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

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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

具体描述

《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。

用户评价

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《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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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