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出版者:北京大学

作者:蔡翠平等编著

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:23.0

装帧:

isbn号码:9787301009147

丛书系列:

图书标签:

多媒体通信
计算机网络
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通信技术
应用
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具体描述

《人工智能前沿算法与实践》本书简介本书深入探讨了当前人工智能领域最前沿的算法原理、模型架构及其在实际应用中的工程化部署。我们力求为读者构建一个从理论基础到尖端应用的全景式认知框架，重点聚焦于深度学习、强化学习以及大规模预训练模型（LLMs）的最新进展和工程挑战。第一部分：深度学习基石与高级模型结构本部分首先系统回顾了深度学习的核心概念，包括反向传播机制的优化、正则化策略（如Dropout、Batch Normalization的深入分析）以及不同激活函数的适用性比较。随后，我们转向更复杂的网络架构：卷积神经网络（CNN）的进阶：探讨了超越ResNet和Inception的最新网络设计范式，如通道注意力机制（Squeeze-and-Excitation Networks, SE-Net）、神经架构搜索（NAS）的原理，以及如何在资源受限环境下设计高效的轻量级CNN（如MobileNetV3和EfficientNet的变体）。我们不仅展示了理论模型，还详细解析了在图像识别、语义分割和目标检测（如YOLOv7/v8的结构解析）中的具体实现细节。循环神经网络（RNN）的替代与融合：详细分析了LSTM和GRU的局限性，并全面介绍了Transformer架构如何彻底革新序列建模。重点剖析了Attention机制的数学原理，特别是自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉长距离依赖关系。我们还将讨论如何将CNN与Transformer结构进行混合设计（Hybrids），以优化视频处理和时间序列预测的性能。第二部分：自然语言处理（NLP）的范式革命 NLP部分是本书的重中之重，完全围绕预训练语言模型的生态展开。 Transformer的深度解析：深入剖析了BERT、GPT系列（从GPT-2到GPT-4的架构演进）的核心设计思想。我们不仅关注模型参数量和层数的增加，更侧重于预训练任务（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction, Causal Language Modeling）对模型能力的影响。指令微调与对齐技术：详细讲解了如何利用人类反馈的强化学习（RLHF）技术对基础模型进行对齐（Alignment），使其输出更符合人类的偏好和指令。这包括奖励模型的构建、PPO（Proximal Policy Optimization）算法在微调中的应用，以及DPO（Direct Preference Optimization）等新兴、更高效的对齐方法。高效部署与推理加速：讨论了在实际生产环境中部署大规模模型的挑战。内容涵盖模型量化（Quantization，如INT8、FP8）、模型剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及使用FlashAttention等技术来优化内存和计算效率。我们还会介绍如vLLM等高性能推理框架的底层机制。第三部分：强化学习（RL）的复杂环境求解本部分聚焦于智能体如何在不确定的、动态的环境中学习最优决策策略。经典算法的深化：详述了Q-Learning、SARSA等基础方法的局限性，并重点讲解了Policy Gradient方法，如REINFORCE。随后，详细解析了Actor-Critic家族的核心算法：A2C、A3C的并行化策略，以及PPO和SAC（Soft Actor-Critic）在连续控制任务中的优势和权衡。 Model-Based RL的探索：介绍了模型学习在RL中的重要性。我们探讨了如何通过学习环境动态模型来提高样本效率，包括Model Predictive Control (MPC)的集成，以及Dreamer系列算法如何构建和利用“世界模型”进行规划和决策。复杂任务的分解与迁移：讨论了在多智能体系统（MARL）和具有稀疏奖励的复杂环境中应用RL的策略，如分层强化学习（HRL）如何通过任务分解来解决长期规划问题，以及元学习（Meta-Learning）如何实现快速适应新任务的能力。第四部分：多模态融合与前沿应用工程本书的最后一部分将目光投向AI技术的前沿交汇点和工程实践。多模态表征学习：深入分析了如何将文本、图像和音频信息统一到同一个嵌入空间中。重点剖析了如CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）的核心对比学习框架，以及如何利用这些跨模态对齐能力来构建更鲁棒的视觉问答（VQA）和图像生成模型（如Diffusion Models的基础架构）。扩散模型（Diffusion Models）的机制：详细阐述了从前向（加噪）过程到反向（去噪）采样的数学过程。本书会对比DDPM、DDIM的采样策略，并展示如何通过条件控制（如Classifier-Free Guidance）来精确控制生成结果，这些技术是当前文生图（Text-to-Image）应用的核心。可解释性（XAI）与鲁棒性：探讨了深度学习模型“黑箱”问题的应对策略。内容包括梯度可视化方法（Grad-CAM, Integrated Gradients）以及评估模型对抗鲁棒性的技术，如PGD攻击和防御机制的设计，确保智能系统在真实世界部署中的安全性和可信赖性。本书旨在提供一个深度、广度兼备的专业参考，适合具有一定编程和数学基础，希望在人工智能前沿领域进行深入研究和工程实践的专业人士、高级学生和研究人员。我们通过详尽的数学推导、清晰的算法流程图和富有洞察力的案例分析，帮助读者掌握构建下一代智能系统的关键技术。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书时，我最感兴趣的是“应用”二字能带来多少贴近实际业务场景的案例。我希望这本书能详尽地剖析**物联网（IoT）边缘计算节点如何高效地进行本地数据预处理和安全加密传输**。尤其是在工业互联网领域，涉及到**OPC UA协议的安全扩展与时间敏感网络（TSN）的集成方案**，这是我急需学习的。然而，这本书的内容走向明显偏向于**消费级多媒体设备的互联互通**。比如，它用很大篇幅讲解了家庭网络环境中DLNA协议的实现细节，以及如何通过UPnP进行设备发现和媒体共享。虽然这部分内容对于家庭影音发烧友来说或许很有价值，但对于负责企业级数据中心互联和高并发业务保障的我来说，信息密度过低。更让我感到遗憾的是，书中对**WebRTC在实时音视频会议中的拥塞控制算法**（如NADA或GCC）的介绍非常概括，缺乏深入的数学推导和代码级的示例，而这正是我在构建下一代远程协作平台时所面临的核心技术难题。这本书更像是为**数字电视集成工程师**准备的参考书，而不是为**DevOps/SRE工程师**量身定制的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

