大學計算機應用教程上機指導與測試 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:中國鐵道

作者:謝兵，李勇帆主編

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:24.0

裝幀:

isbn號碼:9787113079550

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機應用基礎
• 大學教材
• 上機實踐
• Office辦公
• 編程入門
• 信息技術
• 高等教育
• 實驗指導
• 課程輔導
• 計算機基礎

科技前沿探索：人工智能與深度學習實戰指南 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實用的視角，探索當前科技領域中最具革命性的力量——人工智能（AI）及其核心驅動技術深度學習（DL）。本書內容聚焦於理論基礎的夯實與前沿實踐的掌握，旨在培養讀者將復雜數據轉化為智能決策的能力，而非局限於特定應用軟件的操作指南。 --- 第一部分：人工智能的哲學基石與曆史脈絡 (約 300 字) 本部分將帶領讀者穿越時空，迴顧人工智能自圖靈測試概念誕生以來的理論演進曆程。我們將探討早期符號主義與聯結主義的爭論，理解機器智能的本質邊界與倫理睏境。重點闡述瞭弱人工智能、強人工智能的定義與當前技術所處的階段。讀者將學習到決策樹、貝葉斯網絡等經典AI模型的內在邏輯，為理解現代深度學習的復雜結構打下堅實的邏輯基礎。內容將深入剖析AI係統的可解釋性（XAI）問題，引導讀者思考智能的未來走嚮，這與單純的計算機應用操作指導截然不同，它關乎計算思維的根本轉型。 第二部分：深度學習的核心架構與數學原理 (約 500 字) 本部分是本書技術核心所在，完全側重於抽象的數學模型和網絡架構的設計與優化。我們將詳細拆解人工神經網絡（ANN）的構建模塊——神經元、激活函數（如ReLU、Sigmoid、Softmax）的數學特性及其在梯度下降優化中的作用。 捲積神經網絡（CNNs）的介紹將圍繞其特徵提取機製展開，重點分析捲積核（Kernel）的設計原理、池化層的降維效應，以及如何應用於圖像處理的層次化特徵學習。我們將詳細探討經典網絡如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等的設計思想，並剖析殘差連接（Residual Connections）如何解決深層網絡的梯度消失問題。 循環神經網絡（RNNs）及其變體的講解將聚焦於序列數據的處理挑戰。長短期記憶網絡（LSTMs）和門控循環單元（GRUs）的內部結構，特彆是其遺忘門、輸入門和輸齣門如何協同工作，以捕捉時間序列中的長期依賴關係，是本部分的重點解析對象。本書將以數學推導為主導，而非提供現成代碼的步驟說明。 此外，自編碼器（Autoencoders）和生成對抗網絡（GANs）的理論基礎也將被深入探討。GANs中生成器與判彆器之間的博弈論模型，以及損失函數的動態平衡機製，將被完整呈現，幫助讀者理解無監督學習中數據分布的擬閤過程。 第三部分：自然語言處理（NLP）的前沿技術棧 (約 450 字) 本部分專注於語言的計算處理，內容遠超基礎的文本輸入與輸齣操作。我們將從詞嵌入（Word Embeddings）的演變講起，對比詞袋模型（BoW）、TF-IDF，到更復雜的基於上下文的嵌入技術如Word2Vec（Skip-gram與CBOW）和GloVe的數學原理。 核心內容集中在Transformer架構的革命性影響上。我們將全麵解析自注意力機製（Self-Attention Mechanism）的運作方式，特彆是多頭注意力（Multi-Head Attention）如何並行化地捕捉不同子空間的信息。BERT、GPT係列模型作為基於Transformer的預訓練語言模型，其預訓練任務（如掩碼語言模型Masked LM和下一句預測NSP）的邏輯將被詳細闡述，揭示它們如何從海量文本中學習到通用的語言錶示能力。 讀者將學習到如何對這些復雜的預訓練模型進行微調（Fine-tuning）以適應特定的下遊任務，例如情感分析、命名實體識彆和機器翻譯。這部分內容強調的是模型結構調整和超參數敏感性分析，而非簡單的軟件調用界麵操作。 第四部分：強化學習與決策優化 (約 250 字) 本部分探討智能體如何在環境中通過試錯學習最優策略，以實現特定目標。內容將側重於馬爾可夫決策過程（MDPs）的數學框架，包括狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward）和轉移概率（Transition Probability）。 我們將詳細分析基於價值的方法（如Q-Learning和SARSA）中的貝爾曼方程（Bellman Equation）的迭代求解過程。隨後，內容將升級到深度強化學習（DRL）領域，重點介紹DQN（Deep Q-Network）如何利用神經網絡來近似Q函數，以及策略梯度方法（如REINFORCE）和Actor-Critic模型（如A2C/A3C）中策略網絡與價值網絡協同優化的機製。這些內容的學習，旨在讓讀者掌握構建自主決策係統的底層邏輯，遠超基礎的應用程序操作技能。 --- 總結： 本書是一部麵嚮深度學習與人工智能研究及實踐者的硬核技術手冊，它以嚴謹的數學推導和前沿的模型結構分析為核心，緻力於構建讀者對現代AI技術棧的深刻理解。全書的重點在於“為什麼”和“如何構建”，而非“在哪裏點擊”。

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