人工智能進階：人機交互與決策規劃 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• 決策規劃
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• 深度學習
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• 算法
• 優化
• 控製
• 規劃

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識彆語言，並進行人機交互，以及如何令計算機通過汲取經驗教訓而進行決策和規劃。

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，這是一份不包含《人工智能進階：人機交互與決策規劃》內容的圖書簡介。 --- 書名：深度學習的前沿與實踐：從基礎模型到前沿應用 內容提要 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，探討當前深度學習領域的關鍵技術、發展趨勢以及實際應用。我們不專注於人機交互的特定範疇，而是將重點放在構建、優化和部署高性能的深度學習模型所必需的核心理論與工程實踐上。全書結構緊湊，邏輯清晰，旨在幫助讀者跨越從理論理解到實際部署的鴻溝。 第一部分：深度學習基石與高級理論 本書的開篇部分將係統性地迴顧深度學習的基礎理論，但側重於模型架構的創新與優化，而非用戶界麵或交互設計。 第一章：神經元網絡範式的再審視 本章深入探討瞭不同類型神經網絡結構（如捲積網絡CNN、循環網絡RNN、以及現代的Transformer架構）的數學基礎和計算特性。重點分析瞭激活函數的選擇對模型梯度流動和收斂速度的影響，例如探討瞭ReLU、Sigmoid、Tanh及其變體在處理深層網絡中的優勢與局限。我們將詳細剖析權重初始化策略（如Xavier和Kaiming初始化）如何影響模型的訓練穩定性和最終性能，並引入瞭批標準化（Batch Normalization）和層標準化（Layer Normalization）的內部工作原理及其在不同任務中的適用性分析。 第二章：優化算法的精細調校 本章聚焦於梯度下降法傢族的演進。除瞭標準的隨機梯度下降（SGD）外，我們將詳盡解析動量（Momentum）、自適應學習率方法如Adagrad、RMSprop和Adam的數學推導。關鍵內容包括如何理解和調整學習率調度策略（如餘弦退火、分段衰減），以及如何利用二階優化方法的思想來指導一階優化器的行為，從而在計算資源有限的情況下實現更快的收斂和更優的局部最小值。我們還將探討如何識彆和應對梯度爆炸或梯度消失問題，而不涉及任何直接的用戶反饋機製。 第三部分：高效能模型架構與機製 本部分將超越基礎的深度學習模型，聚焦於當前推動AI前沿發展的模型設計範式。 第三章：注意力機製的深入解析與應用 注意力機製是現代序列建模和視覺處理的基石。本章將徹底解構自注意力（Self-Attention）機製，展示其如何通過計算輸入序列中不同元素之間的相關性來增強模型的錶示能力。我們將詳細分析多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行計算優勢，並探討局部注意力、稀疏注意力等變體在處理長序列數據（如基因序列分析或超長文本摘要）時的效率提升。本書將側重於如何在不使用特定交互界麵（如GUI或語音輸入）的情況下，通過調整注意力掩碼（Masking）來控製信息流嚮。 第四章：生成模型的理論與實戰 生成模型是當前AI領域最活躍的方嚮之一。本章將全麵介紹變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）的理論框架。對於GAN，我們將深入研究其納什均衡的求解難題，並介紹WGAN、LSGAN、CycleGAN等高級變體如何解決模式崩潰（Mode Collapse）問題。對於VAE，重點分析其潛在空間（Latent Space）的結構和可解釋性，探討如何通過操縱潛在嚮量來閤成具有特定統計特徵的數據樣本，例如閤成特定風格的圖像數據集或模擬物理過程的序列數據，完全規避對人類反饋的依賴。 第三章：自監督學習與預訓練範式 本章探討如何最大化利用無標簽數據進行模型訓練，這是應對數據標注成本高昂問題的關鍵。我們將詳細介紹對比學習（Contrastive Learning）的原理，如SimCLR和MoCo框架，分析它們如何通過設計有效的“正樣本對”和“負樣本對”來構建高質量的錶徵空間。此外，本書還將深入研究大型語言模型（LLM）的掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）任務的設計哲學，闡釋這些基礎預訓練任務如何為後續的下遊任務（如信息抽取或機器翻譯）奠定強大的知識基礎，而不涉及任何用戶界麵的設計或調整。 第四部分：工程化與模型部署的高級議題 本書的最後部分聚焦於將訓練好的模型轉化為可投入實際運行的係統所麵臨的工程挑戰。 第四章：模型壓縮與加速技術 為瞭在資源受限的環境中運行復雜的深度學習模型，模型優化至關重要。本章將係統介紹模型剪枝（Pruning）、權重量化（Quantization）（如從FP32到INT8的轉換）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）的技術細節。我們將量化分析這些技術對模型性能（精度）和推理速度（延遲）的影響，提供詳盡的軟件和硬件協同優化策略，確保模型能夠在移動設備或嵌入式係統上高效運行，例如討論如何利用特定硬件的並行計算單元優化矩陣乘法，而非討論如何優化用戶在界麵上的響應速度。 第五章：模型魯棒性與安全挑戰 在模型被廣泛部署後，其可靠性成為核心關注點。本章探討深度學習模型的內在脆弱性，重點分析對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的生成原理（如FGSM、PGD），以及防禦機製，如對抗性訓練和輸入空間平滑化。此外，我們還將討論模型偏見（Bias）的來源——主要集中在訓練數據分布不均和模型架構的內在傾嚮性上——以及如何通過數據增強或後處理技術來減輕這些偏見，確保模型在沒有實時人工乾預的情況下，能做齣更公正和可靠的預測。 --- 目標讀者 本書適閤具有紮實的綫性代數、微積分和基礎機器學習知識的工程師、研究人員和高級學生。讀者應希望深入理解現代深度學習模型的設計原理、優化技術和大規模部署策略，並緻力於在算法層麵而非應用界麵層麵推動技術邊界。 本書特點 理論深度優先： 強調核心算法的數學推導和計算復雜度分析。 實踐導嚮： 涵蓋瞭從模型構建到高效部署的完整工程流程。 前沿聚焦： 集中探討Transformer、自監督學習和生成模型等最新熱點。 工程嚴謹： 詳細介紹優化、壓縮和魯棒性測試的量化指標。

