人工智能进阶：自然语言处理与深度图像理解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本教程第一次尝试在全球普及人工智能教育，遵循「从生活中来，到生活中去」的原则，透过贴近生活的教学项目制课程，让学生与一般人士尽早接触AI这一前沿领域，助其建立科学认知，初步掌握AI技术原理和基本能力，为智能时代的到来做好生活、就业与技能准备。

　　教程由「香港AI独角兽」商汤科技、多名知名教育专家及中学优秀教师联合编写，读者定位为初中程度以上人士。

　　教程共分四册，一册教授Python编程基础，其余三册为Python语言在实际案例中的运用。本册主要讲解如何令计算机处理人类的自然语言以进行文本分析，以及计算机深度学习对图像理解的巨大帮助。

好评推荐

　　【一句话推介】
　　最前沿的领域，最简明的讲解。掌握AI，通向未来

 

好的，以下是一份关于《人工智能进阶：自然语言处理与深度图像理解》的图书简介，专注于其涵盖的其他相关领域内容，并且不涉及该书的实际主题： --- 《计算科学前沿：算法优化与系统架构设计》图书简介 本书深入探讨了当代计算科学领域中，驱动高性能计算和复杂系统构建的核心理论与实践。面对日益增长的数据量和对实时处理能力的需求，本书系统性地梳理了从底层硬件交互到上层应用逻辑的优化策略，旨在为读者构建坚实的理论基础和实用的工程技能。 第一部分：高性能计算与并行化策略 本部分聚焦于如何最大化利用现代多核处理器和分布式集群的计算潜力。我们首先回顾了经典冯·诺依曼架构的限制，并引入了现代并行计算模型，如SIMD、SIMT及其在GPU架构上的应用。 1. 现代并行编程模型解析： 详细介绍了OpenMP、MPI以及CUDA编程范式。内容不仅包括同步机制、内存模型和通信原语的使用，更侧重于如何识别和消除并行程序中的数据竞争、死锁和负载不均衡问题。特别地，我们用大量篇幅分析了异构计算环境下数据迁移的开销优化技术，包括零拷贝内存访问和异步数据传输策略。 2. 算法的并行化重构： 重点讲解了如何将顺序算法转化为高效的并行版本。针对矩阵运算（如Strassen算法的并行实现）、图算法（如大规模图遍历的并行化）以及数值积分等常见计算密集型任务，我们提供了详尽的案例分析。讨论了如何根据目标硬件特性（如缓存层次结构、线程粒度）来选择最优的并行粒度。 3. 性能度量与瓶颈分析： 引入了系统级性能分析工具，如`perf`、Valgrind的Callgrind工具集。读者将学会如何通过指令周期计数、缓存未命中率和分支预测错误率等底层指标，精确诊断性能瓶颈，并据此指导代码优化。 第二部分：分布式系统设计与一致性保障 随着系统规模的扩大，如何构建一个高可用、可扩展且数据一致的分布式环境成为核心挑战。本部分系统性地讲解了分布式系统的基本架构模式和关键协议。 1. 分布式系统的基础架构与服务发现： 探讨了微服务架构的演进，对比了集中式、去中心化和混合式架构的优缺点。深入解析了服务注册与发现机制，包括基于DNS、ZooKeeper以及基于Gossip协议的实现。讲解了负载均衡策略，涵盖七层负载均衡的算法选择（如最小连接数、一致性哈希）。 2. 共识机制与状态管理： 本章是分布式系统安全性的基石。我们详尽阐述了Paxos和Raft协议的原理、状态转换和日志复制过程。通过实际模拟，读者可以清晰理解领导者选举、日志一致性和故障恢复的具体流程。此外，还探讨了CAP理论在实际系统设计中的权衡取舍。 3. 分布式事务与数据一致性模型： 区分了强一致性、最终一致性和会话一致性。分析了实现分布式事务的两种主要方法：两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC），以及它们在性能和可用性上的权衡。对于现代NoSQL场景，深入剖析了基于向量时钟和多版本并发控制（MVCC）的解决方案。 第三部分：编译原理与中间表示优化 为了实现跨平台的高效代码执行，理解编译器如何将高级语言转换为机器指令至关重要。本部分聚焦于现代编译器的优化阶段和中间表示（IR）的设计。 1. 编译器结构与前端设计： 概述了词法分析、语法分析和语义分析的现代技术。重点介绍了LLVM/Clang框架，解析了其核心的抽象语法树（AST）结构，并阐述了如何利用这些结构进行静态代码分析。 2. 静态单赋值（SSA）与中级优化： 深入讲解了SSA形式在代码优化中的核心地位，它是许多现代优化技术（如常量传播、死代码消除）得以高效实现的基础。详细分析了控制流图（CFG）的构建和后向/前向数据流分析技术。 3. 后端代码生成与机器码优化： 探讨了指令选择、寄存器分配（图着色算法）和指令调度策略。分析了针对特定目标架构（如x86-64或ARM）的流水线优化，以及如何通过窥孔优化（Peephole Optimization）进一步精简生成的机器码，以减小代码体积并提高执行速度。 第四部分：系统级安全与内存管理 本部分关注如何在系统层面保证代码的健壮性、安全性和资源的高效利用。 1. 内存管理与虚拟内存机制： 系统性梳理了操作系统中的内存管理单元（MMU）、页表结构和TLB（转换后援缓冲器）的工作原理。重点分析了堆内存分配器（如jemalloc和tcmalloc）的设计思想，包括其对内存碎片和锁竞争的优化策略。 2. 现代攻击面与防御技术： 介绍了缓冲区溢出、格式化字符串漏洞等经典的内存安全问题。随后，详细讲解了操作系统提供的现代防御机制，如地址空间布局随机化（ASLR）、数据执行保护（DEP/NX位）以及堆栈金丝雀（Stack Canaries）的工作机制，并探讨了如何通过编译期检查来预防这些漏洞的产生。 本书结构严谨，理论与实践并重，适合具备扎实 C/C++ 基础，希望深入理解高性能计算底层原理、分布式系统架构，并致力于提升软件系统工程质量的开发者、系统架构师和研究人员阅读。 ---

