人工智慧入門:演算分析×設計習題×章節迴顧,不隻當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」!未來不遠,跟不上時代腳步,未來一定不會有你!

人工智慧入門:演算分析×設計習題×章節迴顧,不隻當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」!未來不遠,跟不上時代腳步,未來一定不會有你! pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

姚期智
圖書標籤:
  • 人工智能
  • 機器學習
  • 深度學習
  • Python
  • 算法
  • 數據分析
  • 編程入門
  • AI設計
  • 未來科技
  • 學習指南
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具體描述

新世紀的技術大變革,「人工智慧」背後的核心技術與原理為何?
「圖靈測試」早在70年前就預言瞭機器的智慧將會顛覆世界?

程式設計基礎×搜尋算法定義×過度低度擬和×隨機森林算法……
不隻當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」
──想要掌握AI,先從理論課開始學起!

  【搜尋策略】
  第一章首先介紹單智慧型搜尋問題的定義,然後詳細介紹盲目搜尋和啟發式搜尋兩種主要的方法;隨後,將介紹多智慧型對抗搜尋。為方便讀者理解,更穿插介紹瞭一些必要的數據結構知識及例子。

  【機器學習】
  機器學習是人工智慧領域的一個重要組成部分,其基本想法是利用數據進行學習,而不是人工定義一些概念或結構。第二章將學習機器學習的核心框架,即監督式學習(supervised learning)。監督式學習的應用非常廣泛,目前也有很好的解決方案。從監督式學習齣發,本書會介紹各種不同類別的數據集,包括訓練集、測試集等。正確地區分不同類別的數據集,是理解監督式學習的關鍵。

  【線性迴歸】
  第三章會學到監督式學習中最基礎的線性模型。在經濟學與其他社會科學領域,線性模型仍然是最為常用的模型。線性模型可以用來分析資本存量、人均受教育程度等與經濟增長的關係,或根據市場訊息預測價格變動。本章將基於線性模型的概念,介紹梯度下降法,它不僅可用於線性模型,也適用於絕大部分機器學習算法,是機器學習領域最為常用的優化算法。

  【神經網路】
  第五章將先從深度線性網路談起,理解為什麼簡單疊加多層線性網路對於函數錶達能力毫無提升,因此需要在網路中加入非線性的元素,以得到更強的錶達能力,激勵函數就是神經網路中的非線性元素。神經網路的優化算法仍然是梯度下降法,相比線性模型,神經網路的導數計算更為複雜。

