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 電子書下載 2025

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高橋海渡

圖書標籤:

人工智能
機器學習
深度學習
自然語言處理
圖像識彆
生成模型
Python
零基礎
科普
技術入門

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具體描述

　　★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

　　CNN

　　RNN

　　BERT

　　NLP

　　語料庫

　　Transformer

　　GPT-3

　　VAE

　　GAN

　　通用性能

　　圖像分割

　　線性迴歸模型

　　決策樹

　　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！

　　除瞭上述的AI關鍵字之外，還搭配大量圖錶、範例深入淺齣解說。

　　隻要讀完這本書，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傢

　　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專傢共同執筆

　　一本就能掌握最完整的AI原理與應用

　　列錶資料、圖像辨識、機器學習演算法X完整圖解介紹

　　豐富的圖錶解析X專題實作

以下為您提供的圖書簡介，內容聚焦於現代編程實踐、軟件架構、數據科學核心概念以及前沿計算範式，力求詳盡且貼近專業讀者需求，不涉及人工智能特定應用領域，如NLP、圖像識彆或生成模型： --- 現代軟件架構與高並發係統設計：從底層原理到微服務實踐本書將帶您深入探索構建高性能、高可用、可擴展的現代軟件係統的核心原理與實踐技藝。在當今快速迭代的數字環境中，僅僅掌握一門編程語言已遠不能滿足需求。成功的軟件産品依賴於健壯的架構、對資源利用的深刻理解，以及對復雜係統間協作機製的精細調控。本書旨在為資深開發者、架構師以及技術管理者提供一套係統的知識框架，用以應對日益增長的係統復雜性和用戶負載。第一部分：底層計算的基石與性能優化本部分聚焦於理解程序運行的物理基礎和操作係統層麵的優化策略，這是構建高效軟件的第一步。 1. 現代CPU架構與內存層級：深入剖析流水綫、亂序執行、分支預測等現代處理器特性。探討高速緩存（L1, L2, L3）的工作機製及其對代碼性能的決定性影響，教授如何通過數據布局優化（如填充、結構體對齊）來最大化緩存命中率。 2. 操作係統內核交互與並發原語：詳細講解進程與綫程的生命周期管理、上下文切換的開銷，以及操作係統調度器的策略。重點闡述在不同OS（如Linux）環境下，鎖（Mutexes, Semaphores, Spinlocks）的底層實現原理、性能陷阱，以及無鎖（Lock-Free）數據結構的構建基礎。 3. I/O模型的演進與網絡棧優化：考察從阻塞I/O到多路復用（Select, Poll, Epoll/Kqueue）的演進曆程。深入分析TCP/IP協議棧的工作流程，包括擁塞控製算法（如BBR）對應用性能的影響。探討零拷貝（Zero-Copy）技術在高性能數據傳輸中的應用，以及如何優化網絡序列化與反序列化的效率。第二部分：分布式係統的理論與實踐分布式係統是現代大型應用的標準形態。本部分將係統地介紹其理論基礎、一緻性挑戰以及常用的設計模式。 1. 分布式一緻性協議深度解析：不僅僅停留在概念層麵，本書將詳盡解析Paxos和Raft協議的完整狀態機、領導者選舉、日誌復製與恢復機製。通過具體的場景模擬，展示如何處理網絡分區（Split-Brain）和節點故障，確保數據的一緻性和係統的可用性。 2. 分布式事務與數據分區策略：探討在無共享內存的分布式環境中實現事務的復雜性。對比兩階段提交（2PC）、三階段提交（3PC）的優缺點，並重點介紹基於補償機製的Saga模式在微服務間的應用。深入講解數據分片（Sharding）的策略，包括哈希、範圍和目錄服務法，以及如何處理熱點數據與數據再平衡。 3. 容錯、隔離與服務發現：介紹熔斷（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）和超時機製在保障係統魯棒性中的作用。闡述服務注冊與發現的機製，對比客戶端負載均衡（如Ribbon）與服務端代理（如Envoy）的優劣，並探討服務網格（Service Mesh）的設計哲學。第三部分：高性能數據存儲與持久化技術數據是係統的核心資産。本部分專注於高效、可靠地存儲和檢索海量數據。 1. 關係型數據庫的性能調優與擴展：側重於現代關係型數據庫（如PostgreSQL, MySQL）的內部結構。詳解索引的B-Tree與LSM-Tree結構差異，事務日誌（WAL/Redo Log）的寫入策略，以及查詢優化器的工作原理。介紹主從復製、讀寫分離和基於中間件的水平擴展技術。 2. NoSQL數據庫範式選擇與適用場景：係統比較鍵值存儲（Key-Value Store）、列族數據庫（Column-Family）、文檔數據庫（Document DB）和圖數據庫（Graph DB）的內在模型。重點剖析Cassandra和Redis等係統的底層架構，如一緻性哈希、持久化機製（RDB/AOF）和內存管理策略。 3. 消息隊列與流處理架構：深入分析Kafka、RabbitMQ等消息中間件的設計目標。闡述分區、副本、消費者組（Consumer Groups）如何協同工作以實現高吞吐量和順序性保證。介紹流處理框架（如Flink/Spark Streaming）中的窗口操作、狀態管理和Exactly-Once語義的實現挑戰。第四部分：現代架構模式與工程實踐將理論應用於實際構建過程，確保係統具備良好的可維護性和可觀測性。 1. 微服務架構的解耦與契約管理：探討服務邊界的閤理劃分原則（如DDD中的限界上下文）。重點介紹API網關的設計、服務間通信協議的選擇（REST, gRPC, 異步消息），以及契約優先的開發方法論，確保服務間的穩定演進。 2. 可觀測性（Observability）的構建：區彆於傳統的監控，本書強調構建全麵的可觀測係統。詳細介紹日誌結構化（Structured Logging）、分布式追蹤（Distributed Tracing，如OpenTelemetry）的原理與實現，以及指標（Metrics）收集與分析的黃金信號（Latency, Traffic, Errors, Saturation）。 3. 持續交付與基礎設施即代碼（IaC）：討論如何通過自動化工具（如Terraform, Ansible）來管理和部署復雜的雲基礎設施。闡述容器化技術（Docker）和容器編排係統（Kubernetes）的核心概念，特彆是資源調度、健康檢查和滾動更新策略，確保部署過程的零停機。本書適閤具備一定編程經驗，希望從“能寫代碼”邁嚮“能設計係統”的工程師和技術領導者。它提供瞭一個全麵、深入且注重實踐的視角，助您駕馭下一代復雜係統的構建挑戰。

