人工智能進階：自然語言處理與深度圖像理解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 人工智能
• 自然語言處理
• 深度學習
• 圖像理解
• 計算機視覺
• 機器學習
• 深度圖像處理
• NLP
• CV
• AI

本教程第一次嘗試在全球普及人工智能教育，遵循「從生活中來，到生活中去」的原則，透過貼近生活的教學項目製課程，讓學生與一般人士盡早接觸AI這一前沿領域，助其建立科學認知，初步掌握AI技術原理和基本能力，為智能時代的到來做好生活、就業與技能準備。

　　教程由「香港AI獨角獸」商湯科技、多名知名教育專傢及中學優秀教師聯閤編寫，讀者定位為初中程度以上人士。

　　教程共分四冊，一冊教授Python編程基礎，其餘三冊為Python語言在實際案例中的運用。本冊主要講解如何令計算機處理人類的自然語言以進行文本分析，以及計算機深度學習對圖像理解的巨大幫助。

好評推薦

　　【一句話推介】
　　最前沿的領域，最簡明的講解。掌握AI，通嚮未來

 

好的，以下是一份關於《人工智能進階：自然語言處理與深度圖像理解》的圖書簡介，專注於其涵蓋的其他相關領域內容，並且不涉及該書的實際主題： --- 《計算科學前沿：算法優化與係統架構設計》圖書簡介 本書深入探討瞭當代計算科學領域中，驅動高性能計算和復雜係統構建的核心理論與實踐。麵對日益增長的數據量和對實時處理能力的需求，本書係統性地梳理瞭從底層硬件交互到上層應用邏輯的優化策略，旨在為讀者構建堅實的理論基礎和實用的工程技能。 第一部分：高性能計算與並行化策略 本部分聚焦於如何最大化利用現代多核處理器和分布式集群的計算潛力。我們首先迴顧瞭經典馮·諾依曼架構的限製，並引入瞭現代並行計算模型，如SIMD、SIMT及其在GPU架構上的應用。 1. 現代並行編程模型解析： 詳細介紹瞭OpenMP、MPI以及CUDA編程範式。內容不僅包括同步機製、內存模型和通信原語的使用，更側重於如何識彆和消除並行程序中的數據競爭、死鎖和負載不均衡問題。特彆地，我們用大量篇幅分析瞭異構計算環境下數據遷移的開銷優化技術，包括零拷貝內存訪問和異步數據傳輸策略。 2. 算法的並行化重構： 重點講解瞭如何將順序算法轉化為高效的並行版本。針對矩陣運算（如Strassen算法的並行實現）、圖算法（如大規模圖遍曆的並行化）以及數值積分等常見計算密集型任務，我們提供瞭詳盡的案例分析。討論瞭如何根據目標硬件特性（如緩存層次結構、綫程粒度）來選擇最優的並行粒度。 3. 性能度量與瓶頸分析： 引入瞭係統級性能分析工具，如`perf`、Valgrind的Callgrind工具集。讀者將學會如何通過指令周期計數、緩存未命中率和分支預測錯誤率等底層指標，精確診斷性能瓶頸，並據此指導代碼優化。 第二部分：分布式係統設計與一緻性保障 隨著係統規模的擴大，如何構建一個高可用、可擴展且數據一緻的分布式環境成為核心挑戰。本部分係統性地講解瞭分布式係統的基本架構模式和關鍵協議。 1. 分布式係統的基礎架構與服務發現： 探討瞭微服務架構的演進，對比瞭集中式、去中心化和混閤式架構的優缺點。深入解析瞭服務注冊與發現機製，包括基於DNS、ZooKeeper以及基於Gossip協議的實現。講解瞭負載均衡策略，涵蓋七層負載均衡的算法選擇（如最小連接數、一緻性哈希）。 2. 共識機製與狀態管理： 本章是分布式係統安全性的基石。我們詳盡闡述瞭Paxos和Raft協議的原理、狀態轉換和日誌復製過程。通過實際模擬，讀者可以清晰理解領導者選舉、日誌一緻性和故障恢復的具體流程。此外，還探討瞭CAP理論在實際係統設計中的權衡取捨。 3. 分布式事務與數據一緻性模型： 區分瞭強一緻性、最終一緻性和會話一緻性。分析瞭實現分布式事務的兩種主要方法：兩階段提交（2PC）和三階段提交（3PC），以及它們在性能和可用性上的權衡。對於現代NoSQL場景，深入剖析瞭基於嚮量時鍾和多版本並發控製（MVCC）的解決方案。 第三部分：編譯原理與中間錶示優化 為瞭實現跨平颱的高效代碼執行，理解編譯器如何將高級語言轉換為機器指令至關重要。本部分聚焦於現代編譯器的優化階段和中間錶示（IR）的設計。 1. 編譯器結構與前端設計： 概述瞭詞法分析、語法分析和語義分析的現代技術。重點介紹瞭LLVM/Clang框架，解析瞭其核心的抽象語法樹（AST）結構，並闡述瞭如何利用這些結構進行靜態代碼分析。 2. 靜態單賦值（SSA）與中級優化： 深入講解瞭SSA形式在代碼優化中的核心地位，它是許多現代優化技術（如常量傳播、死代碼消除）得以高效實現的基礎。詳細分析瞭控製流圖（CFG）的構建和後嚮/前嚮數據流分析技術。 3. 後端代碼生成與機器碼優化： 探討瞭指令選擇、寄存器分配（圖著色算法）和指令調度策略。分析瞭針對特定目標架構（如x86-64或ARM）的流水綫優化，以及如何通過窺孔優化（Peephole Optimization）進一步精簡生成的機器碼，以減小代碼體積並提高執行速度。 第四部分：係統級安全與內存管理 本部分關注如何在係統層麵保證代碼的健壯性、安全性和資源的高效利用。 1. 內存管理與虛擬內存機製： 係統性梳理瞭操作係統中的內存管理單元（MMU）、頁錶結構和TLB（轉換後援緩衝器）的工作原理。重點分析瞭堆內存分配器（如jemalloc和tcmalloc）的設計思想，包括其對內存碎片和鎖競爭的優化策略。 2. 現代攻擊麵與防禦技術： 介紹瞭緩衝區溢齣、格式化字符串漏洞等經典的內存安全問題。隨後，詳細講解瞭操作係統提供的現代防禦機製，如地址空間布局隨機化（ASLR）、數據執行保護（DEP/NX位）以及堆棧金絲雀（Stack Canaries）的工作機製，並探討瞭如何通過編譯期檢查來預防這些漏洞的産生。 本書結構嚴謹，理論與實踐並重，適閤具備紮實 C/C++ 基礎，希望深入理解高性能計算底層原理、分布式係統架構，並緻力於提升軟件係統工程質量的開發者、係統架構師和研究人員閱讀。 ---

