具体描述
大学计算机基础教程，ISBN：9787040196443，作者：王移芝、罗四维
好的，以下是一份针对一本名为《大学计算机基础教程》的图书的详细、不包含其内容的图书简介，旨在描绘另一本完全不同的技术或学术著作的轮廓。 --- 《现代数据科学与人工智能前沿技术：理论基础与实践应用》 作者： 罗伯特·卡尔森, 艾米丽·陈, 周明宇 联合编著 出版社： 环球科技出版集团 定价： 188.00 元 ISBN： 978-7-5086-9876-5 --- 内容概要：驾驭信息时代的深度变革 本书并非一本关于计算机基础操作或入门编程语法的教科书，而是深入探索当今信息技术革命核心驱动力的权威指南。它专注于现代数据科学（Modern Data Science）与前沿人工智能（Cutting-Edge Artificial Intelligence）两大支柱领域，旨在为高年级本科生、研究生以及寻求职业转型的专业技术人员提供一套严谨的理论框架、最新的算法解析以及可落地实施的工程实践方法。 全书共分为六个核心部分，横跨统计推断、机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）以及大规模数据架构，总计超过三十章，内容深度与广度均达到了专业研究水平。 第一部分：数据科学的统计基石与概率建模（Foundations of Statistical Modeling） 本部分将读者从基础的概率论和数理统计的复习引入，直奔现代数据分析的核心：可解释性模型与贝叶斯推断。 我们摒弃了对简单线性回归的冗长铺陈，转而聚焦于处理高维数据的挑战。详细介绍了正则化技术（如Lasso、Ridge、Elastic Net）在特征选择与模型稳定化中的应用，并深入探讨了广义加性模型（GAMs）如何平衡模型的灵活性与可解释性。 一个重要的章节专门用于解析因果推断（Causal Inference）。通过对倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、双重差分（DiD）方法的严谨论述，本书教导读者如何设计实验或利用观测数据来回答“什么导致了什么”的关键商业和科学问题，而非仅仅停留在相关性分析层面。 第二部分：核心机器学习范式与算法进阶（Advanced Machine Learning Paradigms） 本部分构筑了机器学习领域的核心知识体系，侧重于算法的内在机制、优化策略以及在资源受限环境下的部署。 集成学习的精细化（Ensemble Refinement）： 不仅覆盖了随机森林和梯度提升（GBM），更深入剖析了XGBoost、LightGBM等现代实现中的内存优化、并行化策略，以及如何通过自定义损失函数来适应非标准业务目标。 无监督学习的突破： 重点分析了流形学习（Manifold Learning），如t-SNE和UMAP，及其在复杂高维数据可视化中的作用。同时，对聚类算法（如DBSCAN的变体、层次聚类）在异常检测中的适用性进行了详尽的对比分析。 强化学习入门与核心概念（Introduction to Reinforcement Learning）： 本章侧重于马尔可夫决策过程（MDPs）的建立，并详述了Q-Learning、SARSA的基础逻辑，为后续深度强化学习打下基础。 第三部分：深度学习的架构与优化（Deep Learning Architectures and Optimization） 这是全书篇幅最重的部分之一，聚焦于当前深度学习革命背后的数学原理和工程实现。 我们对反向传播（Backpropagation）的数学推导进行了严谨的讲解，并详细讨论了优化器的演进——从SGD到Momentum、Adam的变种，探讨了学习率调度（Learning Rate Scheduling）对模型收敛速度和泛化能力的影响。 卷积神经网络（CNNs）的几何理解： 在介绍经典架构（LeNet, VGG, ResNet）的同时，本书着重分析了空洞卷积（Dilated Convolutions）、注意力机制（Attention Mechanisms）在提升特征提取效率上的关键作用。 循环神经网络（RNNs）的局限与超越： 详尽对比了LSTM和GRU的门控机制，并为读者提供了何时选用Transformer架构替代传统序列模型的清晰决策指南。 第四部分：专业应用领域突破：NLP与CV（Frontier Applications: NLP and Computer Vision） 本部分将理论应用于实际的复杂任务，展现了前沿模型的强大能力。 在自然语言处理（NLP）方面，本书完全跳过了传统的词袋模型，直接进入词嵌入（Word Embeddings）的演进（Word2Vec到ELMo），并对预训练语言模型（PLMs）的原理进行了深度剖析，特别是BERT和GPT系列的核心自注意力计算过程。 在计算机视觉（CV）方面，除了经典的图像分类，本书重点讲解了目标检测（如YOLOv5/v7的迭代逻辑）和语义分割（如U-Net架构）的最新进展，并探讨了生成对抗网络（GANs）在图像合成中的应用。 第五部分：大规模数据工程与分布式计算（Big Data Engineering and Distributed Systems） 现代AI的成功离不开高效的数据基础设施。本部分探讨了如何处理TB级乃至PB级数据集。 内容涵盖Apache Spark的核心架构（RDD到DataFrame/Dataset的演变），重点分析了Spark的惰性求值、DAG调度器以及如何通过数据分区和广播变量优化分布式计算性能。此外，还介绍了数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的设计原则，以及它们在机器学习特征工程流水线中的集成策略。 第六部分：AI伦理、可解释性与未来展望（Ethics, Explainability, and Future Trends） 我们相信，技术能力必须与责任感并行。本部分探讨了当前AI领域最紧迫的非技术性挑战。 模型可解释性（XAI）： 详细介绍了如LIME和SHAP值等局部解释方法，帮助工程师理解复杂模型的决策依据，以满足监管和信任要求。 公平性与偏见（Fairness and Bias）： 分析了数据采集和模型训练过程中可能引入的系统性偏见，并探讨了量化和缓解这些偏见的技术手段。 本书适合对象： 具备C++/Python编程基础，并了解微积分、线性代数和概率统计知识的理工科高年级学生。 希望系统性学习现代数据科学与AI核心算法的软件工程师和数据分析师。 需要深入理解前沿技术栈的科研人员和技术管理者。 本书的理论推导严谨，代码示例（主要使用Python及其主流库，如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）均经过实际验证，旨在帮助读者从“使用工具”跃升至“设计与优化工具”的层次。 --- （本书不涉及任何关于基础操作系统原理、办公软件应用、网络基础概念或初级编程语言语法的教学内容。）
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