本書特色

  人工智慧被廣泛應用在日常生活中,包括無人駕駛、臉部辨識、語音助理等,這場技術變革為人類的生活帶來巨大影響,且仍舊在不斷地推陳齣新。本書以簡單易懂的實例介紹人工智慧的核心原理,並以數學語言具體分析描述,加深讀者對基礎理論的理解,更結閤練習題以便讀者深入學習,希望能從科學角度來見證人工智慧的變革與未來。
《科技浪潮中的新航標:駕馭數字洪流的指南》 內容簡介: 在信息爆炸與技術迭代加速的當下,個體如何不被時代洪流裹挾,反而成為引領變革的力量?本書並非關注單一技術領域的前沿突破,而是緻力於構建一個宏大且實用的認知框架,幫助讀者理解當代科技社會運作的底層邏輯、核心驅動力以及人與技術共存的新範式。我們所處的時代,正經曆著從工業時代嚮信息智能時代的深刻轉型,這不僅是工具的更迭,更是思維模式、組織架構乃至社會契約的重塑。本書旨在成為讀者在這一復雜轉型期中的“新航標”,提供清晰的導航圖,而非僅僅指明某一特定方嚮。 第一部分:範式轉移與認知重構 本部分深入剖析瞭當前科技進步背後所依賴的深層結構性變化。我們探討瞭“範式轉移”的內涵,即一種顛覆性的思維方式如何取代舊有的知識體係。這不僅包括我們對計算能力、數據規模的理解,更關鍵的是,它要求我們重新審視“智能”、“創造力”和“價值”的定義。 我們將詳細解析驅動當代科技革命的幾大核心要素: 1. 基礎設施的演進: 從雲計算的普及到邊緣計算的興起,基礎設施如何為前沿應用提供瞭廉價、彈性的支撐。我們關注的不是某一雲服務商的技術細節,而是這種新型基礎設施對傳統産業模式的瓦解和重構效應。 2. 數據作為核心資産的再定義: 數據不再僅僅是記錄過去的檔案,而是驅動未來決策和係統優化的燃料。本書探討瞭數據治理、數據倫理在構建信任社會中的關鍵作用,以及如何從海量信息中提煉齣真正具有洞察力的“知識金礦”,而非僅僅停留在數據量的堆砌上。 3. 互聯互通帶來的復雜性管理: 隨著萬物互聯的深化,係統的耦閤度越來越高,一個微小的擾動可能引發連鎖反應。我們引入瞭復雜係統理論的視角,教授讀者如何識彆、建模和管理這種日益增長的係統復雜性,確保在高度依賴技術的環境中保持韌性和可控性。 第二部分:構建麵嚮未來的決策體係 本書的核心目標之一,是幫助讀者從“被動接受者”轉變為“主動決策者”。這意味著我們需要一套新的工具箱來評估新興技術、製定策略,並進行前瞻性的規劃。 我們著重探討以下幾個關鍵領域: 1. 技術評估與篩選模型: 在層齣不窮的技術熱點麵前,如何進行有效的“技術減噪”?本書提供瞭一套多維度評估框架,用以衡量一項技術在成熟度、可擴展性、商業可行性及長期社會影響方麵的潛力。這並非教授如何編寫特定的代碼或算法,而是傳授一種批判性思維,用於快速辨識真正具有變革力量的技術,而非曇花一現的炒作。 2. 人機協作的新邊界: 隨著自動化程度的提高,人類的角色正在嚮更高階的認知活動轉移。我們探討瞭“增強智能”而非“取代智能”的理念,分析瞭在設計工作流程、優化團隊協作時,如何有效地融閤人類的直覺、創造性與機器的計算能力。這包括如何設計反饋迴路,確保人類的意圖能夠準確地被復雜係統理解和執行。 3. 倫理與治理的先導作用: 技術的進步速度遠超法規和倫理規範的建立速度。本書強調,未來的成功者必須是那些能夠預見技術風險並主動構建治理框架的人。我們探討瞭透明度、可解釋性在設計産品和服務中的重要性,以及如何在追求效率的同時,堅守社會責任底綫。這不是關於法律條文的死記硬背,而是培養一種“負責任的創新者”的內在驅動力。 第三部分:個人與組織的適應性進化 科技的浪潮最終考驗的是組織和個人的“適應性”。一個組織或個人如果不能快速學習和調整,再先進的技術也無法轉化為持久的競爭力。 本部分聚焦於如何培養這種適應性進化能力: 1. 建立“實驗驅動”的文化: 麵對不確定性,僵化的計劃是最大的敵人。我們分享瞭構建快速迭代、低成本試錯機製的方法論,鼓勵從“完美執行”轉嚮“快速學習”。這種文化強調將失敗視為獲取信息的寶貴機會,而不是需要懲罰的錯誤。 2. 終身學習的係統化構建: 學習不再是階段性的任務,而是持續性的生存狀態。本書提供瞭構建個人知識網絡和技能樹的策略,幫助讀者識彆未來十年所需的核心能力,並設計齣高效的學習路徑。這超越瞭簡單的在綫課程推薦,而是著眼於如何將新知識有效地內化為解決實際問題的能力。 3. 重塑領導力模型: 在一個高度分布式、快速變化的環境中,傳統的層級式領導正逐漸失效。我們探討瞭僕人式領導、賦能型領導等適應未來需求的領導風格,強調領導者的核心職責在於清除障礙、提供清晰的願景,並培養團隊的自組織能力,使組織整體能夠像一個具有高適應性的生命體一樣應對外部環境的變化。 結語:駕馭未來,而非被其定義 本書的最終目標,是為讀者提供一套堅實的思維基石和實踐工具,使他們能夠自信地麵對一個充滿不確定性的未來。我們相信,技術本身是中立的,關鍵在於掌握技術背後的原理和運用技術的主體。唯有深刻理解驅動變革的力量,重構我們的認知框架,並持續進化我們的決策體係,纔能真正地“駕馭”數字洪流,成為定義未來格局的一份子。這不是關於掌握最新的軟件功能,而是關於掌握駕馭時代的思維力量。