編者簡介

陳玉琨

　　華東師範大學教授、博士生導師，曾與香港中文大學的湯曉鷗教授閤編《人工智能基礎（高中版）》。

林達華

　　香港中文大學信息工程係助理教授、商湯科技聯閤創始人。專業研究領域包括機器學習，數據科學及計算機視覺。

顧建軍

　　南京師範大學教育科學學院院長、教育科學研究院副院長、博士生導師。任國際技術與工程教育學會（ITEEA）中國大陸區負責人等。

 

序 林達華 5

第一章 自然語言處理 ― 英文文章智能分析
1.1 計算機如何錶示文本 9
1.2 文本的輸入和處理 11
文本的輸入 11
分字 12
列錶 14
1.3 如何建立字頻字典 20
字頻 20
字典類型 23
自動統計字頻 28
1.4 文本特徵和分類 30
文本特徵 30
分類 38
本章小結 41

第二章 深度圖像理解 43
2.1 從看見到看懂 45
2.2 利用特徵完成圖像識彆 48
輪廓特徵提取 50
2.3 深度學習初識 53
捲積神經網絡 54
端到端學習 55
2.4 人臉屬性 ― 深度學習特徵的進一步體驗 59
2.5 相機如何找到你 ― 全圖上的人臉檢測（拓展選修） 64
2.6 深度學習的應用 67
視頻監控 67
無人駕駛 69
自動駕駛的分級 71
醫療圖像 75
深度強化學習 77
本章小結 81

 

评分☆☆☆☆☆

收到！這就為您撰寫五段以颱灣讀者口吻、風格迥異的書籍評價，每段都力求三百字左右，且絕不包含您指定的書名內容，更不會透露是AI生成： 這本書簡直是打開瞭我對「計算機學習」領域的新世界！原本以為這隻是一個比較枯燥的理論學科，沒想到作者用非常生動有趣的方式，將複雜的演算法拆解得像是日常生活的道理一樣。我特別欣賞書中許多案例的選擇，不是那種遙不可及的學術研究，而是貼近我們生活經驗的應用，像是推薦係統如何猜測你下一個想看的影片、或是詐騙簡訊如何被智能偵測。書中對於「決策樹」和「支持嚮量機」的講解，我以前總覺得很抽象，但透過作者的圖文並茂，彷彿眼前真的齣現瞭一個可以一一劃分不同類別的決策過程。而且，我最喜歡的是，作者並沒有一味地灌輸知識，而是在每個段落後麵都留下瞭思考空間，引導我們去連結其他相關的概念，或是去思考這個演算法在不同情境下的優劣。這種「引導式學習」的方式，讓我感覺自己不是在被動地吸收，而是在主動地建構知識。以前讀某些教科書，常常看到一半就打瞌睡，但這本真的讓我欲罷不能，常常讀到半夜還捨不得放下，第二天精神不濟也覺得值得。

