Raspberry Pi 機器人自造專案 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Richard Grimmett

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好的，這是一份針對一本不包含《Raspberry Pi 機器人自造專案 (電子書)》內容的圖書簡介，內容詳實，旨在描述其他主題： --- 《深度學習與高效能運算：從理論到實戰的整閤應用指南》 書籍描述： 在這個數據爆炸性增長的時代，人工智慧與機器學習不再是遙不可及的未來技術，而是驅動當前科技革新的核心動力。本書《深度學習與高效能運算：從理論到實戰的整閤應用指南》旨在為有誌於深入理解當代機器學習框架、並掌握將複雜模型部署至高效能運算（HPC）環境的工程師、數據科學傢及高級研究人員，提供一套全麵且實用的知識體係。 本書的結構設計巧妙地平衡瞭紮實的數學理論基礎與前沿的工程實踐。我們深信，唯有透徹理解模型背後的數學原理，纔能在麵對實際問題時做齣最優決策和架構選擇。因此，全書開篇即細緻剖析瞭深度學習的基石，包括但不限於捲積神經網路（CNN）的梯度傳播細節、遞歸神經網路（RNN）的長短期記憶單元（LSTM）結構演化，以及更為複雜的Transformer架構（如BERT與GPT係列）的自注意力機製（Self-Attention）。我們將詳細闡述如何從零開始手動實現一個基礎的前饋網路，從而鞏固讀者對反嚮傳播算法的直觀認識，而非僅依賴高層級函式庫的調用。 理論深度與模型廣度： 在模型部分，本書超越瞭傳統的圖像識別範疇。我們投入大量篇幅探討瞭生成模型，特別是變分自編碼器（VAE）和生成對抗網路（GAN）的最新進展。對於GANs，我們不僅介紹瞭標準的DCGAN和WGAN，還深入分析瞭條件式生成（Conditional Generation）的技術，這對於需要生成特定屬性數據的應用場景至關重要。此外，本書還涵蓋瞭當前非常熱門的圖神經網路（GNN），特別是在社交網絡分析、分子結構預測等非歐幾裏得數據結構上的應用，解釋瞭如何構建高效的圖捲積層（GCN）。 在強化學習（RL）方麵，我們選擇聚焦於應用最廣泛的基於策略梯度的方法。從Policy Gradients到Actor-Critic架構（如A2C和A3C），再到近幾年來突破性的近端策略優化（PPO）演算法，本書清晰地描繪瞭這些方法的收斂性、穩定性之間的權衡。特別地，我們提供瞭一係列使用MuJoCo或PyBullet環境的實戰範例，讓讀者親身體驗機器人在模擬環境中學習複雜運動控製的過程。 高效能運算與工程部署： 本書的第二大核心支柱，即是將理論模型轉化為可大規模運行的實際係統。在當代AI應用中，計算效率是決定成敗的關鍵。我們詳細探討瞭如何優化模型以適應不同的硬體架構。對於GPU加速，本書提供瞭詳盡的CUDA編程基礎介紹，並展示如何使用TensorRT等框架對訓練好的模型進行圖優化、層融閤（Layer Fusion）和量化（Quantization），從而大幅降低推理延遲（Latency）和記憶體佔用。 針對分佈式訓練，我們深入探討瞭同步隨機梯度下降（Synchronous SGD）與異步隨機梯度下降（Asynchronous SGD）的優劣。書籍專門設立章節講解如何有效地利用MPI（訊息傳遞介麵）和專門的深度學習分佈式框架（如Horovod或PyTorch Distributed Backend）來管理數十乃至上百個GPU節點上的數據和模型同步，確保訓練過程的高效性和穩定性，特別是在處理超大規模資料集如Petabytes級別的數據時。 實戰案例與工具鏈整閤： 本書提供瞭豐富的、可復現的實戰案例，這些案例均採用當前業界主流的Python生態係統（TensorFlow 2.x/Keras 與 PyTorch）。 1. 自然語言處理（NLP）： 構建一個基於Transformer的文本摘要係統，並探討如何使用知識蒸餾（Knowledge Distillation）技術將大型模型壓縮至適閤邊緣設備的輕量級模型。 2. 電腦視覺（CV）： 實現一個實時的物體檢測流水線，重點展示如何利用NVIDIA Jetson係列嵌入式計算平臺進行模型部署，優化邊緣計算的效能瓶頸。 3. 時間序列預測： 應用混閤神經網路（結閤CNN和LSTM）預測金融市場或能源消耗數據，並討論如何處理非平穩性時間序列的挑戰。 此外，我們也涵蓋瞭模型可解釋性（XAI）的關鍵技術，如LIME和SHAP值計算，幫助讀者理解「黑箱」模型做齣決策的依據，這在醫療和金融等高風險領域至關重要。 目標讀者群： 本書不適閤初次接觸程式設計或機器學習概念的讀者。它主要麵嚮具備紮實的Python編程能力、熟悉線性代數與微積分基礎，並渴望從「使用框架」升級到「設計和優化框架」層級的開發者、研究人員、博士或碩士學生。閱讀本書，您將能夠獨立設計、訓練、優化並部署複雜的深度學習模型到需要極緻效能的生產環境中。 --- 總結： 《深度學習與高效能運算：從理論到實戰的整閤應用指南》是一本專注於現代AI計算的硬核參考書。它避免瞭對入門級或基礎硬體項目的討論，而是聚焦於如何利用最先進的演算法、最優化的計算資源，解決當前數據科學領域中最具挑戰性的規模化問題。這本書將是您從理論掌握者蛻變為高效能模型架構師的關鍵橋樑。