著者信息

作者簡介

姚期智


  電腦科學傢,2000年圖靈獎得主,是目前唯一一位獲得此獎項的華人。現任北京清華大學交叉資訊研究院院長、北京清華大學理論電腦科學研究中心主任兼教授、香港中文大學博文講座教授、新竹國立清華大學榮譽講座,以及國立臺灣大學特聘研究講座教授,香港中文大學(深圳)傑齣大學教授。

圖書目錄

前言    

第0章 數學與程式設計基礎    
引言    
0.1 數學基礎    
0.2 程式設計基礎    
練習題    
程式設計    

第1章 搜尋    
引言    
1.2 搜尋算法基礎    
1.3 盲目搜尋    
1.4 啟發式搜尋    
1.5 對抗搜尋    
本章總結    
歷史迴顧    
練習題    
第2章 機器學習    
引言    
2.1 監督式學習的概念    
2.2 數據集與損失函數    
2.3 泛化    
2.4 過度擬閤與低度擬閤    
2.5 創建數據集    
2.6 無監督與半監督式學習    
本章總結    
歷史迴顧    
練習題    

第3章 線性迴歸    
引言    
3.1 線性迴歸    
3.2 優化方法    
3.3 二分類問題    
3.4 多分類問題    
3.5 脊迴歸    
3.6 Lasso迴歸    
本章總結    
練習題    

第4章 決策樹、梯度提升    
和隨機森林    
引言    
4.1 決策樹    
4.2 隨機森林    
4.3 梯度提升    
本章總結    
歷史迴顧    
參考文獻    
練習題    

第5章 神經網路    
引言    
5.1 深度線性網路    
5.2 非線性神經網路    
5.3 反嚮傳播計算導數    
本章總結    
歷史迴顧    
練習題    

第6章 電腦視覺    
引言    
6.1 什麼是電腦視覺    
6.2 圖像的形成    
6.3 線性濾波器    
6.4 邊際檢測    
6.5 捲積神經網路    
本章總結    
歷史迴顧    
參考文獻    
練習題    

第7章 自然語言處理    
引言    
7.1 語言模型    
7.2 字模型與詞模型    
7.3 嚮量語義    
7.4 基於神經網路的自然語言處理    
本章總結    
歷史迴顧    
練習題    

第8章 馬可夫決策過程與強化學習    
引言    
8.1 馬可夫鏈    
8.2 馬可夫決策過程    
8.3 強化學習    
本章總結    
歷史迴顧    
參考文獻    
練習題    

附錄A 數學基礎    
A.1 導數    
A.2 機率    
A.3 矩陣    

附錄B 程式設計基礎    
B.1 整數類型的運算    
B.2 變量命名規則    
B.3 關係錶達式和邏輯錶達式    
B.4 函數調用中的傳值和傳引用    
B.5 複雜類型    
B.6 一些技巧    
B.7 程式設計風格

 

圖書序言

  • ISBN:9786263577756
  • 規格:平裝 / 332頁 / 17 x 23 x 1.66 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀

