认知计算与深度学习：基于物联网云平台的智能应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈敏，黄铠 著

图书标签:

• 认知计算
• 深度学习
• 物联网
• 云计算
• 智能应用
• 人工智能
• 机器学习
• 边缘计算
• 数据分析
• 模式识别

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111584964

版次：1

商品编码：12295260

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：370

编辑推荐

一本书解决你的技术焦虑

机器学习、深度学习、认知计算、5G、大数据、云计算、物联网……技术热点层出不穷，站在计算机产业的风口，我们学什么？怎么用？书中全面涵盖这些热点的必备知识，为深入学习奠定基础。

智能应用连接技术与未来

社交媒体分析、健康监护、情感交互、车联网、智慧城市……智能应用推动着技术的融合与创新，更预见着技术的未来。书中正是借助这些应用实现了内容的融合，为从业者把握IT新机遇指明方向。

适合多门前沿计算机课程

大数据分析、云计算、机器学习、认知系统、物联网……教师可遴选书中章节辅助不同课程的教学，这些内容新颖有趣，实例丰富，教辅齐全。学生可纵览不同技术的特点和发展趋势，开阔视野。

新方向，新作者

南加州大学黄铠教授继《云计算与分布式系统》后的又一力作，紧跟并行计算、物联网、机器学习等技术的发展，再次引*该领域的知识热点。此次华中科技大学陈敏教授的加入，不仅创新性地打造了认知计算与深度学习的章节架构，还分享了其团队正在研发的先进认知系统。全书在《云》的基础上全面升级，精准呈现了当前技术发展的脉络，基础完备，实例新颖，是助力高校教学和科学探索的有益参考。

内容简介

本书根据两位作者的英文原著《Big-Data Analytics for Cloud, IoT and Cognitive Computing》（Wiley，2017）翻译、改编与增补而成。全书共11章，其中第4、8、11章是新增章节。全书重点关注认知计算、大数据与深度学习的基本原理，同时涵盖物联网与云平台的智能应用，如健康监护、社交媒体分析、认知车联网与5G移动认知系统等。 本书适合作为高等院校的专业教材，专业领域跨越计算机科学、人工智能、机器学习与大数据等，并为授课教师提供课件与习题解答。同时，本书也适合相关领域的工程师和技术人员参考。

作者简介

作 者 简 介Cognitive Computing and Deep Learning: Intelligent Applications based on IoT/Cloud陈敏　华中科技大学计算机学院教授、博士生导师，嵌入与普适计算实验室主任。23岁获华南理工大学通信与信息系统博士学位，曾在韩国首尔大学、加拿大不列颠哥伦比亚大学从事博士后研究，曾任韩国首尔大学助理教授。2012年入选国家第二批青年千人计划。主要研究方向是物联网、大数据分析与认知计算。
他发表国际学术论文300多篇，80篇发表于IEEE/ACM计算机与通信领域核心期刊。他的论文在谷歌学术中引用超过10500次，其中10篇第壹作者论著引用超过3400次，H指数为50。近三年以来连续入选爱思唯尔计算机类中国高被引学者。他曾获IEEE ICC 2012、IEEE IWCMC 2016等国际大会佳论文奖，2017年获IEEE通信协会Fred W. Ellersick奖。他曾任IEEE ICC 2012通信理论程序委员会主席及IEEE ICC 2013无线网络程序委员会主席等，2014年被选为IEEE 计算机协会大数据技术委员会主席。
黄铠（Kai Hwang）　计算机系统和互联网技术领域的国际知名学者。他拥有加州大学伯克利分校博士学位，主要研究领域为计算机体系结构、并行处理、云计算、分布式系统和网络安全，目前是美国南加州大学（USC）电子工程与计算机科学系终身教授。他曾在普渡大学任教多年，并先后在清华大学、香港大学、台湾大学和浙江大学担任特聘讲座教授。他在专业领域发表了250篇科学论文，截至2017年在谷歌学术中引用超过16800次，H指数为55。他还是IEEE计算机协会的终身会士（Life Fellow）。
他创作或合著了10余本学术专著，包括《高级计算机体系结构》（1992）、《云计算与分布式系统》（2011）和《智能云计算与机器学习》（2018）等。他曾担任《并行与分布式计算》（JPDC）杂志主编28年，还曾担任IEEE 《云计算会刊》（TCC）、《并行和分布式系统》（TPDS）、《服务计算》（TSC）以及《大数据智能》杂志的编委。他于2012年获得国际云计算大会（IEEE CloudCom）终身成就奖，2004年获得中国计算机学会（CCF）首届海外杰出贡献奖。
多年来，他在南加州大学和普渡大学共培养博士生21人，其中4人晋升为IEEE 会士，1人为IBM会士。他在IEEE与ACM国际会议和全球领先的大学发表了60多次主题演讲和杰出讲座。他曾在IBM研究院、Intel公司、富士通研究院、麻省理工学院林肯实验室、加州理工学院喷气推进实验室（JPL）、台湾工业技术研究院（ITRI）、法国国家计算科学研究中心（ENRIA）和中国科学院计算所担任高级顾问或首席科学家。他目前的科研兴趣集中于云计算、物联网、机器智能和大数据在医疗保健与移动社交网络上的应用。

