原來AI這麼簡單！：熟練機器學習5大步驟，就算不會寫程式，也能成為AI高手 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

AI4kids

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• AI入门
• 零编程基础
• 电子书
• 数据科学
• 算法
• 科普
• 技术
• 学习

《深度學習的奧秘：從理論基石到前沿應用》 內容簡介 本書旨在為所有對當代資訊科學核心——深度學習——感興趣的讀者，提供一套全面、深入且極富實踐指導意義的知識體系。我們將深入探討深度學習的基礎原理、核心架構、關鍵算法，並引領讀者探索其在當前科技領域的廣泛應用與未來趨勢。本書不側重於快速上手的操作技巧，而是著重於構建堅實的理論基礎，使讀者能夠真正理解模型「為何」如此運作，而非僅是「如何」使用現成的工具箱。 第一部分：基石——機器學習與神經網路的歷史回溯與理論奠定 本部分將帶領讀者回顧機器學習的發展脈絡，從早期的統計模型、決策樹，逐步過渡到人工神經網路（ANN）的誕生與瓶頸。我們將詳細解析單個神經元（Perceptron）的工作原理，如何通過激活函數引入非線性，以及多層感知器（MLP）的架構設計。 隨後，我們將深入探討學習過程的數學核心：誤差的量化（損失函數的選擇，如均方誤差、交叉熵），以及優化方法論。梯度下降法（Gradient Descent）的數學推導將是重中之重，涵蓋批次梯度下降（Batch GD）、隨機梯度下降（Stochastic GD）及動量法（Momentum）。我們將揭示標準梯度下降法在複雜、非凸優化曲面上的侷限性，並引出更高效的優化器，如Adam、RMSProp的內部機制。 此外，本部分會細緻剖析反向傳播算法（Backpropagation）。這被視為深度學習的「引擎」，我們將以鏈式法則為基礎，清晰展示誤差如何從輸出層逐層向後傳遞，計算並調整每一層的權重和偏差。我們將探討數值穩定性問題，例如梯度消失與爆炸，並介紹如權重初始化策略（如Xavier/He初始化）如何應對這些挑戰。 第二部分：核心架構的精細解構 本章節聚焦於支撐現代AI突破的兩大核心深度學習架構。 卷積神經網路（CNN）：視覺世界的語言 我們將從圖像的本質屬性入手，探討傳統神經網路處理高維圖像數據的效率低下問題。隨後，我們將系統性地拆解CNN的關鍵組成部分： 1. 卷積層（Convolutional Layer）： 深入理解卷積操作的數學定義，包括卷積核（Filter/Kernel）的作用、步長（Stride）、填充（Padding）的設計哲學，以及如何通過權值共享（Weight Sharing）機制極大地減少模型參數，從而實現特徵提取的能力。 2. 池化層（Pooling Layer）： 分析最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）在降維、提高模型對微小位移不敏感性（平移不變性）方面的作用。 3. 經典架構演進： 追溯LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模塊的設計思想）到ResNet（殘差連接的創新性）的發展歷程，闡釋每一代架構如何解決前代的局限性，特別是ResNet如何有效解決深層網路的退化問題。 循環神經網路（RNN）與序列建模：時間的記憶 針對處理文本、語音等序列數據的需求，本部分詳細闡述RNN的基本結構，即隱藏狀態（Hidden State）如何承載“記憶”。然而，我們不會回避傳統RNN在處理長序列時的記憶衰退問題。 為了解決這一難題，我們將重點剖析長短期記憶網路（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構。這兩個單元是序列建模的基石，我們將詳細解讀它們的「門」機制——輸入門、遺忘門、輸出門（以及在GRU中的簡化），探討這些結構如何精確控制資訊的流入、保留與流出，從而實現對長期依賴關係的有效捕獲。 第三部分：深度學習的進階主題與前沿探索 本部分將超越基礎架構，引領讀者進入深度學習的更深層次和當前研究熱點。 生成模型：創造力的AI 我們將深入探討生成對抗網路（GAN）的架構哲學。通過「生成器」與「判別器」之間的零和博弈過程，理解這類模型如何通過對抗訓練來生成高擬真度的數據（圖像、音頻等）。我們會分析訓練過程中的穩定性挑戰，例如模式崩潰（Mode Collapse）。 此外，本書也會探討變分自編碼器（VAE），從機率角度解釋其如何通過編碼器學習數據的潛在空間（Latent Space）分佈，並通過解碼器進行數據重構與生成。 注意力機制與Transformer架構 本書將花費大量篇幅討論注意力機制（Attention Mechanism）在序列建模中的革命性作用，特別是它如何克服RNN在捕捉遠距離依賴時的效率問題。我們將詳解Self-Attention（自注意力）的計算過程，包括Query, Key, Value向量的生成與加權求和。 最後，我們將全面解析Transformer架構。這項革命性的設計完全拋棄了傳統的循環結構，完全依賴於多頭自注意力（Multi-Head Attention）和前饋網路。讀者將理解為何Transformer成為當前大型語言模型（LLM）的基礎，並解析其編碼器-解碼器的結構以及位置編碼（Positional Encoding）的重要性。 第四部分：實踐中的挑戰與倫理考量 理論知識必須與實踐中的複雜性相結合。本部分探討模型部署與驗證的關鍵環節： 1. 正則化與泛化： 深入解析Dropout、L1/L2正則化、批次標準化（Batch Normalization）的機制，理解它們如何平衡模型的複雜度與在未見數據上的表現（泛化能力）。 2. 模型評估與調優： 討論交叉驗證、超參數搜索策略（如網格搜索、隨機搜索），以及如何使用如混淆矩陣、ROC曲線等工具進行細緻的模型診斷。 3. 可解釋性（XAI）： 在深度模型變得越來越「黑箱化」的背景下，本書將介紹LIME、SHAP等方法學，探討如何嘗試揭示模型決策背後的依據，這對於金融、醫療等高風險領域至關重要。 4. 偏差與公平性： 討論訓練數據帶來的潛在偏見如何被模型放大，以及在設計和應用AI系統時，必須考慮的社會責任與倫理邊界。 本書適合具備一定線性代數和微積分基礎，希望從根本上掌握深度學習原理、致力於構建和設計複雜模型的研究人員、工程師及高階技術愛好者閱讀。通過對數學原理和架構細節的深入探討，讀者將能夠超越API層級的應用，真正具備分析、設計和優化下一代AI系統的能力。