评分☆☆☆☆☆

這是一本讓我對「複雜係統」的理解，產生瞭質的飛躍的書。作者以一種非常宏觀的視角，將許多看似獨立的現象串聯起來，讓我看到瞭一個更廣闊的圖景。我特別喜歡書中探討的「反饋迴路」和「自組織現象」，作者用非常巧妙的比喻，將這些概念解釋得栩栩如生。例如，在講到「突觸可塑性」時，作者將其比作城市裡人們經常走的道路會變得越來越寬敞，而很少人走的則會逐漸荒蕪，這個例子讓我瞬間就明白瞭神經元之間聯繫的強度是如何隨時間變化的。而且，書中對於「混沌理論」的介紹，也顛覆瞭我以往的認知。以前我總覺得，很多事情的發展是完全隨機不可預測的，但作者指齣，即使是看起來非常混亂的係統，其背後也可能隱藏著一定的規律，隻是這種規律非常敏感，微小的初始差異就可能導緻巨大的結果差異。這讓我在看待一些社會現象時，多瞭幾分理解和思考，不再是簡單地歸結於「運氣不好」或「時代的眼淚」。

评分☆☆☆☆☆

這本關於「模式識別」的書籍，給我帶來瞭前所未有的啟發。作者的寫作風格非常獨特，他不是那種一本正經地講解理論的學者，而是像一個經驗豐富的導遊，帶領我們在知識的叢林中探險。他對於「特徵提取」的講解，尤其讓我印象深刻。他並沒有直接給你一堆公式，而是從人類感知世界的方式入手，探討我們是如何從紛繁的圖像和聲音中提取齣關鍵信息的。書中列舉的許多不同類型的「特徵提取方法」，例如邊緣檢測、紋理分析等，都搭配瞭非常清晰的圖示，讓你可以直觀地看到這些方法是如何工作的。我之前一直覺得，機器要做到像人一樣「看懂」東西，是一件非常睏難的事情，但讀完這本書，我纔意識到，其實很多看起來很複雜的「智能」，都是由一係列巧妙的、有邏輯的步驟組成的。而且，作者在書中不斷強調「驗證」的重要性，提醒我們不要過早下結論，要不斷地用數據去檢驗自己的假設。這種嚴謹的治學態度，是我非常欣賞的。

评分☆☆☆☆☆

老實說，一開始被這本書吸引，主要是被它的封麵設計給打動，那種簡約又有質感的風格，很對我的胃口。翻開後，我纔發現裡麵的內容更是讓我驚喜連連。作者的文字非常有條理，而且邏輯非常清晰，即使是第一次接觸這個領域的讀者，也能夠輕鬆跟上。我尤其喜歡書中對於「模型評估」部分的深入探討，很多時候我們隻知道如何建立一個模型，卻不知道如何判斷它的好壞。作者從準確率、精確率、召迴率到F1分數，每一項指標都解釋得非常詳細，並且透過實際例子說明在什麼情況下應該重視哪個指標。這讓我受益匪淺，以後在做任何數據分析專案時，都能更有依據地選擇閤適的評估方式。另外，書中提到的「過擬閤」和「欠擬閤」問題，以及作者提供的幾種避免這些問題的策略，更是解決瞭我長久以來的睏惑。我之前在實際操作時，常常會遇到模型在訓練集上錶現很好，但在實際預測時卻差強人意的情況，現在我終於明白原因所在，並且知道該如何去改善。

评分☆☆☆☆☆

這本實操性極強的指南，簡直就是新手進入「機器學習」這個浩瀚領域的燈塔！我之前嘗試過幾本類似的書，但都因為太過學術化，讓我望而卻步。而這本則不同，它從最基礎的「數據預處理」講起，告訴你如何清理、轉換和準備數據，這絕對是任何數據專案的第一步，也是最關鍵的一步。作者並沒有假定讀者已經具備瞭深厚的數學背景，而是用非常淺顯易懂的語言，解釋瞭必要的數學概念，而且非常強調「動手做」。書中提供瞭大量的程式碼範例，並且鼓勵讀者去修改、去實驗，這點我認為非常重要。我常常是跟著書中的步驟，一步一步地完成練習，然後再試著套用到我自己的數據上。這個過程讓我對各種演算法的理解，從「知道有這麼迴事」提升到「能夠實際應用」。尤其是在「特徵工程」的部分，作者提供瞭很多實用的技巧，比如如何創建新的特徵，如何進行特徵選擇，這對於提升模型的效能有非常大的幫助。我感覺自己不再是個旁觀者，而是真正參與到機器學習的實踐中瞭。