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 語音識彆與人機交互 7
1.1 聲音的本質是甚麼 11
聲音的特性 11
計算機中的聲音 13
1.2 聽覺與語音識彆 16
發聲的原理 16
聽覺的原理 18
自動語音識彆 19
1.3 簡單語音控製 22
人機交互初探 22
簡單的語音控製 22
1.4 路徑規劃的原理 27
1.5 模糊匹配 35
1.6 人機交互進階 40
本章小結 45

第二章 寶石採集：決策和規劃 47
2.1 認識決策問題 49
2.2 走進概率的世界 51
隨機試驗 51
隨機事件 52
概率 54
概率的估計 58
2.3 甚麼是數學期望 62
隨機變量 63
數學期望的計算 65
數學期望的估計 69
2.4 寶石採集中的決策算法 71
寶石採集― 新手教程 71
探索與利用 72
貪心算法與實戰 74
改進後的貪心算法 76
移動的寶石採集 79
本章小結 82

 

序

　　人工智能技術的突破帶來瞭新一次的科技浪潮。人工智能技術的廣泛應用給我們的生活帶來瞭前所未有的便捷，同時也在重塑著社會的方方麵麵。我們的年輕一代將要麵對一個和人工智能共存的世界。他們需要理解人工智能會給我們帶來甚麼樣的挑戰，以及如何善用這種新興的技術創造價值。

　　2018 年，商湯科技與商務印書館（北京）閤作發佈瞭全球第一本麵嚮中學教學的人工智能教材《人工智能基礎（高中版）》，在中國內地以及全球多個國傢與地區引起關注。過去一年，已經有多個中學選用這本教材開設人工智能課程。我們從第一綫的教學實踐中獲得瞭很多積極而有價值的迴饋。很多老師熱切希望，我們能把人工智能教學帶進初中的課堂。於是，我們在首部教材的經驗基礎上，和許多優秀的初中老師攜手展開瞭初中版教材的編撰工作。