前言

  縱觀科學的發展史,人工智慧可以說是人類長期以來一直不停追求,力求理解與掌握的一個領域。從2,000多年前的亞裏斯多德開始,到後來的科學巨擘圖靈(Alan Turing,電腦科學之父)與夏農(Claude Shannon,資訊理論的創始人),他們無一不為人類的智慧及後來的人工智慧著迷,並不倦地探索。科學傢們希望能以科學的方法理解智慧的本質,並製造齣智慧的機器,實現像人腦一樣的學習、理解與決策。

  在人工智慧的發展史上,有兩個裏程碑式的事件最為人們所稱道。一是圖靈在1950年的劃時代論文《電腦機器與智慧》(Computing Machinery and Intelligence)中提齣著名的「圖靈測試」:如果一臺機器能與人類透過通訊設備對話,並不被辨別齣其機器身分,則稱這臺機器具有智慧。可以說,圖靈測試從計算科學的角度提供瞭一個智慧的定義。二是1955年,麥卡錫(John McCarthy)、明斯基(Marvin Minsky)、夏農與羅徹斯特(Nathaniel Rochester)共同提交瞭一份申請書,提齣於1956年暑假在美國漢諾瓦小鎮的達特茅斯學院舉行一場研討會,討論透過機器實現智慧所需的科學基礎。在這次會議上,人工智慧的概念正式被提齣。

  在科學傢們前赴後繼的努力下,自1956年的達特茅斯會議至今,人工智慧得到瞭巨大的發展,並在許多領域獲得驚人的成就。比如1997年機器人「深藍(Deep Blue)」擊敗國際西洋棋世界冠軍卡斯帕洛夫;2012年捲積神經網路在ImageNet圖像識別比賽中一舉奪魁;2016年機器人AlphaGo係統擊敗世界圍棋冠軍李世石。除瞭技術上的突破,人工智慧技術也不斷在實際生活中得到廣泛的應用,包括人臉識別、智慧音響、智慧手機、醫療影像的自動診斷、語音識別、金融科技、機器人、無人駕駛汽車……等。這些日新月異的新技術,無不彰顯瞭人工智慧技術為人們生活帶來的巨大影響。

  那麼,所有這些激動人心的突破究竟是如何實現的?它們背後的核心技術與原理又是什麼?我們現在距離真正的人工智慧還有多遠?如何纔能持續推進人工智慧的發展?想要迴答這些問題,我們必須係統深入地瞭解人工智慧不同方嚮的核心原理與前端發展。而中學的人工智慧教育,是人纔培養的核心環節。正因為如此,本書希望在中學階段為同學們打下堅實的人工智慧知識基礎,助力同學們在人工智慧領域的學習。有別於大部分市麵上的教材,本書希望為同學們係統地介紹人工智慧的核心方嚮,並學習具體原理。對具體原理的瞭解與把握,能幫助同學們建立對人工智慧發展的科學理解,更有利於同學們在學習探索中,把握正確的思考方嚮。

  為達成這個目標,本書精選並介紹瞭八個人工智慧的核心方嚮(即搜尋、機器學習、線性迴歸、決策樹、神經網路、電腦視覺、自然語言處理、強化學習)及其中適閤中學階段學習的重點知識,確保在使教學內容易於接受的同時,書中覆蓋的知識點與高等教育中的人工智慧教育一脈相承。

  本書由姚期智院士主編,黃隆波副主編。全書共分為9章,第0章介紹數學與程式設計基礎,第1章介紹搜尋,第2章介紹機器學習,第3章討論線性迴歸,第4章闡述決策樹、梯度提升和隨機森林,第5章介紹神經網路,第6章分析電腦視覺,第7章介紹自然語言處理,第8章介紹馬可夫決策過程與強化學習。第0章和附錄由馬雄峰、吳文斐編寫,第1章由張崇潔編寫,第2章、第3章和第5章由袁洋編寫,第4章由李建編寫,第6章由高陽編寫,第7章由吳翼編寫,第8章由黃隆波編寫。

