TECHNOLOGY-RICH LEANING ENVIRONMEN pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Khine, Myint Swe; Fisher, Darrell;

出品人:

页数:422

译者:

出版时间:

价格:921.70

装帧:

isbn号码:9789812384355

丛书系列:

图书标签:

技术融合
精益学习
教育创新
学习环境
数字化教学
教学设计
未来教育
教育技术
个性化学习
混合式学习

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

深度学习与神经网络：构建智能系统的理论基石与实践指南本书全面深入地探讨了现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习与神经网络。它旨在为读者提供一个扎实、系统的知识框架，从基础的神经元模型到复杂的前沿网络架构，辅以大量的实践案例和代码示例，使用户不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。第一部分：神经网络的基础与数学原理本部分是理解深度学习世界的基石，着重于构建理论认知。第一章：从感知机到多层网络本章首先追溯了人工神经网络的历史起源，从最简单的线性分类器——感知机（Perceptron）开始。详细阐述了感知机的局限性，如无法解决异或（XOR）问题。随后，引入了前馈网络（Feedforward Networks, FNN）的概念，解释了信息如何从输入层经过隐藏层，最终到达输出层。第二章：激活函数：非线性的引入深度学习之所以强大，关键在于其拟合复杂非线性关系的能力。本章详尽分析了各类激活函数的作用、特性及其在不同网络层中的适用性： Sigmoid 与 Tanh：介绍其数学形式、导数特性，并讨论它们在早期网络中的应用及饱和问题（Vanishing Gradient）。 ReLU 及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）：深入分析整流线性单元（ReLU）的优势，特别是在解决梯度消失问题上的贡献，并探讨了其“死亡ReLU”的潜在缺陷及应对策略。第三章：损失函数与优化器：驱动学习的核心机制学习过程的本质是对误差的最小化。本章系统梳理了用于衡量模型性能的损失函数（Loss Functions），并详细阐述了如何利用优化器来最小化这些损失。回归与分类损失函数：比较均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）在不同任务中的应用场景。梯度下降的演进：从基础的批量梯度下降（Batch Gradient Descent）到随机梯度下降（SGD）。着重讲解了动量（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp）以及目前工业界广泛采用的 Adam 优化器的内部工作原理和参数调整技巧。第四章：反向传播算法的精妙解构反向传播（Backpropagation）是训练深层网络的基石。本章采用链式法则，以严谨的数学推导过程，清晰地展示了如何高效地计算网络中所有权重的梯度。本章强调了理解反向传播对于调试复杂模型的重要性。第二部分：经典网络架构与深度表示学习本部分聚焦于那些在特定领域取得巨大成功的经典网络模型，并探讨深度学习如何实现特征的自动提取。第五章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的革命 CNN 彻底改变了计算机视觉领域。本章详尽剖析了卷积层的核心操作：卷积核（Filter）、步幅（Stride）和填充（Padding）。经典架构剖析：深入解析 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 模块）以及 ResNet（残差连接）的结构创新点，重点关注它们如何解决深层网络的退化问题。池化层的作用：分析最大池化（Max Pooling）与平均池化（Average Pooling）在降维和保持特征不变性方面的作用。第六章：循环神经网络（RNN）：序列数据的处理处理时间序列数据、文本等依赖于先前信息的任务时，RNN 成为首选。本章讲解了标准 RNN 的结构及其在处理长序列时的局限性（长期依赖问题）。长短期记忆网络（LSTM）：详细阐述了 LSTM 单元内部的“门控”机制（输入门、遗忘门、输出门），解释了这些门如何精确控制信息的流动和记忆的更新。门控循环单元（GRU）：介绍 GRU 作为 LSTM 的简化版本，在保持性能的同时降低了计算复杂度。第七章：现代序列模型与注意力机制随着模型复杂度的提升，标准的 RNN 结构逐渐被更强大的模型取代。 Seq2Seq 模型：介绍编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，特别是在机器翻译中的应用。注意力机制（Attention）：解释注意力机制如何允许模型在处理输出的每一步时，动态地“关注”输入序列中最相关的部分，极大地提高了长序列任务的性能。第三部分：提升模型性能与实战技巧本部分侧重于将理论应用于实践，介绍在构建和训练深度模型时必须掌握的关键技术和策略。第八章：正则化技术：防止模型过拟合过拟合是深度学习中普遍存在的问题。本章系统介绍了各种防止模型过度学习训练数据的策略： Dropout：解释 Dropout 如何在训练过程中随机“关闭”神经元，从而迫使网络学习更鲁棒的特征表示。权重衰减（L1/L2 正则化）：阐述如何通过在损失函数中添加惩罚项来约束模型权重的大小。数据增强（Data Augmentation）：针对图像、文本等数据类型，介绍如何通过变换现有数据来人工扩充训练集。第九章：超参数调优与模型评估模型性能的最终表现往往取决于超参数的选择。本章提供了一套系统的调优流程：关键超参数的选择：学习率调度、批次大小（Batch Size）的选择哲学。系统化搜索方法：比较网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更先进的贝叶斯优化方法。评估指标：深入讲解了准确率、召回率、F1 分数以及 ROC 曲线下的面积（AUC）在不同业务场景下的意义。第十章：迁移学习与预训练模型在资源有限的情况下，利用已在大规模数据集上训练好的模型是提高效率的有效途径。迁移学习的原理：解释特征提取器（Feature Extractor）和微调（Fine-tuning）两种主要的应用范式。预训练模型的使用：介绍如何利用如 ImageNet 预训练的 CNN 模型或 BERT 预训练的语言模型，快速搭建高性能应用。第四部分：前沿架构与未来展望（不涉及具体模型名称）本部分简要概述了当前研究的热点方向，为读者指明了进一步探索的路径。生成模型基础：探讨了描述数据分布的生成模型（如变分自编码器 VAE 的思想框架），及其在数据合成和异常检测中的潜力。深度强化学习的哲学：简要介绍智能体、环境、奖励信号的概念，为理解如何让模型通过与环境交互来学习决策过程打下概念基础。本书的编写风格力求清晰、严谨，注重从第一性原理出发解释复杂的算法，并通过附带的软件实现代码片段，确保读者能够将理论知识无缝对接至实际的工程应用中。阅读完本书，读者将具备设计、训练和优化复杂深度学习系统的专业能力。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

