TensorFlow 2.x人工智慧、機器學習超炫範例200+(附影音教學影片、範例程式) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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柯博文

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好的，這是一本介紹深度學習和人工智能的圖書簡介，內容涵蓋瞭從基礎理論到前沿應用的多個方麵，旨在為讀者提供一個全麵且實用的學習路徑。 --- 書名：深度學習與人工智能實戰：從理論到前沿應用的全麵指南 圖書簡介 本書旨在為廣大計算機科學、數據科學以及人工智能領域的學習者和實踐者提供一本全麵、深入且極具實操性的指南。我們深知，在飛速發展的技術浪潮中，掌握核心概念並能將其應用於實際問題是構建未來競爭力的關鍵。因此，本書摒棄瞭冗長晦澀的純理論敘述，轉而采用“理論講解—核心概念剖析—實戰案例演示”的結構，確保讀者在理解知識的同時，能迅速將其轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：人工智能與機器學習的基石 本書伊始，我們將打下堅實的基礎。我們不會停留在簡單的概念介紹，而是深入探討人工智能（AI）的演進曆程、機器學習（ML）的分類（監督學習、無監督學習、強化學習）及其核心的數學原理。 概率論與綫性代數迴顧： 明確講解支撐現代算法的數學工具，包括矩陣運算、特徵值分解、概率分布、貝葉斯定理等，確保讀者在麵對復雜模型時不會因數學障礙而卻步。 經典機器學習算法深度解析： 我們詳細剖析瞭從邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）到決策樹、隨機森林和梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）的工作原理。重點在於算法的優化方法、正則化技術以及模型評估的標準（如精度、召迴率、F1分數、ROC麯綫下的麵積等）。 數據預處理的藝術： 數據是AI的燃料。本章將聚焦於數據清洗、特徵工程（包括特徵選擇、降維技術如PCA和t-SNE）以及特徵編碼的最佳實踐。我們討論如何處理缺失值、異常值以及如何構建有效的特徵組閤，這些步驟往往決定瞭模型性能的上限。 第二部分：神經網絡的構建與優化 本篇是全書的核心，重點聚焦於人工神經網絡（ANN）的結構、訓練機製及其深層擴展。 基礎神經網絡架構： 從感知機到多層前饋網絡（MLP），詳細講解前嚮傳播與反嚮傳播的數學細節，並著重介紹各種激活函數（ReLU、Sigmoid、Tanh、Leaky ReLU）的選擇及其對梯度消失和爆炸的影響。 優化器與訓練策略： 深入探討隨機梯度下降（SGD）及其變體，如Momentum、AdaGrad、RMSProp和Adam係列優化器。我們不僅介紹它們的公式，更重要的是在實際訓練中何時以及如何調整學習率、批次大小（Batch Size）以及采用學習率調度策略（如餘弦退火）。 模型正則化與泛化能力： 避免過擬閤是深度學習中的永恒主題。本章係統介紹瞭Dropout、L1/L2正則化、早停法（Early Stopping）以及數據增強技術，並提供指導方針來平衡模型的復雜度和泛化性能。 第三部分：計算機視覺（CV）的突破 捲積神經網絡（CNN）徹底改變瞭圖像處理領域。本部分將全麵覆蓋視覺任務的經典與前沿模型。 捲積與池化操作的精髓： 詳盡解析捲積核、步幅（Stride）、填充（Padding）的數學含義，以及不同類型的池化操作如何提取圖像的層次化特徵。 經典CNN架構剖析： 從LeNet、AlexNet、VGGNet到ResNet、Inception（GoogLeNet）和DenseNet，我們將對比分析這些裏程碑式架構的設計思想、參數效率和性能錶現。重點講解殘差連接（Residual Connections）和Inception模塊的創新點。 前沿視覺任務實戰： 我們將覆蓋目標檢測（如Faster R-CNN、YOLO係列）和語義分割（如U-Net、DeepLab）的基本框架和實現細節。讀者將學習如何使用預訓練模型進行遷移學習，並針對特定場景進行微調。 第四部分：自然語言處理（NLP）的革命 自然語言處理領域正經曆從循環結構到基於注意力機製的範式轉變。本書將緊跟這一步伐。 詞嵌入技術（Word Embeddings）： 詳細介紹Word2Vec（CBOW與Skip-gram）、GloVe等方法的原理，以及它們如何將離散的文本信息轉化為連續的嚮量空間錶示。 序列模型與注意力機製： 深入理解循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在處理時序數據中的優勢與局限。隨後，我們將係統地引入“注意力機製”（Attention Mechanism）的引入如何解決瞭長距離依賴問題。 Transformer架構與預訓練模型： 本章聚焦於Transformer架構的核心——自注意力機製（Self-Attention），以及它如何催生瞭BERT、GPT等一係列強大的預訓練語言模型。我們將探討掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）等預訓練任務，並指導讀者如何進行下遊任務的微調（Fine-tuning）。 第五部分：強化學習（RL）與決策製定 強化學習是讓智能體在環境中學習最優策略的科學。本部分將帶您進入決策製定領域。 RL基礎概念： 明確定義馬爾可夫決策過程（MDPs）、價值函數（Value Function）和策略函數（Policy Function）。 基於價值的方法： 詳細講解Q-Learning和時序差分（TD）學習，特彆是Sarsa和Q-Learning在探索與利用之間的權衡。 深度強化學習（DRL）： 介紹如何結閤深度學習來解決高維狀態空間問題，包括深度Q網絡（DQN）及其改進版本（如Double DQN, Dueling DQN），以及策略梯度方法（如REINFORCE）。 第六部分：模型部署與M LOps 實踐 掌握模型訓練隻是第一步，將其可靠、高效地投入生産環境纔是最終目標。 模型序列化與加載： 講解如何安全地保存和加載訓練好的模型權重和計算圖，確保跨平颱的一緻性。 性能優化與推理加速： 介紹模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技術，以及如何利用硬件加速庫（如GPU優化、特定推理引擎）來減少模型的延遲和內存占用。 持續集成與交付（CI/CD）基礎： 初步探討MLOps的概念，包括實驗跟蹤、模型版本控製和自動化再訓練流程的重要性，幫助讀者構建可維護、可擴展的AI係統。 本書內容結構嚴謹，邏輯清晰，強調理論與實踐的緊密結閤，旨在培養讀者獨立分析和解決復雜AI問題的能力，使之能夠熟練駕馭當前主流的深度學習框架，並在各自的領域內實現創新應用。