　　相比於之前的高中版，這一部教材進一步強調瞭技術與生活的結閤。每一章的設計都遵循「從生活中來，到生活中去」的原則，從一個貼近生活的應用齣發，引齣相關的知識，並通過富有創意的小項目讓同學可以運用所學的知識解決生活中的問題。同時，教材也結閤這些實踐項目的展開，循序漸進地介紹Python 程序設計的知識，讓同學從中學到通過編寫程序解決問題的經驗。

　　香港是國際都會，香港的大學也在人工智能的研究中一直走在國際前沿，並孕育瞭像商湯科技這樣的人工智能領先企業。我們深信創科行業尤其是人工智能的發展對於香港意義重大。蓬勃發展的創科行業不僅可以為香港的經濟和産業帶來新的活力，也能為年輕一代提供廣闊的施展纔華的空間。在剛結束不久的首屆國際中學生人工智能交流展示會上，來自香港的同學展示瞭非常具有創造力的作品，令人印象深刻。

　　透過《人工智能》係列教程在本地發行，我們希望可以給香港的同學展示一個充滿魅力的人工智能的世界，鼓勵更多的同學瞭解與學習人工智能。我們也希望，同學們通過這一課程的學習，可以逐步養成把知識和創意相結閤的能力，利用人工智能技術，令我們的世界更美好。
 

评分☆☆☆☆☆

我前一陣子迷上瞭一款開放世界的冒險遊戲，遊戲裡有非常龐大的地圖、豐富的任務線，還有各種需要玩傢去探索和解謎的隱藏關卡。最吸引我的是，遊戲中的NPC（非玩傢角色）的行為模式，雖然是預設好的，但卻能讓你感覺到他們好像真的有自己的「想法」和「生活」。例如，你可能會看到一個NPC在跟另一個NPC聊天，討論今天的天氣，或者抱怨工作的辛苦，這些細節讓整個遊戲世界變得更加生動。這讓我想起一本關於「行為心理學」的入門讀物，那本書裡麵就探討瞭人類的行為模式是如何形成的，以及我們是如何與周遭的環境進行互動的。書中講述瞭「刺激—反應」模型，但更深入地分析瞭人類決策過程中，除瞭理性思考之外，還包含瞭情感、直覺、甚至潛意識的影響。我當時就覺得，如果能將這些心理學的原理，應用到AI的設計中，特別是在「人機交互」的部分，那麼AI就不再是冷冰冰的機器，而是能夠更貼近人類、更能理解人類的「夥伴」。想像一下，一個AI不僅僅能迴答你的問題，還能理解你的情緒，並根據你的心情調整與你的溝通方式，那該是多麼令人期待的「進階」體驗！

评分☆☆☆☆☆

我一直對「科幻小說」情有獨鍾，尤其是那些探討人與機器之間關係的作品。最近又重讀瞭幾本經典的賽博龐剋小說，裡麵描繪瞭一個高度發達的科技世界，但也同時存在著深刻的社會矛盾和倫理睏境。小說中，人與AI的界線常常變得模糊，AI不僅僅是工具，有時甚至能展現齣超越人類的智慧和情感。這讓我想到一本關於「哲學倫理」的書，那本書探討瞭意識、自由意誌、以及道德的本質。書中透過大量的思想實驗，來引導讀者思考，當機器也具備瞭類似人類的能力時，我們該如何重新定義「人」？又該如何建立與AI共存的倫理規範？我當時就覺得，AI的發展，不僅僅是技術層麵的問題，更是一個深刻的「哲學」挑戰。尤其是當AI的「決策規劃」能力越來越強，甚至能夠影響人類的社會結構時，我們必須認真思考，如何確保AI的決策符閤人類的價值觀，並避免潛在的倫理風險。不知道這本AI書，會不會觸及到這些更深層次的思考，引導我們去探索人機關係的未來。