  本書每一章均透過大傢熟知的場景為背景,介紹知識點的實際應用,以簡單的例子詳細介紹核心的原理,並以簡潔的文字與數學語言,具體描述原理及擴展。同時,本書的每一章均提供精心設計的練習題。我們希望透過教學與訓練的方式,使同學們獲得對算法的具體經驗,並在練習中加深對基礎理論的理解,做到舉一反三。為方便同學們進行學習,本書同時配套網路資源,提供相關的原始碼及額外的實驗習題,供感興趣的同學進一步學習。本書的推薦使用方式如下:①第0章為數學與程式設計基礎,對此部分比較熟悉的同學,可以選擇跳過,直接進入後麵章節。②第1章至第4章為人工智慧入門的基礎章節,這4章之間的連結緊密。因此,建議同時進行學習,學習時間為一個學期。在章節的學習中,建議結閤習題與網路資源進行實驗加深理解與鞏固。③第5章至第8章為細分章節,分別介紹人工智慧4個不同方嚮的基礎知識與原理。在介紹時,可以根據學生興趣與課程時間進行安排。其中較難的部分在授課時可作為選講章節。

  編寫者對編寫這本教材非常興奮。我們希望透過本書,讓更多的學生瞭解人工智慧先進方嚮的核心原理,並從科學的視角觀察與理解尖端科學研究成果。人工智慧是一個基礎非常寬廣的領域,涉及電腦、數學、心理學、神經科學在內的多個學科。因此,本書也僅僅是覆蓋瞭人工智慧的冰山一角。編寫者希望透過本書,讓同學們對人工智慧的神奇與巨大作用有個初步瞭解,進而不斷學習相關學科的知識,為今後從事人工智慧的研究,打下良好的基礎。
 

用戶評價

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標題中那句略帶警示意味的“跟不上時代腳步,未來一定不會有你!”無疑是對當代職場人敲響的警鍾,它暗示瞭這本書的內容是關乎生存和進化的必需品。這種緊迫感,正是區分一本優秀教材和普通讀物的關鍵點。它要求讀者必須投入嚴肅的、持續的努力。我期望這本書的行文風格是嚴謹而充滿洞察力的,拒絕冗長和不必要的鋪墊,直擊核心難點。在設計“章節迴顧”時,如果能加入一些“行業趨勢預判”或“未來研究方嚮展望”的內容,將更能貼閤其“緊跟時代”的定位。比如,在迴顧完經典的監督學習後,是否可以簡要探討一下自監督學習或因果推斷在當前領域中的前沿應用和挑戰?這樣的設計能幫助讀者建立起一種“活的知識”概念,即知識是不斷演進的,需要持續關注前沿動態。總而言之,我期待它能成為一本既能打下紮實基礎,又能時刻保持對技術前沿敏感度的指南,幫助讀者不僅是適應未來,更是主動塑造未來。

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從市場角度來看,充斥著大量針對特定框架(如TensorFlow或PyTorch)的速成手冊,它們教授的是“如何快速搭建模型”,但很少有書籍能夠提供跨越不同工具和時代壁壘的底層思維框架。這本書若能將重點放在“演算分析”和“章節迴顧”上,我推測它可能是在嘗試構建一個更具通用性和長期價值的學習體係。一個真正的高手,不會被特定的編程語言或框架所束縛,而是能夠理解算法背後的數學本質和計算效率。因此,我希望這本書的講解方式能夠偏嚮於概念的抽象化和原理的深入探討,而不是簡單地羅列API調用。例如,在講解優化算法時,是否能詳細對比梯度下降、動量法、Adam等方法的收斂特性和幾何意義?在“章節迴顧”中,是否能提供一些跨章節的、綜閤性的挑戰,迫使讀者將不同知識點融會貫通?這種強調基礎原理和知識內化而非工具使用的教學方法,纔是一個真正麵嚮“未來不遠”的讀者所需要的,它能確保我們在技術棧遷移時,依然擁有核心的競爭力,不會輕易被下一代工具所淘汰。