老实说，我原本对这类聚焦于“环境构建”的书籍抱有一种审慎的态度，总觉得它们要么过于理想化，要么就是充满了市场推广的浮夸辞藻。然而，这本《TECHNOLOGY-RICH LEANING ENVIRONMEN》却展现出一种罕见的深度和批判性思维。它的分析角度非常刁钻，不同于市面上常见的“技术万能论”，作者花了大量的篇幅探讨了“技术过载”带来的潜在弊端，比如数字鸿沟的加剧，以及过度依赖屏幕可能对学生认知发展造成的微妙影响。我特别欣赏书中关于“平衡”的论述，它提出了一个精妙的框架，用以衡量何时应该引入新技术，以及如何确保这些技术是作为学习的**增强剂**而非**替代品**。书中引用的那些跨学科研究数据非常扎实，涵盖了神经科学、人机交互以及教育心理学，使得整本书的论证逻辑无懈可击。阅读过程中，我不断地停下来，在脑海中反刍那些关于“注意力经济”和“主动建构知识”的讨论。这本书的语言风格沉稳而富有哲思，它不是在推销一个产品，而是在邀请读者参与一场关于未来教育本质的深刻对话。对于那些真正关心教育质量而非仅仅是追逐潮流的人来说，这本书无疑是一剂清醒剂。

评分☆☆☆☆☆

这本书最独特之处在于其对“人与空间”关系的哲学探讨，这一点在技术书籍中是极为罕见的。作者没有把学习环境仅仅看作是硬件和软件的堆砌，而是深入挖掘了物理空间如何潜移默化地塑造学习者的身份认同和协作模式。书中有一个章节专门讨论了“非正式学习区域”的设计，比如那些鼓励随机碰撞和低门槛交流的角落，是如何通过巧妙的空间布局来促进知识的自发流动。这种对“场所精神”的强调，让这本书的格局一下子提升了。它不再是纯粹的技术手册，而更像是一部空间美学与教育哲学的交汇之作。它的语句结构充满了一种内在的韵律感，在描述冰冷的电路板时，能让人感受到其中蕴含的人文关怀；在讨论复杂的教学法时，又能让人体会到空间设计所能带来的解放感。我合上书本时，脑海中浮现的不是一堆设备的清单，而是各种不同形状和功能的学习“场域”——开放的、封闭的、虚拟的、真实的——它们共同构成了一个有机的、呼吸着的学习生态系统。这本书无疑会成为未来教育空间设计领域的一部重要参考。

