具体描述
好的，以下是针对您提供的书名《初中课程新学案·初二物理上(人教版)》之外，一份详细的、不涉及该书内容的图书简介： --- 科技前沿探索：人工智能与未来计算原理 （面向高阶学习者与技术爱好者的深度导读） 本书聚焦于当前信息技术领域最具颠覆性的两大支柱：人工智能（AI）的核心算法架构与下一代计算范式的演进方向。本书旨在为具备一定数学基础和编程经验的读者提供一个清晰、深入的知识框架，超越基础应用层面，直击前沿研究的脉络与未来产业的走向。 第一部分：深度学习的基石与模型构建 本部分将系统梳理现代人工智能的数学与统计学基础，重点剖析驱动当前“大模型”浪潮的核心技术。 章节一：概率论与统计推断的再审视 贝叶斯方法的回归与泛化： 探讨马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂模型参数估计中的应用，以及变分推断（Variational Inference）如何提供高效的近似求解路径。 信息论在模型选择中的地位： 深入解析 Kullback-Leibler (KL) 散度、互信息，及其在正则化和特征选择中的理论意义。 章节二：神经网络的深度剖析 反向传播（BP）算法的微观机制： 不仅限于梯度计算，更深入探讨自动微分（Autodiff）框架（如Tape-based和Source Transformation），及其在复杂计算图优化中的效率考量。 激活函数的演化史与局限性： 对ReLU家族（Leaky ReLU, PReLU, ELU, GELU）的特性进行量化比较，特别是它们如何影响梯度消失/爆炸问题，以及在不同网络层中的适用性。 优化器的精细调控： 详细分析 SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp 至 AdamW 的迭代演进，重点讨论衰减策略（Weight Decay）与学习率调度（如余弦退火）对收敛速度和泛化能力的实际影响。 章节三：卷积与循环结构的进阶应用 先进卷积网络架构（CNNs）： 考察 Inception 模块的降维思想，残差连接（ResNet）的本质，以及如何构建空洞卷积（Dilated Convolutions）以有效扩大感受野而不增加参数量。 序列模型的新范式——Transformer 架构： 全景式解析 Multi-Head Attention 机制，自注意力（Self-Attention）的矩阵运算流程，以及位置编码（Positional Encoding）在无序序列处理中的关键作用。讨论如何通过稀疏注意力机制解决二次复杂度瓶颈。 第二部分：生成式模型与大规模预训练 本部分将集中探讨如何利用海量数据训练出具有创造性和理解能力的复杂模型，并分析其面临的伦理与工程挑战。 章节四：从变分自编码器到生成对抗网络（GANs） VAE 的概率生成视角： 阐述编码器-解码器结构如何学习数据的潜在空间（Latent Space），并讨论重参数化技巧（Reparameterization Trick）的必要性。 GANs 的博弈论基础： 深入解析判别器与生成器之间的纳什均衡探索过程，以及如何通过 Wasserstein 距离（WGAN）或谱归一化（Spectral Normalization）稳定训练过程，避免模式崩溃（Mode Collapse）。 章节五：大型语言模型的构建与涌现能力 预训练范式的转移： 详细介绍 Masked Language Modeling (MLM) 和 Causal Language Modeling (CLM) 两种主流预训练任务，及其对模型语言理解深度的塑造。 指令微调与对齐（Alignment）： 讲解如何通过 Supervised Fine-Tuning (SFT) 和人类反馈强化学习（RLHF）来对齐模型行为与人类偏好，探讨偏好建模（Preference Modeling）的具体步骤与挑战。 第三部分：计算架构的革新与未来展望 本部分跳出软件层面，探讨支撑未来AI发展的硬件基础以及全新的计算思维模式。 章节六：后摩尔时代的计算架构 异构计算的生态： 深入对比 GPU（CUDA 核心的并行处理优势）、FPGA（可重构逻辑的灵活性）和 ASIC（特定任务的能效优化）。讨论如何通过高效的内存层次结构（如 HBM）来缓解“内存墙”问题。 类脑计算与神经形态芯片： 介绍脉冲神经网络（SNNs）的基本工作原理，以及如何利用事件驱动的计算范式，实现超低功耗的实时推理，为边缘计算提供新的思路。 章节七：量子计算的计算模型与物理实现 量子比特与量子门操作： 剖析量子叠加态和量子纠缠的物理基础，并详细介绍通用量子门集（如Tofolli门、Hadamard门）的构建方式。 量子算法的潜力： 重点解析 Shor 算法和 Grover 算法的原理及其对经典密码学的颠覆性影响，并讨论 Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) 设备下的 VQE (Variational Quantum Eigensolver) 等混合算法的应用前景。 章节八：可解释性、安全与伦理前沿（XAI & Safety） 模型决策的透明化： 介绍 LIME 和 SHAP 值等局部解释技术，探讨它们在诊断模型偏差和提高用户信任中的作用。 对抗性攻击与防御： 分析通过微小扰动误导模型的原理（如 FGSM），以及梯度掩蔽、对抗性训练等主要的防御策略。 --- 本书特点： 深度与广度兼顾： 理论推导严谨，同时结合最新的研究论文和工业实践案例进行阐释。 面向实践的代码注释： 重要的算法部分附带伪代码或 Pythonic 描述，方便读者复现核心思想。 挑战性习题集： 每章末尾设有“深入思考”环节，引导读者从工程和理论角度解决前沿难题。 适用读者： 计算机科学、电子工程、应用数学专业的高年级本科生、研究生，以及希望深入理解AI底层原理和未来计算趋势的专业工程师。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有