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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111582984

商品编码：19280990875

《精通人工智能：从理论到实践的深度探索》 前言 在人类文明的长河中，我们从未停止对智慧的追寻和对未知的探索。从远古的神话传说到近代的科学革命，再到如今的数字化浪潮，智慧的火种一直在传承与演进。人工智能（AI），作为当前科技领域最激动人心、最具颠覆性的力量之一，正以前所未有的速度重塑着我们的世界，深刻影响着社会的方方面面，从生产方式到生活习惯，从经济模式到伦理观念。它不再是科幻小说中的遥远想象，而是触手可及的现实，是驱动未来发展的核心引擎。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的AI知识体系。我们希望通过系统的梳理和细致的讲解，帮助您理解人工智能的起源、发展脉络、核心理论，掌握其关键技术，并洞察其在各行各业的应用前景与潜在挑战。无论您是计算机科学领域的初学者，还是有一定基础的开发者、研究人员，亦或是对AI充满好奇的行业从业者，本书都将成为您深入探索AI世界的得力助手。 第一部分：人工智能的基石——理论与历史回顾 第一章：人工智能的定义、发展历程与哲学思考 什么是人工智能？ 本章将从多个维度深入剖析人工智能的定义。我们将探讨其广义与狭义的概念，区分强人工智能与弱人工智能，以及机器智能与人类智能的根本差异。AI的目标不仅仅是模仿，更是创造具有学习、推理、感知、理解甚至创造能力的智能系统。 漫溯AI的千年足迹： 从古希腊哲学家对思维机械化的猜想，到图灵测试的诞生，再到早期符号主义、连接主义的蓬勃发展，人工智能经历了数次浪潮与低谷。我们将回顾关键的历史事件、重要的人物（如艾伦·图灵、约翰·麦卡锡、马文·明斯基等）以及它们对AI发展产生的深远影响。了解AI的历史，是为了更好地把握其现在与未来。 AI的哲学迷思： 智能的本质是什么？机器能否拥有意识？AI的发展会带来哪些伦理、道德和社会挑战？本章还将触及人工智能领域长期存在的哲学争论，引导读者思考AI的边界与责任，为技术的发展提供人文关怀的视角。 第二章：机器学习：AI的核心驱动力 从数据中学习： 机器学习是实现人工智能的关键技术。本章将深入浅出地介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。我们将阐述模型训练、特征工程、过拟合与欠拟合等核心术语。 经典算法的奥秘： 我们将详细讲解一些最常用和最具代表性的机器学习算法。 监督学习算法： 线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等，并分析它们的原理、优缺点及适用场景。 无监督学习算法： K-Means聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等，探讨它们在数据降维、模式识别和异常检测中的作用。 强化学习： 介绍马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、深度Q网络（DQN）等，理解智能体如何通过与环境交互来学习最优策略。 评估与优化模型： 如何科学地评估模型的性能？精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等评估指标将被详细解析。此外，我们将讨论交叉验证、网格搜索、随机搜索等模型调优技术，帮助读者构建更鲁棒、更准确的模型。 第三章：深度学习：开启感知智能的新纪元 神经网络的演进： 深度学习是机器学习的一个分支，其核心是构建具有多层结构的神经网络。本章将追溯感知机、多层感知机（MLP）的发展，并重点介绍深度学习的基石——反向传播算法。 卷积神经网络（CNN）： 深入剖析CNN在图像识别、目标检测等视觉任务中的强大能力。我们将详细讲解卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）以及全连接层的原理，并介绍经典的CNN架构（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception）。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）/门控循环单元（GRU）： 理解RNN如何处理序列数据，如自然语言、时间序列。我们将重点讲解LSTM和GRU如何解决RNN的长期依赖问题，及其在文本生成、机器翻译、语音识别等领域的应用。 Transformer模型与自注意力机制： 介绍Transformer如何通过自注意力机制打破RNN的顺序限制，成为自然语言处理（NLP）领域的新范式，以及其对计算机视觉等领域的辐射。 生成对抗网络（GAN）： 探索GAN在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的惊人创造力，并分析其生成器与判别器的对抗训练过程。 