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☆☆☆☆☆

出版者:Peachpit Press

作者:Richard Harrington

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2009-4-5

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780321618511

丛书系列:

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具体描述

In the only Apple-certified guide to iWork '09, you'll learn to create everything from first-rate business presentations and newsletters to effective budgets and event planners. Focused lessons take you step by step through all aspects of Keynote, Pages, and Numbers. The self-paced book/DVD combo uses real-life material and practical lessons that you can apply immediately to your own projects. You'll learn to: * Master the iWork suite of tools quickly through fun, real-world projects * Design a Keynote presentation from storyboard to Web export * Add animated charts and custom backgrounds to a presentation with ease * Publish great-looking newsletters and brochures in print and on the Web * Build a professional marketing package from scratch * Create expense reports, track budgets, and plan special events * Sort, organize, and chart data using sophisticated spreadsheet calculations The Apple Training Series is both a self-paced learning tool and the official curriculum of the Apple Training and Certification Program. To find out more about Apple Training, or to find an Authorized Training Center near you, go to www.apple.com/training.

好的，以下是一本名为《深度学习的艺术与实践》的图书简介，内容与您提到的《Apple Training Series》无关，并力求详尽自然： --- 深度学习的艺术与实践：从理论基石到前沿应用作者：王建国, 李慧玲, 陈志明出版社：硅谷视野科技出版社出版日期： 2024年10月内容概述：构建未来智能系统的蓝图《深度学习的艺术与实践》并非一本简单的框架操作指南，而是一部全面、深入且极具前瞻性的技术专著。本书旨在为致力于理解、设计和部署复杂人工智能系统的工程师、研究人员和高级技术爱好者提供一座坚实的桥梁，连接抽象的数学理论与真实的工程挑战。我们坚信，真正的创新源于对底层机制的深刻洞察，而非对高级API的机械调用。全书共分为六大部分，脉络清晰地涵盖了深度学习从经典起源到当前最尖端领域的发展历程与核心技术。我们摒弃了肤浅的“黑箱”描述，转而深入挖掘每一层网络结构、激活函数和优化策略背后的数学原理与计算效率考量。 --- 第一部分：理论基石与计算范式（The Foundational Calculus）本部分首先为读者打下坚实的数学和统计学基础，这是理解现代深度学习的必要前提。 1.1 概率论与信息论的重温：侧重于贝叶斯推断在模型不确定性量化中的作用，以及熵、互信息在衡量数据复杂度和模型信息压缩能力上的应用。我们将详细探讨KL散度和交叉熵的几何意义，而非仅仅将其视为损失函数。 1.2 线性代数在张量运算中的角色：深入解析矩阵分解（SVD, LU, QR）在降维和特征提取中的应用，并详细阐述张量（多维数组）的代数性质如何直接影响GPU的并行计算效率。 1.3 梯度下降的演进与收敛性分析：不仅介绍SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp，更重点分析了Adam和Nesterov加速梯度（NAG）在处理高维稀疏数据时的收敛特性和步长选择的敏感性。我们将通过实证分析来展示不同优化器在特定地形上的表现差异。 --- 第二部分：核心网络架构的深度剖析（Architectural Deep Dive）本部分聚焦于构建现代AI模型的“乐高积木”——核心网络结构。 