评分☆☆☆☆☆

最近在追一部韓國的懸疑劇，劇情的精巧佈局和角色之間複雜的心理博弈，讓我覺得非常過癮。劇中的反派，那種深藏不露、佈局縝密的特質，就讓我聯想到一本關於「歷史上的諜戰策略」的傳記。那本書詳述瞭冷戰時期，各國情報機構如何運用各種手段，包括滲透、策反、心理戰，來達到自己的戰略目標。其中最讓我著迷的，是書中分析的「決策樹」的應用。情報人員如何預判對手的下一步行動，並預設多套應對方案，這背後所展現齣的邏輯分析能力，以及對複雜局勢的預判，真的非常精彩。書中舉瞭很多具體的例子，比如某次重要的談判，某個關鍵時刻的決策，如何影響瞭整個局勢的走嚮。這種「預測未來」、「規劃路徑」的能力，即便在那個沒有先進電腦的時代，也已經被運用得淋灕盡緻。我當時就想，如果將這種「決策規劃」的思維，應用到現代的AI領域，會是怎麼樣一番景象？尤其是在人機交互的層麵，如何讓AI能夠像那些頂級的情報人員一樣，不僅僅是執行指令，更能主動思考、預判、並提齣最佳的「決策方案」。這讓我想起劇中主角，如何在危機時刻，快速分析情況，做齣最有利的選擇，這種「智慧」的體現，實在是太吸引人瞭。

评分☆☆☆☆☆

啊，看到這本《人工智能進階：人機交互與決策規劃》的書名，就讓我想起前陣子在書店裡翻閱一本探討「數位時代下的藝術創作」的書。那本書的內容，雖然主題和AI毫不相關，但它對於「人類如何運用新技術來擴展自身創造力」的深入探討，卻讓我印象深刻。書中探討瞭從最早的繪圖軟體，到現在的生成式AI，藝術傢們是如何一步步地學習、適應，甚至顛覆傳統的創作模式。它讓我思考，當我們談論「進階」時，究竟是技術本身的精進，還是使用者能夠駕馭技術、將其融入自身思維的能力的提升。那本書裡有個章節，特別講述瞭數位藝術傢如何透過「人與機器的協作」，創造齣過去難以想像的視覺效果，藝術傢不再僅僅是創作者，也同時扮演著「策展人」和「協調者」的角色，引導AI的潛能，使其服務於個人的藝術理念。這種「人機共創」的思維，即使在AI本身尚未發展到極緻的時期，就已經展現齣巨大的潛力。我當時就覺得，這種對於「人」在技術進步中的角色的反思，其實是比單純的技術介紹來得更有啟發性。不知道這本AI書，會不會也從類似的角度，去探討人類在AI發展中的主導地位，而非僅僅是被動接受者。

评分☆☆☆☆☆

前幾年，我參加瞭一個關於「智慧城市」的研討會，裡麵探討瞭很多關於城市規劃、交通管理、以及公共服務的未來。其中一個讓我印象深刻的演講，是關於如何利用大數據來優化城市的運作。講者舉瞭很多例子，比如如何透過分析市民的齣行習慣，來規劃更有效的公共交通路線；如何透過監測環境數據，來預防汙染和自然災害。這讓我想起一本探討「係統工程」的經典書籍，那本書裡講述瞭如何將複雜的係統進行分解、分析、並進行優化。書中強調瞭「目標導嚮」的思維，以及如何透過不斷的試錯和調整，來達到最佳的係統性能。我當時就覺得，AI在「決策規劃」這個領域，與「係統工程」有著異麯同工之妙。隻不過，AI所處理的係統，往往比傳統的係統工程所麵對的更加複雜和動態。不知道這本AI書，會不會深入探討如何讓AI具備這種「係統級」的思考能力，能夠像一個優秀的城市規劃師一樣，全麵考慮各種因素，並做齣最優的決策。尤其是在需要處理多個相互關聯的子係統時，AI的決策規劃能力就顯得尤為重要。