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，後參與籌劃瞭株式會社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。曾在美國勞倫斯柏剋萊國傢實驗室等機構研究觀測宇宙學，並擔任過資料科學傢。於東京大學理學係研究科專攻物理學，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。在國內外學會發錶過多項專利。

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代錶取締役。

　　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次的讀書會聚集瞭1萬名會員。2019年針對外國市場推齣可即時翻譯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）

圖書目錄

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係統的開發流──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的模糊性與睏難──80

18NLP的預處理──84

19語言模型與分散式錶徵──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捲積神經網路（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

列錶資料的機器學習演算法

39列錶資料的預處理──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

圖書序言

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
齣版地：颱灣

本書分類：電腦資訊> 概論/科技趨勢> 人工智慧/機器學習

圖書試讀

序

　　2022年是個難過的一年，纔剛有國傢宣布新冠疫情結束，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。不隻是大數據，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，否則便有可能做齣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。但另一方麵，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齣來丟著、進行無用的問捲調查、隻使用沒有按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，並在係統公司的政治鬥爭下難以無縫整閤。

　　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等新興領域也隨之齣現。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，網羅從基礎的嚮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，發展齣五花八門的產品。在第6章，我們將介紹資料科學中非常重要，而且在實務上經常齣現的列錶資料。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、不治之癥、幫助弱勢群體等許多未解的難題要麵對。當然，其中有些問題更適閤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。

　　大傢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。沒有什麼比找齣自己的主題，並努力分析它們更有樂趣瞭。如果本書能成為你投入研究的契機，那就再好不過瞭。

　　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、小林寬子小姐幾位齣色成員幫助，本書纔得以問世。誠心感謝他們。另外，我想在此一併嚮內人留衣和執筆期間誕生的小女晴錶達感謝。

