人工智能进阶：人机交互与决策规划 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识别语言，并进行人机交互，以及如何令计算机通过汲取经验教训而进行决策和规划。

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，这是一份不包含《人工智能进阶：人机交互与决策规划》内容的图书简介。 --- 书名：深度学习的前沿与实践：从基础模型到前沿应用 内容提要 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当前深度学习领域的关键技术、发展趋势以及实际应用。我们不专注于人机交互的特定范畴，而是将重点放在构建、优化和部署高性能的深度学习模型所必需的核心理论与工程实践上。全书结构紧凑，逻辑清晰，旨在帮助读者跨越从理论理解到实际部署的鸿沟。 第一部分：深度学习基石与高级理论 本书的开篇部分将系统性地回顾深度学习的基础理论，但侧重于模型架构的创新与优化，而非用户界面或交互设计。 第一章：神经元网络范式的再审视 本章深入探讨了不同类型神经网络结构（如卷积网络CNN、循环网络RNN、以及现代的Transformer架构）的数学基础和计算特性。重点分析了激活函数的选择对模型梯度流动和收敛速度的影响，例如探讨了ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体在处理深层网络中的优势与局限。我们将详细剖析权重初始化策略（如Xavier和Kaiming初始化）如何影响模型的训练稳定性和最终性能，并引入了批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）的内部工作原理及其在不同任务中的适用性分析。 第二章：优化算法的精细调校 本章聚焦于梯度下降法家族的演进。除了标准的随机梯度下降（SGD）外，我们将详尽解析动量（Momentum）、自适应学习率方法如Adagrad、RMSprop和Adam的数学推导。关键内容包括如何理解和调整学习率调度策略（如余弦退火、分段衰减），以及如何利用二阶优化方法的思想来指导一阶优化器的行为，从而在计算资源有限的情况下实现更快的收敛和更优的局部最小值。我们还将探讨如何识别和应对梯度爆炸或梯度消失问题，而不涉及任何直接的用户反馈机制。 第三部分：高效能模型架构与机制 本部分将超越基础的深度学习模型，聚焦于当前推动AI前沿发展的模型设计范式。 第三章：注意力机制的深入解析与应用 注意力机制是现代序列建模和视觉处理的基石。本章将彻底解构自注意力（Self-Attention）机制，展示其如何通过计算输入序列中不同元素之间的相关性来增强模型的表示能力。我们将详细分析多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，并探讨局部注意力、稀疏注意力等变体在处理长序列数据（如基因序列分析或超长文本摘要）时的效率提升。本书将侧重于如何在不使用特定交互界面（如GUI或语音输入）的情况下，通过调整注意力掩码（Masking）来控制信息流向。 第四章：生成模型的理论与实战 生成模型是当前AI领域最活跃的方向之一。本章将全面介绍变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的理论框架。对于GAN，我们将深入研究其纳什均衡的求解难题，并介绍WGAN、LSGAN、CycleGAN等高级变体如何解决模式崩溃（Mode Collapse）问题。对于VAE，重点分析其潜在空间（Latent Space）的结构和可解释性，探讨如何通过操纵潜在向量来合成具有特定统计特征的数据样本，例如合成特定风格的图像数据集或模拟物理过程的序列数据，完全规避对人类反馈的依赖。 第三章：自监督学习与预训练范式 本章探讨如何最大化利用无标签数据进行模型训练，这是应对数据标注成本高昂问题的关键。我们将详细介绍对比学习（Contrastive Learning）的原理，如SimCLR和MoCo框架，分析它们如何通过设计有效的“正样本对”和“负样本对”来构建高质量的表征空间。此外，本书还将深入研究大型语言模型（LLM）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务的设计哲学，阐释这些基础预训练任务如何为后续的下游任务（如信息抽取或机器翻译）奠定强大的知识基础，而不涉及任何用户界面的设计或调整。 第四部分：工程化与模型部署的高级议题 本书的最后部分聚焦于将训练好的模型转化为可投入实际运行的系统所面临的工程挑战。 第四章：模型压缩与加速技术 为了在资源受限的环境中运行复杂的深度学习模型，模型优化至关重要。本章将系统介绍模型剪枝（Pruning）、权重量化（Quantization）（如从FP32到INT8的转换）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的技术细节。我们将量化分析这些技术对模型性能（精度）和推理速度（延迟）的影响，提供详尽的软件和硬件协同优化策略，确保模型能够在移动设备或嵌入式系统上高效运行，例如讨论如何利用特定硬件的并行计算单元优化矩阵乘法，而非讨论如何优化用户在界面上的响应速度。 第五章：模型鲁棒性与安全挑战 在模型被广泛部署后，其可靠性成为核心关注点。本章探讨深度学习模型的内在脆弱性，重点分析对抗性攻击（Adversarial Attacks）的生成原理（如FGSM、PGD），以及防御机制，如对抗性训练和输入空间平滑化。此外，我们还将讨论模型偏见（Bias）的来源——主要集中在训练数据分布不均和模型架构的内在倾向性上——以及如何通过数据增强或后处理技术来减轻这些偏见，确保模型在没有实时人工干预的情况下，能做出更公正和可靠的预测。 --- 目标读者 本书适合具有扎实的线性代数、微积分和基础机器学习知识的工程师、研究人员和高级学生。读者应希望深入理解现代深度学习模型的设计原理、优化技术和大规模部署策略，并致力于在算法层面而非应用界面层面推动技术边界。 本书特点 理论深度优先： 强调核心算法的数学推导和计算复杂度分析。 实践导向： 涵盖了从模型构建到高效部署的完整工程流程。 前沿聚焦： 集中探讨Transformer、自监督学习和生成模型等最新热点。 工程严谨： 详细介绍优化、压缩和鲁棒性测试的量化指标。