评分☆☆☆☆☆

这家伙，我最近沉迷于一本关于构建未来学习空间的书，名字有点长，叫《TECHNOLOGY-RICH LEANING ENVIRONMEN》，但它给我的震撼是实实在在的。翻开第一页，我就感觉像是被扔进了一个充满未来感的教室里，空气中弥漫着数字化的气息。这本书的叙事风格极其流畅自然，完全不像那种生硬的学术报告，更像是某个经验丰富的设计师在娓娓道来他的心路历程。它没有直接给我一堆枯燥的理论，而是通过一系列生动的案例分析，展示了如何将最新的硬件设备——那些触摸屏、沉浸式VR头盔，甚至是我们还不太熟悉的传感器技术——巧妙地融入到日常教学场景中。重点在于，作者强调的不是“技术本身有多酷炫”，而是“技术如何赋能于学习者”。我记得其中一章详细描述了一个“混合现实历史课”，学生们不再是看着黑板上的图片，而是“走进了”古罗马的广场，与虚拟的凯撒大帝进行对话。这种体验式的学习，彻底颠覆了我过去对“学习”的刻板印象。整本书的布局就像是一个精心设计的学习旅程，引人入胜，让人忍不住一口气读完，并且读完后立刻产生一种冲动：我要去改造我身边的学习环境！它成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让那些看似高深莫测的教育科技，变得触手可及，充满了可操作性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉呈现简直是艺术品级别的享受。我通常不太在意书籍的物理外观，但《TECHNOLOGY-RICH LEANING ENVIRONMEN》的每一个细节都透露出一种对“环境”本身的尊重。打开书页，你会发现它大量使用了信息图表和流程图，但这些图示绝非简单的装饰，它们是复杂概念的视觉摘要，帮助读者在信息洪流中迅速抓住核心脉络。作者在介绍“自适应学习系统”的那一节，用一个极其简洁的动态流程图，清晰地展示了数据采集、算法决策和个性化反馈的完整循环。这种对信息视觉化的极致追求，本身就体现了书中推崇的“以人为本”的设计理念。而且，这本书的章节过渡极其自然，仿佛是跟着一位经验丰富的项目经理在进行一次实地考察，从宏观的战略规划（为什么要投资技术）到微观的实施细节（线缆管理和软件集成），讲解得井井有条。它没有冗余的形容词堆砌，而是用精确的描述和结构化的论证，构建起一个清晰可操作的蓝图。我感觉自己不是在阅读一本教材，而是在跟随一位大师进行一次高强度的设计研讨会。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到惊喜的是，这本书真正做到了“国际化”和“跨文化”的视野。它没有局限于欧美发达国家的特定案例，而是收录了来自亚洲、南美洲等地的实践报告，这些案例展现了如何在资源相对有限，或者文化背景差异巨大的地区，去有效地部署和利用技术来改善学习条件。比如，书中提到了一种利用低带宽移动设备在偏远山区实施远程指导的策略，其创新性令人叹为观止。这打破了传统上对“高科技学习环境”必须是配备昂贵硬件的刻板印象。作者对技术的选择标准非常务实：是否解决实际问题？是否具有可扩展性？是否符合当地的学习文化？这种实事求是的态度，使得这本书的内容极具普适性和借鉴价值，完全避免了空中楼阁式的空谈。阅读过程中，我一直在思考如何将这些灵活的策略应用到我们自己的社区项目中去。这本书的语言风格在需要时是严谨的学术探讨，但在描述成功的实践案例时，又充满了鼓舞人心的活力，让人感受到教育创新的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