2022年11月祈願烏剋蘭與世界和平的杉並區民

閤著者代錶石井大輔

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是“通透”。它沒有那種故作高深的腔調，而是非常務實地介紹瞭現代人工智能是如何運作的。與其說是理論課本，不如說它更像是一本“實踐指南的理論基礎篇”。我以前在網上看到那些關於AI的新聞和技術突破時，總覺得雲裏霧裏，但讀瞭這本書之後，我終於能將那些零散的信息點串聯起來，形成一個連貫的畫麵。它沒有讓我成為一個立即就能寫代碼的工程師，但絕對讓我成為瞭一個能“聽懂”AI對話的內行人。書中對於不同模型間的差異和聯係的剖析，讓我對當前AI技術的發展脈絡有瞭全新的認識，那種豁然開朗的感覺，實在令人難以忘懷。

评分☆☆☆☆☆

我最近剛讀完這本關於AI的著作，說實話，這書的結構設計簡直是教科書級彆的範本。它沒有那種堆砌知識點的感覺，而是非常注重邏輯的遞進和知識的遷移。每一章的內容都像是精心打磨的積木，前一章提供的工具和理解，自然而然地為理解後一章更復雜的應用場景做好瞭鋪墊。我尤其欣賞作者在闡述原理時所采用的類比和實例，很多我以前覺得抽象到無法捉摸的概念，通過書中的描述瞬間變得鮮活起來，好像突然打開瞭一扇窗戶。這不僅僅是一本知識的匯編，更像是一套經過深思熟慮的教學方案，引導讀者按部就班地提升自己的認知層次，避免瞭常見的“學瞭皮毛就以為懂瞭”的誤區。對於想係統性學習的讀者來說，這書的組織性價值無可替代。

评分☆☆☆☆☆

這絕對是一本值得反復閱讀的書籍。它不像很多技術入門書那樣，讀完一遍就束之高閣瞭。我發現，隨著我接觸到更多新的AI資訊，我總會不自覺地迴到書中的某些章節進行迴顧和印證。它的價值在於提供瞭一個穩定、可靠的知識基石。很多技術概念在書中的基礎定義和框架搭建得非常紮實，這使得我在麵對後續更細分、更前沿的資料時，能夠保持清醒的判斷力，不至於被錶麵的炒作所迷惑。總而言之，這本書成功地將一個宏大且復雜的主題，拆解成瞭一套可消化、可掌握的知識體係，對於任何想要認真對待這個領域的人來說，都是一份極具分量的投資。

评分☆☆☆☆☆

坦率地說，市麵上關於AI的書籍多如牛毛，很多都很快就過時瞭或者內容過於側重某一方麵。但這本書的覆蓋麵之廣和深度之適中，給我留下瞭極其深刻的印象。它似乎預料到瞭讀者在學習過程中可能産生的睏惑，並提前設置瞭“錨點”來幫助我們固定理解。我特彆喜歡作者對“為什麼”而非僅僅“是什麼”的追問。比如，在介紹特定技術時，它會解釋這種技術解決的是曆史上的哪種難題，以及它相對於前輩的優勢何在。這種帶有曆史縱深感的講解方式，使得知識點不僅僅是孤立的知識，而是成為瞭科技發展長河中的一個重要節點，極大地增強瞭學習的趣味性和記憶的持久性。

评分☆☆☆☆☆

這部書真是太棒瞭，完全超齣瞭我的預期！作為一名對人工智能領域知之甚少的新手，我原本擔心會接觸到一堆晦澀難懂的專業術語和復雜的數學公式，結果完全不是這樣。作者的敘述方式非常平易近人，感覺就像在聽一位經驗豐富的導師用最直白的語言講解復雜的概念。特彆是對於像我這樣零基礎的讀者來說，它提供的清晰路綫圖簡直是救命稻草。書中對許多基礎概念的解釋深入淺齣，讓我能構建起對整個AI生態係統的基本認知框架。我特彆欣賞它在介紹不同分支領域時所展現的平衡感，既不過分簡化以至於失真，又不會過於深入而讓人望而卻步。整體來看，它成功地搭建瞭一座連接初學者與前沿AI知識的堅實橋梁，讓人在閱讀過程中充滿瞭信心和好奇心。