2.1 全连接网络（FCN）的局限性与涌现：讨论为什么FCN难以捕获空间层级结构，并引出卷积操作的内在优势：权重共享和稀疏连接。 2.2 卷积神经网络（CNNs）：从LeNet到Vision Transformers（ViT）：详细解构AlexNet、VGG、ResNet（残差连接如何解决梯度消失）、DenseNet（特征重用机制）的创新点。更重要的是，本书投入大量篇幅探讨了自注意力机制（Self-Attention）如何取代传统的卷积核，成为处理序列和图像的通用范式，特别是其对全局依赖性的捕获能力。 2.3 循环神经网络（RNNs）及其替代方案：分析标准RNN在长程依赖上的不足（梯度爆炸/消失），详述LSTM和GRU的门控机制如何精妙地控制信息流。同时，本书也将引入状态空间模型（SSMs），特别是Mamba架构，作为对Transformer长序列处理效率的有力挑战者，探讨其线性复杂度的吸引力。 --- 第三部分：模型训练的工程艺术（The Engineering Craft）训练一个成功的深度模型是一门艺术，涉及大量的工程权衡。 3.1 正则化技术的高级应用：不止于Dropout，我们将探讨批归一化（Batch Normalization, BN）、层归一化（Layer Normalization, LN）、实例归一化以及权重衰减的数学形式。重点分析BN在不同Batch Size下的表现不一致性，以及如何使用Group Normalization或SyncBatchNorm解决分布式训练中的问题。 3.2 数据增强与合成：深入研究面向图像（如CutMix, MixUp）和文本（如Back-translation, EDA）的先进数据增强策略，并探讨对抗性样本生成（Adversarial Attacks）作为一种强大的隐性正则化手段。 3.3 高效能训练策略：混合精度训练与分布式计算：详细介绍FP16/BF16在现代GPU（如NVIDIA Ampere及后续架构）上的加速原理，以及如何使用PyTorch DDP、FSDP（Fully Sharded Data Parallel）或DeepSpeed等框架，在数千个GPU上实现万亿参数模型的有效扩展。 --- 第四部分：生成模型与表征学习（Generative Models & Representation Power）本部分探讨如何让模型“创造”和“理解”数据的高级语义。 4.1 变分自编码器（VAEs）与流模型（Normalizing Flows）：剖析最大化对数似然的挑战，以及流模型如何通过可逆变换实现精确的密度估计。 4.2 生成对抗网络（GANs）的深化：重点分析WGAN、LSGAN、StyleGAN系列如何通过改进损失函数和网络结构，克服模式崩溃（Mode Collapse）问题，并实现高保真图像合成。 4.3 扩散模型（Diffusion Models）的兴起：本书对Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 进行了详尽的数学推导，解释其前向加噪过程和反向去噪过程，并讨论条件生成（如Classifier-Free Guidance）的实现细节，这是当前多模态生成的核心。 --- 第五部分：大模型时代的范式转移（The Era of LLMs）聚焦于当前AI领域最热门的领域——大规模预训练模型。 5.1 Transformer的完全解构：从多头注意力机制到位置编码（绝对、相对、旋转位置编码 RoPE），分析每个组件对模型性能的贡献。 5.2 预训练与指令微调：探讨大规模语料库的选择、Tokenization策略（如BPE, WordPiece）的影响，以及指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）如何将基础模型转化为有用的助手。 5.3 模型压缩与部署：介绍知识蒸馏（Knowledge Distillation）、量化（Quantization, 如QAT, PTQ）和结构化剪枝技术，确保这些庞大模型能够在受限的边缘设备或服务环境中高效运行。 --- 第六部分：跨模态集成与前沿挑战（Multimodality and Frontiers） 6.1 视觉-语言模型（VLM）：分析CLIP、ALIGN等模型如何通过对比学习建立统一的嵌入空间，实现零样本（Zero-Shot）的泛化能力。 6.2 强化学习在决策中的应用：探讨深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（A2C/A3C）以及Actor-Critic架构，并讨论其在复杂控制系统（如机器人学、资源调度）中的实际部署障碍。 6.3 可解释性与鲁棒性（XAI）：介绍LIME、SHAP值、Grad-CAM等技术，帮助读者剖析模型的决策路径，并讨论对抗性训练和认证鲁棒性（Certified Robustness）的研究进展。 --- 适用读者：具有扎实编程基础（Python）和基本微积分知识的软件工程师。攻读计算机科学、电子工程、应用数学的研究生及博士生。希望从脚本使用者转变为模型设计者的AI从业人员。本书承诺：本书的每一章都配有详细的Python/PyTorch代码示例，这些示例经过严格测试，旨在复现核心算法的精髓。我们不仅提供“如何做”，更着重于解释“为什么是这样”，确保读者能够独立地适应未来十年深度学习技术的快速迭代。阅读本书后，您将有能力设计出超越当前主流框架限制的定制化解决方案。 ---

