完全圖解人工智慧：零基礎也OK！從NLP、圖像辨識到生成模型，現代人必修的53堂AI課 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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高橋海渡

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人工智能
机器学习
深度学习
自然语言处理
图像识别
生成模型
Python
零基础
科普
技术入门

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具体描述

　　★用「關鍵字」掌握重點！

　　從AI工程師到相關行業的營業員

　　以及商務人士都能高效理解！

　　監督式學習

　　非監督式學習

　　強化學習

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　　RNN

　　BERT

　　NLP

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　　GPT-3

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　　GAN

　　通用性能

　　圖像分割

　　線性迴歸模型

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　　隨機森林

　　XGBoost

　　邏輯迴歸模型

　　k-NN

　　k-means演算法

　　★最完整的AI通識入門寶典！

　　除了上述的AI關鍵字之外，還搭配大量圖表、範例深入淺出解說。

　　只要讀完這本書，就能全方位掌握AI的原理與應用方式!!

　　★和日本多位人工智慧專家

　　一起學習、認識AI！

　　從AlphaGo、Deepfake到ChatGPT，

　　AI與其相關技術已是現代人日漸仰賴的存在。

　　透過本書，我們便可高效習得和AI有關的知識，

　　並對未來的趨勢有更清晰的洞見。

本書特色

　　由多位日本AI專家共同執筆

　　一本就能掌握最完整的AI原理與應用

　　列表資料、圖像辨識、機器學習演算法X完整圖解介紹

　　豐富的圖表解析X專題實作

以下为您提供的图书简介，内容聚焦于现代编程实践、软件架构、数据科学核心概念以及前沿计算范式，力求详尽且贴近专业读者需求，不涉及人工智能特定应用领域，如NLP、图像识别或生成模型： --- 现代软件架构与高并发系统设计：从底层原理到微服务实践本书将带您深入探索构建高性能、高可用、可扩展的现代软件系统的核心原理与实践技艺。在当今快速迭代的数字环境中，仅仅掌握一门编程语言已远不能满足需求。成功的软件产品依赖于健壮的架构、对资源利用的深刻理解，以及对复杂系统间协作机制的精细调控。本书旨在为资深开发者、架构师以及技术管理者提供一套系统的知识框架，用以应对日益增长的系统复杂性和用户负载。第一部分：底层计算的基石与性能优化本部分聚焦于理解程序运行的物理基础和操作系统层面的优化策略，这是构建高效软件的第一步。 1. 现代CPU架构与内存层级：深入剖析流水线、乱序执行、分支预测等现代处理器特性。探讨高速缓存（L1, L2, L3）的工作机制及其对代码性能的决定性影响，教授如何通过数据布局优化（如填充、结构体对齐）来最大化缓存命中率。 2. 操作系统内核交互与并发原语：详细讲解进程与线程的生命周期管理、上下文切换的开销，以及操作系统调度器的策略。重点阐述在不同OS（如Linux）环境下，锁（Mutexes, Semaphores, Spinlocks）的底层实现原理、性能陷阱，以及无锁（Lock-Free）数据结构的构建基础。 3. I/O模型的演进与网络栈优化：考察从阻塞I/O到多路复用（Select, Poll, Epoll/Kqueue）的演进历程。深入分析TCP/IP协议栈的工作流程，包括拥塞控制算法（如BBR）对应用性能的影响。探讨零拷贝（Zero-Copy）技术在高性能数据传输中的应用，以及如何优化网络序列化与反序列化的效率。第二部分：分布式系统的理论与实践分布式系统是现代大型应用的标准形态。本部分将系统地介绍其理论基础、一致性挑战以及常用的设计模式。 1. 分布式一致性协议深度解析：不仅仅停留在概念层面，本书将详尽解析Paxos和Raft协议的完整状态机、领导者选举、日志复制与恢复机制。通过具体的场景模拟，展示如何处理网络分区（Split-Brain）和节点故障，确保数据的一致性和系统的可用性。 2. 分布式事务与数据分区策略：探讨在无共享内存的分布式环境中实现事务的复杂性。对比两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）的优缺点，并重点介绍基于补偿机制的Saga模式在微服务间的应用。深入讲解数据分片（Sharding）的策略，包括哈希、范围和目录服务法，以及如何处理热点数据与数据再平衡。 3. 容错、隔离与服务发现：介绍熔断（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）和超时机制在保障系统鲁棒性中的作用。阐述服务注册与发现的机制，对比客户端负载均衡（如Ribbon）与服务端代理（如Envoy）的优劣，并探讨服务网格（Service Mesh）的设计哲学。第三部分：高性能数据存储与持久化技术数据是系统的核心资产。本部分专注于高效、可靠地存储和检索海量数据。 1. 关系型数据库的性能调优与扩展：侧重于现代关系型数据库（如PostgreSQL, MySQL）的内部结构。详解索引的B-Tree与LSM-Tree结构差异，事务日志（WAL/Redo Log）的写入策略，以及查询优化器的工作原理。介绍主从复制、读写分离和基于中间件的水平扩展技术。 2. NoSQL数据库范式选择与适用场景：系统比较键值存储（Key-Value Store）、列族数据库（Column-Family）、文档数据库（Document DB）和图数据库（Graph DB）的内在模型。重点剖析Cassandra和Redis等系统的底层架构，如一致性哈希、持久化机制（RDB/AOF）和内存管理策略。 3. 消息队列与流处理架构：深入分析Kafka、RabbitMQ等消息中间件的设计目标。阐述分区、副本、消费者组（Consumer Groups）如何协同工作以实现高吞吐量和顺序性保证。介绍流处理框架（如Flink/Spark Streaming）中的窗口操作、状态管理和Exactly-Once语义的实现挑战。第四部分：现代架构模式与工程实践将理论应用于实际构建过程，确保系统具备良好的可维护性和可观测性。 1. 微服务架构的解耦与契约管理：探讨服务边界的合理划分原则（如DDD中的限界上下文）。重点介绍API网关的设计、服务间通信协议的选择（REST, gRPC, 异步消息），以及契约优先的开发方法论，确保服务间的稳定演进。 2. 可观测性（Observability）的构建：区别于传统的监控，本书强调构建全面的可观测系统。详细介绍日志结构化（Structured Logging）、分布式追踪（Distributed Tracing，如OpenTelemetry）的原理与实现，以及指标（Metrics）收集与分析的黄金信号（Latency, Traffic, Errors, Saturation）。 3. 持续交付与基础设施即代码（IaC）：讨论如何通过自动化工具（如Terraform, Ansible）来管理和部署复杂的云基础设施。阐述容器化技术（Docker）和容器编排系统（Kubernetes）的核心概念，特别是资源调度、健康检查和滚动更新策略，确保部署过程的零停机。本书适合具备一定编程经验，希望从“能写代码”迈向“能设计系统”的工程师和技术领导者。它提供了一个全面、深入且注重实践的视角，助您驾驭下一代复杂系统的构建挑战。

