對AI的最終控製權，避免潛在的失控風險，是事關人類未來的重大議題。 通用人工智能（AGI）的探索： 盡管目前主流AI仍是“弱人工智能”，但對AGI的追求從未停止。一旦AGI實現，將對人類社會産生更為顛覆性的影響，需要我們提前進行深入的哲學和倫理思考。 AI的全球治理與閤作： AI的發展具有全球性影響，需要國際社會共同努力，建立有效的監管框架和閤作機製，確保AI朝著有益於全人類的方嚮發展。 本書的最後一篇將聚焦於這些深遠的議題，鼓勵讀者進行獨立思考。我們將探討如何構建負責任的AI生態係統，如何在技術創新與社會福祉之間取得平衡。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入、具有前瞻性的視角，理解人工智能這一驅動未來的強大力量，共同迎接智能時代的到來。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有著多年編程經驗的工程師，我深知理論學習與實際動手能力之間的鴻溝。我最希望從這本書中獲得的是，不僅僅是“是什麼”和“為什麼”，更重要的是“怎麼做”。這意味著，書中提供的代碼示例必須是清晰、可復現且符閤當前主流框架規範的。我期望這些代碼片段不僅僅是理論的翻譯，而是能夠直接應用於解決實際問題的模闆。理想情況下，如果能提供一些結構化的項目案例，引導讀者一步步完成一個完整的應用開發，那就太棒瞭。例如，如何有效地進行數據預處理、如何選擇閤適的損失函數、如何進行超參數調優——這些實戰中的“陷阱”和“訣竅”，纔是區分理論書和工程寶典的關鍵所在。我購買它，是希望它能成為我解決實際工程難題時的“即時查詢手冊”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“中文版”身份對我來說意義重大。閱讀原版經典固然是追求精準，但當涉及到深奧的數學推導和晦澀的術語時，母語的理解優勢是無可替代的。我期待這次的譯本在術語的統一性和錶達的流暢性上能達到極高的水準。翻譯工作是一門藝術，尤其是在處理專業技術領域時，如果譯者能準確把握原文的意圖，並用國內讀者最易於接受的語言進行闡釋，那麼這本書的普及度和可讀性將大大提升。我擔心的是，一些生硬的直譯可能會導緻理解上的偏差，或者為瞭追求“高大上”而使用過於復雜的中文錶達，反而失去瞭原有的清晰性。因此，一個優秀的本地化版本，能極大地降低學習麯綫，讓更多人能夠無障礙地吸收這些世界頂尖的知識。

評分☆☆☆☆☆

我對人工智能領域的探索是從零散的博客和在綫課程開始的，感覺知識點像散落的珍珠，雖然美麗，但缺乏一條清晰的脈絡將它們串聯起來。我一直期待一本能係統梳理這個領域發展脈絡和核心理論的“大部頭”，這本書的齣現，在我看來，很可能就是我一直在尋找的那條主綫。我非常看重作者在組織內容時所展現齣的邏輯連貫性，尤其是在介紹從基礎的感知機到如今復雜的神經網絡架構這一過程中，過渡是否自然，是否能讓初學者不至於在中途迷失方嚮。如果它能像一本優秀的教科書那樣，為每一個關鍵概念提供堅實的理論支撐，並輔以恰當的實例來佐證，那麼它就不僅僅是一本參考書，更像是一位耐心的私人導師。我希望它能幫助我建立一個堅固的知識框架，以便將來能夠自信地深入研究更前沿的課題。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買這類專業書籍時，最大的顧慮往往在於“時效性”。深度學習領域發展迅猛，去年的熱點可能今年就已經被新的技術範式所取代。因此，這本書如果能不局限於介紹已經被“標準化”的經典模型，而是能適度地觸及當前研究社區正在熱議的方嚮，哪怕隻是作為引子或展望，那都將極大地提升它的價值。我關注的重點是，它如何平衡經典理論的深度講解與對新興趨勢的覆蓋。例如，對於最新的Transformer架構的變體、自監督學習的最新進展，或是特定領域的應用拓展，這本書的處理方式將決定它是否能長期留在我的書架上，而非僅僅成為一個階段性的工具。一本真正偉大的技術聖經，應該能預見到未來的方嚮，並為讀者鋪設通往未來的階梯。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵那種深邃的藍色調，配上簡潔有力的白色字體，一下子就抓住瞭我的眼球。拿到手裏沉甸甸的，能感受到齣版社在紙張和印刷上的用心。我尤其欣賞它內頁的排版，圖文並茂的處理方式，使得那些復雜的數學公式和算法流程圖看起來不再那麼令人望而生畏。很多技術書籍為瞭追求信息密度，常常把版麵擠得滿滿當當，讀起來非常費勁，但這本書明顯在這方麵下瞭功夫，留白恰到好處，讓人在閱讀深度內容時，眼睛也能得到適當的放鬆。雖然我還沒能完全消化書中的所有知識點，但僅僅是翻閱目錄和初識章節的布局，我就能預感到這將是一次知識的盛宴。那種對細節的打磨，體現瞭編者和齣版方對讀者的尊重，也為這本書增添瞭一份值得收藏的價值。 這種高質量的實體書體驗，是任何電子版都無法替代的。

評分☆☆☆☆☆

應該是正版，該彩印的地方都采印瞭，紙質也不錯

評分☆☆☆☆☆

已經這麼長時間瞭，也不知道能不能通過？！

評分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

看紙質應該是正版的，質量還可以

評分☆☆☆☆☆

物品可以，價格實惠

評分☆☆☆☆☆

貨真價實，不錯，下次還買。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

送貨快，書本印刷質量很好

評分☆☆☆☆☆

很好正在研習中

評分☆☆☆☆☆

書一般，講的沒有吳恩達的視頻好，不是太推薦