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 语音识别与人机交互 7
1.1 声音的本质是甚么 11
声音的特性 11
计算机中的声音 13
1.2 听觉与语音识别 16
发声的原理 16
听觉的原理 18
自动语音识别 19
1.3 简单语音控制 22
人机交互初探 22
简单的语音控制 22
1.4 路径规划的原理 27
1.5 模煳匹配 35
1.6 人机交互进阶 40
本章小结 45

第二章 宝石採集：决策和规划 47
2.1 认识决策问题 49
2.2 走进概率的世界 51
随机试验 51
随机事件 52
概率 54
概率的估计 58
2.3 甚么是数学期望 62
随机变量 63
数学期望的计算 65
数学期望的估计 69
2.4 宝石採集中的决策算法 71
宝石採集― 新手教程 71
探索与利用 72
贪心算法与实战 74
改进后的贪心算法 76
移动的宝石採集 79
本章小结 82

 

序

　　人工智能技术的突破带来了新一次的科技浪潮。人工智能技术的广泛应用给我们的生活带来了前所未有的便捷，同时也在重塑着社会的方方面面。我们的年轻一代将要面对一个和人工智能共存的世界。他们需要理解人工智能会给我们带来甚么样的挑战，以及如何善用这种新兴的技术创造价值。

　　2018 年，商汤科技与商务印书馆（北京）合作发佈了全球第一本面向中学教学的人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在中国内地以及全球多个国家与地区引起关注。过去一年，已经有多个中学选用这本教材开设人工智能课程。我们从第一线的教学实践中获得了很多积极而有价值的回馈。很多老师热切希望，我们能把人工智能教学带进初中的课堂。于是，我们在首部教材的经验基础上，和许多优秀的初中老师携手展开了初中版教材的编撰工作。

　　相比于之前的高中版，这一部教材进一步强调了技术与生活的结合。每一章的设计都遵循「从生活中来，到生活中去」的原则，从一个贴近生活的应用出发，引出相关的知识，并通过富有创意的小项目让同学可以运用所学的知识解决生活中的问题。同时，教材也结合这些实践项目的展开，循序渐进地介绍Python 程序设计的知识，让同学从中学到通过编写程序解决问题的经验。

　　香港是国际都会，香港的大学也在人工智能的研究中一直走在国际前沿，并孕育了像商汤科技这样的人工智能领先企业。我们深信创科行业尤其是人工智能的发展对于香港意义重大。蓬勃发展的创科行业不仅可以为香港的经济和产业带来新的活力，也能为年轻一代提供广阔的施展才华的空间。在刚结束不久的首届国际中学生人工智能交流展示会上，来自香港的同学展示了非常具有创造力的作品，令人印象深刻。

　　透过《人工智能》系列教程在本地发行，我们希望可以给香港的同学展示一个充满魅力的人工智能的世界，鼓励更多的同学了解与学习人工智能。我们也希望，同学们通过这一课程的学习，可以逐步养成把知识和创意相结合的能力，利用人工智能技术，令我们的世界更美好。
 

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。書中探討了從最早的繪圖軟體，到現在的生成式AI，藝術家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，特別講述了數位藝術家如何透過「人與機器的協作」，創造出過去難以想像的視覺效果，藝術家不再僅僅是創作者，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本身尚未發展到極致的時期，就已經展現出巨大的潛力。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，我參加了一個關於「智慧城市」的研討會，裡面探討了很多關於城市規劃、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。講者舉了很多例子，比如如何透過分析市民的出行習慣，來規劃更有效的公共交通路線；如何透過監測環境數據，來預防污染和自然災害。這讓我想起一本探討「系統工程」的經典書籍，那本書裡講述了如何將複雜的系統進行分解、分析、並進行優化。書中強調了「目標導向」的思維，以及如何透過不斷的試錯和調整，來達到最佳的系統性能。我當時就覺得，AI在「決策規劃」這個領域，與「系統工程」有著異曲同工之妙。只不過，AI所處理的系統，往往比傳統的系統工程所面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「系統級」的思考能力，能夠像一個優秀的城市規劃師一樣，全面考慮各種因素，並做出最優的決策。尤其是在需要處理多個相互關聯的子系統時，AI的決策規劃能力就顯得尤為重要。

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。最近又重讀了幾本經典的賽博龐克小說，裡面描繪了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困境。小說中，人與AI的界線常常變得模糊，AI不僅僅是工具，有時甚至能展現出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，那本書探討了意識、自由意志、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，當機器也具備了類似人類的能力時，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，不僅僅是技術層面的問題，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的決策符合人類的價值觀，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☆☆☆☆☆

我前一陣子迷上了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，還有各種需要玩家去探索和解謎的隱藏關卡。最吸引我的是，遊戲中的NPC（非玩家角色）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，那本書裡面就探討了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。書中講述了「刺激—反應」模型，但更深入地分析了人類決策過程中，除了理性思考之外，還包含了情感、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不僅僅能回答你的問題，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☆☆☆☆☆

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。那本書詳述了冷戰時期，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，這背後所展現出的邏輯分析能力，以及對複雜局勢的預判，真的非常精彩。書中舉了很多具體的例子，比如某次重要的談判，某個關鍵時刻的決策，如何影響了整個局勢的走向。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，也已經被運用得淋漓盡致。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面，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、並提出最佳的「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，做出最有利的選擇，這種「智慧」的體現，實在是太吸引人了。