著者信息

作者簡介

高橋海渡（Takahashi Kaito）

　　第1、2章的主筆。曾在AI供應商從事新事業開發和研究機構的AI體驗講師。現為開發者，從事機器學習模型的製作和Web開發工作。

立川裕之（Tachikawa Hiroyuki）

　　第6章的主筆。獨立資料分析顧問。

　　曾任事業公司的法人銷售員和SaaS的商務主任，後參與籌劃了株式會社DataMix。以資料分析顧問和研修講師等身份參與過各種項目後獨立。現從事資料分析顧問、演算法開發、資料整備支援等工作。

小西功記（Konishi Kohki）

　　第4、5章的主筆。任職於株式會社Nikon先進技術開發本部數理技術研究所。

　　生於和歌山縣。曾在美國勞倫斯柏克萊國家實驗室等機構研究觀測宇宙學，並擔任過資料科學家。於東京大學理學系研究科專攻物理學，取得博士學位。後進入株式會社Nikon，自2015年起任AI（機器學習）工程師。主要研究最尖端的圖像分析技術發展，以及AI技術的社會應用。在國內外學會發表過多項專利。

小林寬子（Kobayashi Hiroko）

　　第3章主筆。任職於株式會社Nikon先進技術開發本部數理技術研究所。

　　生於東京都。進入株式會社Nikon時任職於經理部門，後為參與開發業務主動申請調職，現從事應用自然語言處理的市場分析和圖像辨識等技術的研究開發工作。JDLA G檢定2020年第二名，2020年度日本經濟產業省AI Quest修畢。

石井大輔（Ishii Daisuke）

　　第4章主筆。本書的企劃統籌者。株式會社Kiara代表取締役。

　　生於岡山縣。在京都大學主修數學，後進入伊藤忠商事，在歐洲開發新事業。2016年成立專攻AI和機器學習的研究社群「TeamAI」。通過1000次的讀書會聚集了1萬名會員。2019年針對外國市場推出可即時翻譯100國語言的Chatbot App「Kiara」。500 Startups Singapore（受日本經濟產業省JETRO補助）畢業生。著有《寫給想成為機器學習工程師的人——以AI為天職》（翔泳社）等書。