翻阅此书时，我最大的感受是其对**“媒体”**二字的侧重点。它清晰地界定了数字图像和声音的特性，并详细讲解了**JPEG、MP3等经典压缩算法背后的数学原理**。这无疑巩固了对多媒体数据特性的理解。然而，我的核心关注点在于**大规模分布式系统中的数据一致性与容错机制**，例如如何确保在全球部署的**边缘缓存节点之间，视频片段的哈希值校验和同步的效率**。这本书对这种**应用层级的分布式一致性挑战**着墨甚少。相反，它花费了大量笔墨介绍**视频会议系统的回声消除和噪声抑制算法**，这些算法虽然重要，但更多是信号处理的范畴，与我关心的**大规模网络架构的健壮性设计**关联度较低。如果作者能将视角从“如何更好地传输媒体文件”提升到“如何构建一个支撑万亿级媒体请求的弹性网络平台”，那么这本书的价值将大大提升。当前的内容，更像是**为传统广播电视行业向数字化转型提供技术支持**，而非面向**Web 3.0和元宇宙时代的海量、低延迟、高互动性通信需求**。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格上看，这本书的行文非常**学院派**，充满了严谨的公式推导和规范化的术语定义，这一点值得肯定，体现了作者深厚的理论功底。然而，这也导致了阅读体验上存在一定的门槛。我原本期待能看到一些关于**基于AI的流量预测与动态带宽分配策略**的实战经验分享，特别是如何利用深度学习模型来应对突发性的视频流高峰。书中倒是详细地阐述了**傅里叶变换在音频信号压缩中的应用**，并给出了大量时域和频域的对比图表。虽然这部分基础知识很扎实，但对于期望了解**如何利用机器学习优化网络资源调度**的读者来说，实用性并不强。我注意到书中几乎没有提及任何关于**区块链技术在版权保护或内容分发网络（CDN）去中心化加速**方面的探讨，这在当前的“大安全”和“去中心化应用”趋势下，显得有些滞后了。这本书似乎定格在了**二十世纪末到本世纪初多媒体传输的黄金时代**，对近五年兴起的技术浪潮关注不足。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很有活力，色彩搭配既专业又不失现代感，让人一眼就能感受到其内容的前沿性。我原本是带着对“网络通信”这个大主题的期待来翻阅的，希望能找到一些关于**云计算架构下的微服务部署与性能优化**的深度探讨。然而，书中的重点似乎更多地聚焦于**传统数字媒体的编解码标准和硬件接口**，比如对MPEG-4到HEVC转换过程中的码率控制策略进行了详尽的描述，甚至花了不少篇幅介绍DVD-Video和蓝光碟片的物理层结构。这对于我目前工作中最需要的**SDN/NFV在广域网动态路径选择**方面的实践指导，帮助微乎其微。特别是关于**容器化网络功能部署（CNF）的资源隔离技术**，我期待看到基于eBPF的跟踪和优化案例，但书中提供的更多是关于**流媒体直播延迟的统计学模型**，虽然严谨，但与我关注的下一代网络运维实践相去甚远。整体而言，如果一位工程师期待这本书能解答当前云原生环境中网络复杂性管理的问题，他可能会感到略微失落，因为它更像是一部**扎实的数字信号处理与多媒体传输基础教材**，而非面向未来网络架构的实战手册。我希望看到更多关于**Kubernetes网络插件（如Calico或Cilium）的内核级工作原理**的分析，这本书在这方面的内容几乎是空白。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，从章节过渡来看，似乎更偏向于**一个完整的通信工程课程大纲**，而非一本专注于解决特定前沿应用问题的技术手册。它系统地梳理了从物理层到应用层的基本概念，特别是对**光纤通信的调制格式和误码率计算**进行了非常细致的讲解。这对于初次接触通信原理的学生来说无疑是宝贵的资料。但对于像我这样需要深入研究**5G NR切片隔离机制与QoS保障**的专业人士而言，这些基础知识的篇幅显得过于冗余。我本想寻找关于**网络功能虚拟化基础设施（NFVI）的硬件加速技术（如SR-IOV或DPDK）**的最新进展和性能对比分析，书中对此的描述非常保守和传统。甚至在提到网络安全时，也多停留在**IPSec和TLS/SSL的早期版本**的应用场景，而对于**零信任网络访问（ZTNA）**在多媒体传输中的集成实践，则完全没有涉及。总而言之，这是一本**百科全书式的基础参考书**，但缺乏对**高复杂度、高动态性现代网络挑战**的针对性解决方案。

评分☆☆☆☆☆