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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Milano, Michael/ Ullius, Diane/ American Society for Training and Development (COR)

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:1998-6

价格:470.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780787909666

丛书系列:

图书标签:

培训设计
成人学习
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具体描述

"An excellent, comprehensive, and very practical guide for training design. ----Beverly Popek, director of human resources, professional & consulting services, MCI Telecommunications The answer is here. The heart of this book is the Sequential--Iterative Model (SIM) for training design. A fancy term for a simple, elegant concept: training should be a step--by--step process with a feedback loop that enables you to continually refine your training based on experience. "You will not find another book that so thoroughly examines the process of creating training events. For anyone who wants to do quality design work, this book is highly recommAnded." ----Mel Silberman, author of Active Training and 101 Ways to Make Training Active This book is a tool to help you design training that is: * Effective: Accomplishing specific objectives that aim toward success * Efficient: Meeting training objectives without wasting time or energy * Engaging: Involvin g learners and incorporating their experience into the training You get checklists and evaluations to guide your development process. Out of their many years of experience, Milano and Ullius have created a practical guidebook that enables you to structure training so it is fluid and adaptable. Many guides to instructional design are stuffy, academic, and difficult to apply to the real world. Not so with Designing Powerful Training. This book is easy to approach and visually refreshing, with over 70 figures and illustrations! Youa ll receive an overview of training basics, including: * Identifying the central characteristics of adult learners * Recognizing the essential skills for instructional design * Conducting a simple and quick needs assessment ...and much more! Next, the authors introduce you to the revolutionary SIM design. This design guides you through: * defining training goals and objectives * designing a big--picture outline for your training program * refining your outline to create a detailed training process * selecting media for your training events * evaluating the success of your designs. "I like this book! The [SIM] gives me the connection between training design and organizational performance needs I have been looking for in other books."---- Joseph A. Greenberg, professor of higher education administration, The George Washington University An essential piece of the puzzle is the running example that the authors follow throughout the book. This is where the rubber meets the road. You see the SIM in action and you recognize how youa ll make it work for you.

好的，以下是一份为您构思的图书简介，主题为《深度学习：从基础到前沿应用》，旨在详尽地介绍其内容，同时避免提及您原先的图书名称《Designing Powerful Training》。 --- 深度学习：从基础到前沿应用一本全面、深入、实践驱动的深度学习技术指南在信息爆炸的时代，数据驱动的决策和自动化已成为各行各业的核心竞争力。深度学习，作为人工智能领域最引人注目的分支，正以前所未有的速度重塑着我们的世界——从自动驾驶、精准医疗到自然语言理解和创作。然而，要驾驭这股强大的技术浪潮，需要的不仅仅是调用现成的库，更需要对底层原理、网络结构演变以及前沿研究方向有透彻的理解。《深度学习：从基础到前沿应用》正是为此目的而创作。本书并非停留在理论概念的堆砌，而是精心构建了一条从数学基石到尖端模型构建的完整学习路径。我们深知，真正的掌握源于对“为什么”的追问和对“如何做”的实践。因此，本书在保证理论严谨性的同时，融入了大量的实战案例和代码示例，确保读者能够将抽象的知识转化为解决实际问题的能力。第一部分：坚实的数学与计算基础深度学习的强大根源于其背后的数学逻辑。本部分将为读者打下不可动摇的基石。我们首先回顾了线性代数在张量（Tensor）表示中的核心作用，详细阐述了矩阵分解、特征值与特征向量如何支撑数据的高效处理和维度约减。接着，我们深入探讨了概率论与数理统计，重点解析了最大似然估计（MLE）、最大后验概率（MAP）以及贝叶斯推断在模型训练中的地位。随后，本书聚焦于优化理论。梯度下降法是深度学习的引擎，我们不仅介绍了基础的随机梯度下降（SGD），更详尽剖析了动量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp乃至革命性的Adam优化器背后的工作原理和收敛性分析。我们还将讨论二阶优化方法（如牛顿法和拟牛顿法）的局限性及其在特定场景下的应用潜力。最后，在计算层面，我们详细介绍了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导与高效实现，这是理解任何深度网络结构的基础。本书强调了链式法则在计算图中的应用，并探讨了自动微分库（如TensorFlow和PyTorch）是如何实现这一复杂过程的。第二部分：核心网络架构的深度解析在巩固了基础之后，本书将引导读者穿越经典到现代的神经网络发展史。前馈神经网络（FNN）：我们从最简单的感知机开始，逐步引入激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择依据、多层感知机（MLP）的结构设计，并深入探讨了正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化、批归一化Batch Normalization）如何有效对抗过拟合，提升模型的泛化能力。卷积神经网络（CNN）：作为图像处理领域的王者，我们对CNN进行了详尽的解构。从卷积层、池化层到全连接层，每个组件的功能和参数设置都得到了细致的阐述。本书重点剖析了经典网络LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet的演进脉络，特别分析了残差连接（Residual Connection）如何解决了深度网络中的梯度消失问题。此外，我们还涵盖了现代视觉任务中的关键技术，如目标检测（R-CNN系列、YOLO、SSD）和语义分割（FCN、U-Net）。循环神经网络（RNN）与序列建模：处理时间序列和自然语言的基石——RNN，其结构、梯度爆炸/消失问题，以及如何通过长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）进行改进，将得到充分的讲解。我们还会深入探讨序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译等任务中的应用。第三部分：注意力机制与Transformer的革命本书的第三部分聚焦于近年来彻底改变序列建模范式的核心技术：注意力机制和Transformer架构。我们首先解释了注意力机制（Attention Mechanism）的直观动机——为模型提供“聚焦”能力，并详细介绍了自注意力（Self-Attention）的计算流程。随后，本书的核心内容转向Transformer模型。我们对其Encoder-Decoder结构进行了彻底的分解，解释了多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何将序列顺序信息注入到模型中。基于Transformer，本书深入探讨了当前的预训练语言模型（PLMs）生态系统： 1. BERT及其变体（RoBERTa, ELECTRA）：理解双向编码器在掩码语言模型和下一句预测任务中的强大能力。 2. GPT系列模型（Generative Pre-trained Transformer）：剖析其仅依赖Decoder结构的自回归生成机制，及其在文本生成、问答系统中的惊人表现。 3. 多模态融合：讨论如何将注意力机制扩展到图像和文本的联合处理中，例如Vision Transformer (ViT) 的核心思想。第四部分：前沿领域与工程实践最后，本书将目光投向深度学习在实际工程中的应用挑战和新兴研究方向。生成模型：我们不仅讲解了变分自编码器（VAE）的潜在空间表征，更对生成对抗网络（GAN）进行了全面覆盖，包括DCGAN、Conditional GAN以及解决模式崩溃的WGAN。理解生成模型对于数据增强和内容创造至关重要。强化学习（RL）基础：虽然RL有其独立性，但本书将提供一个聚焦于深度学习融合的视角。我们将介绍DQN（Deep Q-Network）、Policy Gradient方法（如REINFORCE），以及Actor-Critic架构（如A2C/A3C）在复杂决策环境中的应用。模型部署与效率优化：理论的胜利最终需要落地的支撑。本章将讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，这些是确保大型模型能在边缘设备或低延迟环境中高效运行的关键。我们还将简要介绍模型服务框架，帮助读者完成从训练到生产环境的闭环。适用读者：本书适合具有一定Python编程基础，了解基础微积分和线性代数知识的工程师、数据科学家、计算机科学专业学生，以及希望从理论到实践深入理解现代人工智能核心技术的专业人士。通过本书的学习，读者将不仅能熟练应用主流深度学习框架，更能独立设计、训练和优化复杂的前沿模型。 ---