第二部分：人工智能的关键技术与实现 第四章：自然语言处理（NLP）的核心技术 文本的预处理与表示： 分词、词干提取、词形还原、停用词去除、词向量（Word2Vec, GloVe, FastText）等技术，如何将非结构化的文本转化为机器可理解的数字形式。 语言模型与序列标注： N-gram模型、循环神经网络语言模型、Transformer语言模型（如BERT、GPT系列）的原理与发展。词性标注、命名实体识别（NER）、情感分析等关键NLP任务的解决方案。 文本生成与机器翻译： 基于Seq2Seq模型、Attention机制以及Transformer的机器翻译系统。文本摘要、对话系统、内容创作等文本生成技术的实现。 对话系统与智能客服： 从基于规则的系统到基于机器学习的对话管理。意图识别、槽位填充、对话状态跟踪以及Response Generation等关键环节。 第五章：计算机视觉（CV）的关键技术 图像处理基础： 图像增强、滤波、边缘检测、特征提取（SIFT, SURF, ORB）等。 图像分类与识别： 利用CNN模型实现对图像内容的分类。 目标检测与分割： Faster R-CNN, YOLO, SSD等目标检测算法。图像分割技术（语义分割、实例分割）的应用。 人脸识别与行为分析： 人脸检测、特征提取、人脸比对。视频监控中的行为识别与异常检测。 图像生成与风格迁移： GAN在图像生成中的应用，以及Neural Style Transfer技术。 第六章：强化学习与决策智能 从环境交互中学习： 详细阐述强化学习的要素：状态、动作、奖励、策略、价值函数。 策略梯度与Actor-Critic方法： Deep Policy Gradient（PG）、Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）等方法的原理。 深度强化学习的应用： AlphaGo、游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域的突破性进展。 多智能体系统（MAS）与合作/竞争： 探讨多个智能体在复杂环境中如何协同或对抗，以及相关算法。 第七章：AI系统的构建与部署 AI开发框架： TensorFlow、PyTorch、Keras等主流深度学习框架的介绍、安装与基本使用。 数据科学工具集： NumPy, Pandas, Scikit-learn等在数据预处理、特征工程和模型评估中的应用。 模型训练与优化： 分布式训练、模型量化、剪枝、知识蒸馏等提升模型效率和性能的技术。 AI模型的部署： 将训练好的模型部署到服务器、移动端、边缘设备等不同平台。Docker、Kubernetes等容器化技术在AI部署中的作用。 AI工程化： MLOps（Machine Learning Operations）的概念与实践，实现AI模型的生命周期管理，包括数据管理、模型版本控制、持续集成/持续部署（CI/CD）等。 第三部分：人工智能的未来与社会影响 第八章：AI在各行各业的应用展望 医疗健康： 疾病诊断、药物研发、个性化治疗、医疗影像分析。 金融服务： 风险评估、欺诈检测、量化交易、智能投顾。 智能制造： 工业自动化、质量检测、预测性维护、供应链优化。 零售与电商： 个性化推荐、智能客服、需求预测、库存管理。 交通出行： 自动驾驶、智能交通管理、路径规划。 教育娱乐： 个性化学习、智能辅导、内容生成、游戏AI。 科学研究： 材料科学、天文学、生物学等领域中的AI辅助发现。 第九章：AI的伦理、安全与社会挑战 偏见与公平性： 数据偏差导致的算法歧视，以及如何构建公平公正的AI系统。 隐私保护： AI模型对个人数据的依赖与潜在泄露风险，差分隐私、联邦学习等技术。 可解释性AI（XAI）： 理解AI决策过程的重要性，以及相关的解释技术。 AI的安全性： 对抗性攻击、模型鲁棒性，以及如何防范AI滥用。 就业结构调整： AI对传统就业岗位的影响，以及社会适应性策略。 AI治理与监管： 制定AI发展规范、法律法规，引导AI向善发展。 第十章：迈向通用人工智能（AGI）的探索 AGI的定义与挑战： 什么是通用人工智能，及其与当前专用AI的区别。AGI面临的核心科学与工程难题。 前沿研究方向： 具身智能（Embodied AI）、符号-连接混合模型、因果推理、元学习等。 AGI的潜在影响： 对人类社会、经济、文明可能产生的颠覆性变革。 人类与AI的未来共存： 思考人与智能机器和谐共处、共同发展的可能性。 结语 人工智能的浪潮已然到来，它带来了前所未有的机遇，也伴随着深刻的挑战。本书的编写，旨在为读者提供一个扎实的理论基础、清晰的技术脉络和广阔的视野，助力您在这个日新月异的领域中乘风破浪。我们相信，通过不懈的学习与实践，人工智能将成为推动人类社会进步的强大力量，开启一个更加智能、美好的未来。希望本书能激发您对AI的无限热情，并陪伴您在这个激动人心的探索旅程中不断前行。