　　■執筆協助

　　澤井悠（第3章）／齋藤豪（第3章）／信田萌伽（第4、5章）

图书目录

第1章

什麼是AI

01AI的定義──12

02AI擅長與不擅長的領域──14

03AI的發展歷程──18

04什麼是機器學習──22

05什麼是深度學習──26

06機器學習與深度學習的差異──30

第2章

AI的基礎知識

07機器學習與統計學──36

08相關性與因果關係──40

09機器學習與資料探勘──44

10什麼是監督式學習──48

11什麼是非監督式學習──52

12什麼是強化學習──56

13AI與大數據──60

14從資料種類看AI的特徵──64

15AI系統的開發流──68

第3章

自然語言處理的方法和模型

16什麼是自然語言處理（NLP）──74

17NLP的模糊性與困難──80

18NLP的預處理──84

19語言模型與分散式表徵──90

20標注語料庫與雙語語料庫──98

21遞歸神經網路（RNN）──104

22Transformer──110

23BERT──116

24GPT-3──122

第4章

以GAN為基礎的生成模型

25進軍創作領域的AI──130

26以生成模型為基礎的演算法──132

27用GAN生成圖像──138

28敵對攻擊與防禦──144

29GAN的未來發展──148

第5章

圖像辨識的方法和模型

30圖像辨識的任務──156

31卷積神經網路（CNN）──160

32引爆圖像辨識發展的CNN──164

33CNN的精度與大小平衡──168

34訓練的技巧1──172

35訓練的技巧2──176

36深度學習的可解釋性──180

37圖像辨識的評價指標──184

38精度的評價指標與通用性能──188

第6章

列表資料的機器學習演算法

39列表資料的預處理──194

40監督式學習1：線性迴歸模型──196

41監督式學習2：決策樹──200

42監督式學習3：隨機森林──204

43監督式學習4：XGBoost──208

44監督式學習5：邏輯迴歸模型──212

45監督式學習6：神經網路──216

46監督式學習7：k-NN（k-Nearest Neighbor）──220

47非監督式學習1［分群］：k-means法──222

48非監督式學習2［分群］：階層式分群──226

49非監督式學習3［分群］：譜分群──228

50非監督式學習4［降維］：PCA（主成分分析）──232

51非監督式學習5［降維］：UMAP──236

52非監督式學習6［降維］：矩陣分解──240

53非監督式學習7［降維］：自編碼機──244

結語──248

索引──249

作者介紹──254

图书序言

ISBN：9786263791848
規格：平裝 / 256頁 / 14.8 x 21 x 1.7 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
出版地：台灣

本書分類：電腦資訊> 概論/科技趨勢> 人工智慧/機器學習

图书试读

序

　　2022年是個難過的一年，才剛有國家宣布新冠疫情結束，歐洲就緊接著爆發戰爭。在這動盪的世界，以數學為首的邏輯思維的重要性與日俱增。而邏輯的論據則是數據。不只是大數據，新聞報紙上的內容也必須留意真偽，檢查有無謬誤，仔細思量後再下判斷，否則便有可能做出違逆趨勢變化的決定。尤其是科學思維，不論對蔬果店還是瑜伽老師都很重要。

　　AI浪潮已打著數位轉型之名生根落地。但另一方面，根據我在第一線的觀察，目前仍有99%的工作沒有引進AI。而範圍擴大到全球，恐怕仍有99.99%的市場還未開拓。我認為就連馬達加斯加的漁夫，也應該引進資料科學。

　　在大多數的職場，人們仍習慣把資料印出來丟著、進行無用的問卷調查、只使用沒有按ID分類的統計資料。雖然擁有足以稱為大數據的資料量，POS收銀機和總公司的會計仍完全分開，並在系統公司的政治鬥爭下難以無縫整合。

　　儘管日本數位廳正努力改善現狀，但要做的工作仍堆積如山。在戰爭影響下，網路安全AI和防範犯罪與恐攻的AI等新興領域也隨之出現。AI的工作永無止境。

　　本書是一本專為有意學習AI者而寫的通識性入門書。在第1、2章，我們將介紹AI的概要，解答「AI是什麼？」這個根本性問題，屬於基礎知識篇。

　　在第3章，我們會介紹自然語言處理，網羅從基礎的向量空間上的語言圖譜，到最新的Transformer等大型架構。在第4章則會介紹「GAN＝生成對抗網路」。GAN源於圖像生成領域，近年也被用於生成音樂和文章（GPT），在最尖端的領域也屬於當紅技術。本章還將介紹包含實驗性質的社會應用在內的各種案例。

　　第5章將介紹近年發展最快速的圖像辨識領域。這領域的發展引爆點是第三波AI浪潮，在一開始就有很高辨識精度，以自動駕駛為首，許多充滿夢想的社會應用點子都已起步，存在各種不同的架構，發展出五花八門的產品。在第6章，我們將介紹資料科學中非常重要，而且在實務上經常出現的列表資料。諮詢業務和一般企業擁有的資料中最多的就是這種資料。本章將介紹最通用且可應用在眾多場景的知識技巧。