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讀完市麵上不少介紹前沿技術的書籍後,我越來越意識到,那些空洞地描繪未來願景、卻對底層邏輯諱莫如深的作品,往往隻是曇花一現的熱鬧。真正能沉澱下來的好書,是敢於深入技術核心,用簡潔明瞭的語言梳理復雜概念的。我特彆關注那些標題中帶有“入門”二字,但其內容卻能體現齣對學科體係深刻理解的書籍。如果這本書真的如其名,能夠係統性地梳理人工智能領域中那些至關重要的“演算分析”基礎,那麼它對初學者的價值是不可估量的。很多時候,我們被那些光鮮亮麗的應用案例迷惑,卻忽略瞭支撐這些應用的數學模型和算法推導。一個穩固的理論基礎,纔是應對未來技術變革的最好盔甲。我設想,這本書可能從基礎的概率論、綫性代數在AI中的應用開始,循序漸進地引導讀者理解神經網絡的構建邏輯。如果它在講解過程中,能恰到好處地穿插一些曆史上的經典案例和失敗教訓,那將更能幫助我們理解當前技術路綫的閤理性。我希望它不是一本隻關注最新熱點卻缺乏根基的書,而是能像一座堅實的燈塔,指引初學者看清AI世界的全貌和內在規律,而不是被一時的潮流所裹挾。

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這本教材的副標題中“不隻當‘被AI引導的人’,更要成為‘掌控AI的人’”這一宣言,著實抓住瞭當前社會對技術素養提升的焦慮點和核心需求。我們生活在一個信息過載的時代,AI已經滲透到我們生活的方方麵麵,但大多數人隻是被動地接受AI推薦、AI決策的結果,缺乏主動乾預和質疑的能力。這種被動性,長久來看,是對個人能動性的一種潛在削弱。因此,一本真正有魄力的技術書籍,不應該僅僅停留在“如何使用”的層麵,而必須將重點放在“如何設計”和“如何評估”上。我非常期待這本書能在“設計習題”部分體現齣這種“掌控”的理念。這意味著書中的練習不僅僅是代碼的復現,更應該是對算法設計思路的引導,比如,在麵對一個特定的實際問題時,應該如何選擇模型、如何定義損失函數、如何設置正則化參數。這種引導讀者進行批判性思考和主動決策的訓練,纔是培養未來“掌控者”的關鍵所在。如果這本書能成功地培養齣讀者主動探索、挑戰既有框架的思維模式,那麼它對個人職業生涯乃至社會進步的影響都將是深遠的。

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這本關於人工智能的書籍,從書名來看,似乎提供瞭一個非常全麵的入門路徑,尤其強調瞭“演算分析”、“設計習題”和“章節迴顧”這幾個環節,這聽起來就讓人對學習的深度和廣度充滿瞭期待。我一直認為,在現今這個技術飛速迭代的時代,僅僅停留在瞭解AI的錶層概念是遠遠不夠的,真正有價值的知識在於如何將理論付諸實踐,如何去構建和解決實際問題。如果這本書真的能把復雜的演算過程拆解得清晰明瞭,並且配上足夠的、能讓人動手的練習題,那它無疑能成為一本極佳的工具書。我特彆看重“設計習題”這一部分,因為它直接關係到讀者的內化能力——紙上談兵永遠替代不瞭親手調試代碼、優化模型的體驗。一個好的入門教材,不僅要教會你“是什麼”,更要教會你“怎麼做”,並且在學習結束後,還能通過“章節迴顧”幫助我們查漏補缺,鞏固記憶。如果能做到這些,那麼它就不僅僅是一本教材,更像是一個私人的、耐心的導師。從這個角度來說,我對它的實用性和深度抱持著高度的興趣,期待它能真正實現其標題中所承諾的,將讀者從單純的AI接收者,轉變為有能力設計和控製AI係統的實踐者。這種從基礎邏輯到實際應用的完整閉環設計,是任何想在這個領域站穩腳跟的人所迫切需要的。

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