评分☆☆☆☆☆

《包邮 白话区块链 比特币核心技术算法 区块链分类底层架构框架开发技术指南教程书籍》的出现，可以说是填补了我学习区块链过程中的一个巨大空白。我之前尝试过一些其他资料，但都很难深入理解其核心技术和算法。这本书在这方面做得非常出色，它并没有停留在概念层面，而是真正深入到了比特币背后的技术细节。我印象最深刻的是关于“工作量证明”（PoW）的讲解，作者用清晰的逻辑和详实的步骤，一步步剖析了挖矿的计算过程，以及其如何保证网络的安全性。这让我终于理解了为什么比特币的算力如此重要。同时，书中关于不同区块链分类的介绍，也让我对这个庞大的技术生态有了更宏观的认识。我之前只知道比特币，但通过这本书，我了解到还有公有链、联盟链、私有链等多种形式，它们各有侧重，适用于不同的场景。这种系统性的梳理，让我觉得自己的知识体系得到了极大的拓展，不再局限于单一的视角。这本书的深度和广度都超出了我的预期，对于想要深入了解区块链技术的人来说，绝对是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在关注金融科技的发展，而区块链无疑是其中最热门的领域之一。《包邮 白话区块链 比特币核心技术算法 区块链分类底层架构框架开发技术指南教程书籍》这本书，简直就是为我量身定制的。它不仅仅是在介绍一个概念，更是在剖析一个正在改变世界的底层技术。我特别欣赏书中对区块链分类的细致梳理，从公有链到私有链，每一种的特点、优缺点以及应用场景都得到了清晰的阐述。这让我能够站在更高的层面去理解区块链的多样性和灵活性。而对比特币核心技术算法的深入解析，更是让我对这个去中心化系统的运作机制有了更深层次的认识。我不再仅仅是看到一个数字货币的涨跌，而是能够理解其背后的数学原理和安全保障。这本书的教程性质也让我觉得非常实用，它不是一本停留在理论层面的书籍，而是真正能够指导你去学习和实践的。我感觉自己正在一步步接近区块链技术的真相，并且对于如何将这些技术应用到实际业务中，也有了初步的构想。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这本书抱有的期待并不是很高，毕竟“白话”和“技术指南”放在一起，我总觉得会有些矛盾。但事实证明，我的担忧是多余的。这本书的作者真的是一位非常了不起的传播者。它不仅将比特币的核心技术算法讲得透彻，更重要的是，它还触及到了区块链的底层架构和开发技术。我之前一直认为开发区块链是一件非常高大上的事情，普通人根本无法企及。但这本书的出现，让我看到了希望。它详细介绍了构建区块链系统所需的各种要素，以及如何进行二次开发。这让我不再仅仅是一个区块链的旁观者，而是开始思考自己是否也能成为一名参与者。书中对于不同框架的介绍，也为我提供了宝贵的参考。我开始意识到，原来开发一个区块链项目，并不是一件遥不可及的事情，而是可以通过系统性的学习和实践来达成的。这本书就像一扇门，为我打开了通往区块链开发世界的大门，让我充满了实践的动力。

评分☆☆☆☆☆

在我接触过的众多技术类书籍中，《包邮 白话区块链 比特币核心技术算法 区块链分类底层架构框架开发技术指南教程书籍》无疑是让我收获最大的一本。它的“白话”风格，让原本枯燥晦涩的技术原理变得生动有趣，更容易被理解和吸收。我一直对区块链的底层架构感到好奇，但很多资料要么过于抽象，要么就只停留在表面。《包邮 白话区块链》这本书则不然，它非常扎实地讲解了区块链的分类，以及其底层的框架和开发技术。我尤其喜欢它在解释共识机制时，运用了很多通俗易懂的比喻，让我一下子就明白了各种共识算法的原理和区别。这本书的学习体验非常好，它循序渐进，层层递进，让我在不知不觉中就掌握了大量的知识。读完这本书，我感觉自己对区块链技术有了一个全新的认识，不再是碎片化的信息，而是一个完整、系统的知识体系。这本书的实用性和前沿性都非常高，绝对是任何想要深入了解区块链技术的人的必备读物。

评分☆☆☆☆☆

这本《包邮 白话区块链 比特币核心技术算法 区块链分类底层架构框架开发技术指南教程书籍》真的是一次让我眼前一亮的机会。一直以来，我对区块链技术都充满了好奇，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么就充斥着各种晦涩难懂的术语，让我望而却步。直到我拿到这本书，我才真正感受到“白话”的魅力。它不像一本枯燥的技术手册，更像是一位经验丰富的老师，循循善诱地将复杂的概念抽丝剥茧，用最贴近生活、最容易理解的方式呈现出来。我尤其喜欢它在解释比特币的挖矿原理时，用到了很多形象的比喻，让我这个非技术背景的人也能大致领悟其精髓。而且，书中对区块链的分类以及底层架构的介绍，也给了我一个清晰的框架，不再是零散的知识点堆砌，而是形成了一个完整的知识体系。我仿佛看到自己正在一步步搭建区块链世界的地图，对未来的学习方向有了更明确的指引。这本书的排版也很舒服，阅读体验极佳，不会因为内容的技术性而感到压抑，反而让我对接下来的学习充满了期待。