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我购买过不少号称“权威”的技术书籍，但真正能让人产生“相见恨晚”感觉的屈指可数。这本书绝对属于后者。它对主题的覆盖广度令人印象深刻，似乎涵盖了从基础入门到企业级部署的所有重要方面，但最难能可贵的是，它的深度也毫不逊色。作者对于每一个核心概念的阐述，都做到了既全面又透彻，没有留下任何模糊不清的角落。我特别注意到作者在引用外部资源和参考资料时做得非常严谨，这体现了作者对学术诚信和知识准确性的高度重视。这本书的阅读体验，就像是攀登一座设计精良的山峰，每完成一个阶段性的目标，都会有一个清晰的视野开阔的平台让你休息和审视已走过的路。这种结构化的学习过程，极大地提高了我的学习效率和知识保留率。对我来说，这本书已经远远超越了一本普通学习材料的范畴，它更像是一份详细的职业发展路线图，为我指明了未来可以深入钻研的多个方向，是近期阅读过的技术书籍中，综合价值最高的一本，强烈推荐给所有希望扎实掌握该领域知识的同仁们。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节划分和逻辑组织简直是教科书级别的典范。很多技术书籍的结构都显得松散或者过于线性，读起来缺乏连贯性。然而，这本书的作者显然花费了大量心血来设计其知识的递进关系。从最基础的概念导入，到中间的模块化分解，再到最后的综合项目实战，每一步都衔接得天衣无缝，阅读的体验非常流畅，几乎没有“卡壳”的感觉。我发现自己能够很自然地根据书中的指引，一步步构建起自己的理解模型。特别是关于高级特性的介绍部分，作者没有采用那种堆砌术语的方式，而是通过引入一个现实中的挑战，然后逐步引入所需的高级功能来解决它，这种“问题驱动型”的教学方法，极大地激发了我的学习兴趣。此外，书中穿插的那些“深入探索”或“注意事项”的小节，往往是精华所在，它们填补了标准教程往往会忽略的那些微妙的细节，这些细节恰恰是区分初学者和专家的关键。这本书的价值在于，它不仅教你如何跑起来，更教你如何跑得又快又稳，这对于追求卓越的专业人士来说，是无法估量的财富。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对这类技术书籍的期望值通常不会太高，毕竟很多都是把官方文档的内容简单地重新组织了一下，读完之后收获寥寥。但这本书完全超出了我的预期。它最成功的地方在于，它没有停留在“是什么”的层面，而是花了大量的篇幅去解释“为什么是这样”，以及“在实际场景中应该如何应用”。我记得我尝试解决一个困扰我很久的性能优化问题，翻阅了市面上好几本声称能解决这类问题的书籍，都无功而返。直到我开始系统地研读这本，书中关于底层机制的剖析，如同剥洋葱一般，层层深入，最终清晰地指明了问题的根源所在。作者的叙事节奏把握得极好，既有足够的理论深度支撑，又不会让读者在浩瀚的知识海洋中迷失方向。每当引入一个新的复杂概念，都会紧接着给出多个贴近实际的案例分析，这些案例的设置非常巧妙，涵盖了从小规模项目到企业级部署的各种情况，这极大地增强了我的信心，让我相信自己也能将书中所学成功落地。这本书与其说是一本教程，不如说是一本精心打磨的实战手册，它教会我的不仅仅是操作步骤，更是一种解决问题的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量和印刷细节也值得称赞。在如今很多电子书盛行的时代，一本实体书能做到如此高的品质，实属不易。纸张的厚度适中，墨色清晰，即便是长时间在灯光下阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。这一点对于我这种需要长时间沉浸在技术文字中的读者来说，至关重要。内容方面，作者的语言风格非常平易近人，没有那种高高在上的专家腔调，读起来感觉就像是和一位经验丰富的同行在交流心得。他很擅长用最简洁的语言描述最复杂的技术原理，这一点非常难得。我尤其欣赏他对于调试和排错环节的处理。书中专门开辟了一章来讨论常见的陷阱和解决思路，这些内容显然是基于大量的实战经验总结出来的，提供了很多“教科书上不会告诉你”的实用技巧。这种对读者实际困境的深切关怀，让这本书的实用价值大大提升。它不是那种读完一次就束之高阁的书，而是那种你会时不时地翻开，去核对某个细节、或者重温某个关键概念的案头必备工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，那种简约中带着科技感的配色，一下子就抓住了我的眼球。拿到手上的时候，厚度适中，感觉内容应该非常扎实，不像有些技术书籍那样华而不实。我当时正在寻找一本能系统梳理某项复杂技能的指南，希望能找到一个清晰的路径来提升自己的实战能力。翻开扉页，排版布局非常专业，注释和图表的穿插处理得当，阅读起来毫无压力。作者的写作风格非常老练，他似乎深谙读者的学习痛点，总能在关键时刻给出恰到好处的解释，避免了那种晦涩难懂的纯理论灌输。更让我惊喜的是，书中对许多行业内的最佳实践进行了深入的探讨，这些内容在其他同类书籍中是极少能看到的，这无疑为这本书增添了巨大的价值。它不仅仅是一本工具书，更像是一位资深专家在旁边耐心指导你完成每一个步骤，让人感觉每翻过一页，自己的知识体系就在稳固地搭建起来。我特别欣赏作者在处理那些容易混淆的概念时所采用的比喻和类比，生动形象，使得那些原本抽象的原理一下子变得清晰明了，这对于我这种需要快速理解和应用新知识的读者来说，简直是救星一般的存在。这本书的质量，从纸张的触感到内容的深度，都透露出一种对读者的尊重和对知识的敬畏。

评分☆☆☆☆☆