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格也颇具匠心，既有理论的高度，又不乏实践的温度。作者在阐述复杂概念时，常常穿插一些生动有趣的故事，让我感觉像是在和一位经验丰富的同行交流。例如，在谈到“评估培训效果”时，书中并没有回避评估的难度，反而提供了多种维度和方法的选择，从反应层面到行为层面，再到结果层面，层层递进，让原本令人头疼的评估变得清晰起来。我尤其欣赏书中关于“投资回报率（ROI）”的讨论，它让我意识到，有效的培训设计不仅仅是为了提升技能，更是为了实现业务价值。

评分☆☆☆☆☆

《Designing Powerful Training》这本书给我最深刻的印象是它强大的“可操作性”。作者没有给我一堆理论概念，而是给我了一套实实在在的工具箱。从课程大纲的搭建，到学习活动的创意，再到评估方法的选择，每一个环节都有清晰的步骤和丰富的范例。我尤其喜欢书中关于“参与式学习活动”的设计建议，它们突破了传统的讲授模式，鼓励学习者动手实践、小组讨论、角色扮演，这些都极大地提升了学习的趣味性和有效性。我曾尝试将书中提到的“案例研究法”运用到一次销售技能培训中，效果出奇地好，学员们热情高涨，讨论得热烈而深入。

评分☆☆☆☆☆

《Designing Powerful Training》这本书，对我来说，更像是一位睿智的导师，教会我如何用科学的方法和创新的思维去设计更具影响力的培训。它不仅仅是一本关于培训的书，更是一本关于如何激发潜能、促进成长的书。书中对于“学习环境的营造”和“学习者动机的激发”的探讨，让我对如何创造一个让人们乐于学习、善于学习的空间有了全新的认识。它提醒我，设计强大的培训，不仅仅是内容和形式的组合，更是对人性的洞察和对成长的关怀。

评分☆☆☆☆☆

读完《Designing Powerful Training》，我感觉自己仿佛走进了设计的殿堂，但不是那种高高在上、难以企及的殿堂，而是那种充满了实用智慧和亲切指导的工坊。我尤其欣赏书中对“学习者中心”理念的强调，它并非一句空洞的口号，而是贯穿始终的核心驱动力。作者用生动的案例和循序渐进的讲解，清晰地勾勒出如何真正理解学习者的需求、动机和认知方式。书中提出的“需求分析三部曲”让我眼前一亮，它不只是简单地问“需要什么培训”，而是深入挖掘“为什么需要”、“潜在的障碍是什么”、“成功的标准是什么”。这种刨根问底的分析方法，让我意识到很多培训的失效，根源就在于前期分析的粗糙。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读《Designing Powerful Training》之前，我对于“设计”培训的理解还停留在“找几个讲师，准备PPT，然后开始讲”的层面。这本书彻底颠覆了我的认知。它将培训设计提升到了一个工程学的层面，强调了结构化、系统化和可衡量的过程。书中关于“学习目标设定”的部分，对我触动很大。作者并没有只停留在模糊的“提高员工技能”上，而是详细介绍了SMART原则的应用，以及如何将宏观目标分解为具体的、可观察的行为。更让我惊喜的是，书中还探讨了如何利用反馈机制来优化培训设计，这让我想起了我曾参与过的一个项目，如果当时能借鉴书中关于“形成性评估”的思路，结果一定会大不相同。

评分☆☆☆☆☆