　　即使完全跨越新冠病毒和歐洲戰事，人類也還有氣候變遷、貧富差距、不治之症、幫助弱勢群體等許多未解的難題要面對。當然，其中有些問題更適合從社會學或哲學脈絡來解決。但是，如果輔以邏輯學和資料科學的話，無疑將有更好的證據支持，更容易成功。

　　大家因為興趣而做的拉麵店圖像分析和Netflix的節目評價分析等，也跟上述的項目同樣有意義。沒有什麼比找出自己的主題，並努力分析它們更有樂趣了。如果本書能成為你投入研究的契機，那就再好不過了。

　　得益於技術評論社的宮崎主哉先生，以及共筆的高橋海渡先生、立川裕之先生、小西功記先生、小林寬子小姐幾位出色成員幫助，本書才得以問世。誠心感謝他們。另外，我想在此一併向內人留衣和執筆期間誕生的小女晴表達感謝。

2022年11月祈願烏克蘭與世界和平的杉並區民

合著者代表石井大輔

用户评价

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，市面上关于AI的书籍多如牛毛，很多都很快就过时了或者内容过于侧重某一方面。但这本书的覆盖面之广和深度之适中，给我留下了极其深刻的印象。它似乎预料到了读者在学习过程中可能产生的困惑，并提前设置了“锚点”来帮助我们固定理解。我特别喜欢作者对“为什么”而非仅仅“是什么”的追问。比如，在介绍特定技术时，它会解释这种技术解决的是历史上的哪种难题，以及它相对于前辈的优势何在。这种带有历史纵深感的讲解方式，使得知识点不仅仅是孤立的知识，而是成为了科技发展长河中的一个重要节点，极大地增强了学习的趣味性和记忆的持久性。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚读完这本关于AI的著作，说实话，这书的结构设计简直是教科书级别的范本。它没有那种堆砌知识点的感觉，而是非常注重逻辑的递进和知识的迁移。每一章的内容都像是精心打磨的积木，前一章提供的工具和理解，自然而然地为理解后一章更复杂的应用场景做好了铺垫。我尤其欣赏作者在阐述原理时所采用的类比和实例，很多我以前觉得抽象到无法捉摸的概念，通过书中的描述瞬间变得鲜活起来，好像突然打开了一扇窗户。这不仅仅是一本知识的汇编，更像是一套经过深思熟虑的教学方案，引导读者按部就班地提升自己的认知层次，避免了常见的“学了皮毛就以为懂了”的误区。对于想系统性学习的读者来说，这书的组织性价值无可替代。

评分☆☆☆☆☆

这部书真是太棒了，完全超出了我的预期！作为一名对人工智能领域知之甚少的新手，我原本担心会接触到一堆晦涩难懂的专业术语和复杂的数学公式，结果完全不是这样。作者的叙述方式非常平易近人，感觉就像在听一位经验丰富的导师用最直白的语言讲解复杂的概念。特别是对于像我这样零基础的读者来说，它提供的清晰路线图简直是救命稻草。书中对许多基础概念的解释深入浅出，让我能构建起对整个AI生态系统的基本认知框架。我特别欣赏它在介绍不同分支领域时所展现的平衡感，既不过分简化以至于失真，又不会过于深入而让人望而却步。整体来看，它成功地搭建了一座连接初学者与前沿AI知识的坚实桥梁，让人在阅读过程中充满了信心和好奇心。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是“通透”。它没有那种故作高深的腔调，而是非常务实地介绍了现代人工智能是如何运作的。与其说是理论课本，不如说它更像是一本“实践指南的理论基础篇”。我以前在网上看到那些关于AI的新闻和技术突破时，总觉得云里雾里，但读了这本书之后，我终于能将那些零散的信息点串联起来，形成一个连贯的画面。它没有让我成为一个立即就能写代码的工程师，但绝对让我成为了一个能“听懂”AI对话的内行人。书中对于不同模型间的差异和联系的剖析，让我对当前AI技术的发展脉络有了全新的认识，那种豁然开朗的感觉，实在令人难以忘怀。

评分☆☆☆☆☆

这绝对是一本值得反复阅读的书籍。它不像很多技术入门书那样，读完一遍就束之高阁了。我发现，随着我接触到更多新的AI资讯，我总会不自觉地回到书中的某些章节进行回顾和印证。它的价值在于提供了一个稳定、可靠的知识基石。很多技术概念在书中的基础定义和框架搭建得非常扎实，这使得我在面对后续更细分、更前沿的资料时，能够保持清醒的判断力，不至于被表面的炒作所迷惑。总而言之，这本书成功地将一个宏大且复杂的主题，拆解成了一套可消化、可掌握的知识体系，对于任何想要认真对待这个领域的人来说，都是一份极具分量的投资。