编者简介

陈玉琨

　　华东师范大学教授、博士生导师，曾与香港中文大学的汤晓鸥教授合编《人工智能基础（高中版）》。

林达华

　　香港中文大学信息工程系助理教授、商汤科技联合创始人。专业研究领域包括机器学习，数据科学及计算机视觉。

顾建军

　　南京师范大学教育科学学院院长、教育科学研究院副院长、博士生导师。任国际技术与工程教育学会（ITEEA）中国大陆区负责人等。

 

序 林达华 5

第一章 自然语言处理 ― 英文文章智能分析
1.1 计算机如何表示文本 9
1.2 文本的输入和处理 11
文本的输入 11
分字 12
列表 14
1.3 如何建立字频字典 20
字频 20
字典类型 23
自动统计字频 28
1.4 文本特征和分类 30
文本特征 30
分类 38
本章小结 41

第二章 深度图像理解 43
2.1 从看见到看懂 45
2.2 利用特征完成图像识别 48
轮廓特征提取 50
2.3 深度学习初识 53
卷积神经网络 54
端到端学习 55
2.4 人脸属性 ― 深度学习特征的进一步体验 59
2.5 相机如何找到你 ― 全图上的人脸检测（拓展选修） 64
2.6 深度学习的应用 67
视频监控 67
无人驾驶 69
自动驾驶的分级 71
医疗图像 75
深度强化学习 77
本章小结 81

 

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了深厚的數學背景，而是用非常淺顯易懂的語言，解釋了必要的數學概念，而且非常強調「動手做」。書中提供了大量的程式碼範例，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「知道有這麼回事」提升到「能夠實際應用」。尤其是在「特徵工程」的部分，作者提供了很多實用的技巧，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了。

评分☆☆☆☆☆

收到！這就為您撰寫五段以台灣讀者口吻、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： 這本書簡直是打開了我對「計算機學習」領域的新世界！原本以為這只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，像是推薦系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「支持向量機」的講解，我以前總覺得很抽象，但透過作者的圖文並茂，彷彿眼前真的出現了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，而是在每個段落後面都留下了思考空間，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「複雜系統」的理解，產生了質的飛躍的書。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，讓我看到了一個更廣闊的圖景。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了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，也顛覆了我以往的認知。以前我總覺得，很多事情的發展是完全隨機不可預測的，但作者指出，即使是看起來非常混亂的系統，其背後也可能隱藏著一定的規律，只是這種規律非常敏感，微小的初始差異就可能導致巨大的結果差異。這讓我在看待一些社會現象時，多了幾分理解和思考，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，給我帶來了前所未有的啟發。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出關鍵信息的。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，都搭配了非常清晰的圖示，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，是一件非常困難的事情，但讀完這本書，我才意識到，其實很多看起來很複雜的「智能」，都是由一系列巧妙的、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，主要是被它的封面設計給打動，那種簡約又有質感的風格，很對我的胃口。翻開後，我才發現裡面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，很多時候我們只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、召回率到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合適的評估方式。另外，書中提到的「過擬合」和「欠擬合」問題，以及作者提供的幾種避免這些問題的策略，更是解決了我長久以來的困惑。我之前在實際操作時，常常會遇到模型在訓練集上表現很好，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。