目录

目　　录
Cognitive Computing and Deep Learning: Intelligent Applications based on IoT/Cloud
出版者的话
前言
作者简介
第1章　认知计算与大数据科学 1
1.1　数据科学简介 1
1.1.1　数据科学与相关学科 1
1.1.2　下一个十年的新兴技术 3
1.1.3　驱动认知计算的五种关键技术（SMACT） 7
1.2　社交媒体和移动云计算 10
1.2.1　社交网络和Web服务网站 10
1.2.2　移动蜂窝核心网络 12
1.2.3　移动设备和互联网边缘网络 13
1.2.4　移动云计算环境 15
1.3　大数据采集、挖掘和分析 15
1.3.1　海量数据的大数据价值链 16
1.3.2　大数据的采集与预处理 17
1.3.3　数据质量控制、表示和数据库模型 19
1.3.4　云分析系统的发展 19
1.4　机器智能和大数据应用 21
1.4.1　数据挖掘与机器学习 21
1.4.2　大数据应用概述 23
1.4.3　认知计算概述 26
1.5　本章小结 28
1.6　本章习题 28
1.7　参考文献 29
第2章　智慧云与虚拟化技术 31
2.1　云计算模型和云服务 31
2.1.1　基于服务的云分类 31
2.1.2　云服务平台的多层发展 34
2.1.3　支持大数据存储和处理引擎的云平台 37
2.1.4　支持大数据分析的云资源 38
2.2　虚拟机和Docker容器的创建 40
2.2.1　云平台资源的虚拟化 40
2.2.2　虚拟机管理程序和虚拟机 41
2.2.3　Docker引擎和应用程序容器 43
2.2.4　容器和虚拟机的发展 45
2.3　云架构和虚拟资源管理 46
2.3.1　三种云平台架构 46
2.3.2　虚拟机管理和灾难恢复 48
2.3.3　创建私有云的Eucalyptus和OpenStack 50
2.3.4　Docker容器调度和业务流程 52
2.3.5　建立混合云的VMware云操作系统 53
2.4　IaaS、PaaS和SaaS云的案例研究 55
2.4.1　基于分布式数据中心的AWS云 55
2.4.2　AWS云服务产品 56
2.4.3　PaaS：谷歌AppEngine及其他 59
2.4.4　SaaS：Salesforce云 61
2.5　移动云与云间的混搭服务 63
2.5.1　微云网关的移动云 63
2.5.2　跨云平台的混搭服务 66
2.5.3　混搭服务Skyline的发现 68
2.5.4　混搭服务的动态组成 70
2.6　本章小结 71
2.7　本章习题 71
2.8　参考文献 74
第3章　物联网的传感、移动和认知系统 75
3.1　物联网感知与关键技术 75
3.1.1　物联网感知技术 75
3.1.2　物联网关键技术 77
3.2　物联网体系结构和交互框架 78
3.2.1　物联网体系结构 78
3.2.2　本地定位技术与全球定位技术 79
3.2.3　传统物联网系统与以云为中心的物联网应用 80
3.2.4　物联网与环境交互框架 83
3.3　RFID 85
3.3.1　射频识别技术和标签设备 85
3.3.2　RFID系统架构 86
3.3.3　物联网支持的供应链管理 87
3.4　传感器、无线传感器网络和全球定位系统 88
3.4.1　传感器的硬件和操作系统 89
3.4.2　基于智能手机的传感 93
3.4.3　无线传感器网络和体域网 94
3.4.4　全球定位系统 96
3.5　认知计算技术与原型系统 99
3.5.1　认知科学和神经信息学 99
3.5.2　脑启发计算芯片和系统 100
3.5.3　谷歌大脑团队项目 102
3.5.4　物联网环境下的认知服务 104
3.5.5　增强和虚拟现实应用 105
3.6　本章小结 107
3.7　本章习题 107
3.8　参考文献 109
第4章　NB-IoT技术与架构 111
4.1　NB-IoT概述 111
4.1.1　NB-IoT的背景 111
4.1.2　NB-IoT发展简史与标准化进程 111
4.2　NB-IoT的特性与关键技术 113
4.2.1　NB-IoT的特性 113
4.2.2　NB-IoT的基础理论与关键技术 118
4.3　NB-IoT与几种技术的对比 120
4.3.1　NB-IoT与eMTC技术的对比 120
4.3.2　NB-IoT与其他无线通信技术的对比 123
4.4　NB-IoT的智能应用 126
4.4.1　NB-IoT的应用场景 126
4.4.2　NB-IoT的应用范例 127
4.5　NB-IoT的安全需求 128
4.5.1　感知层 129
4.5.2　传输层 129
4.5.3　应用层 130
4.6　本章小结 130
4.7　本章习题 130
4.8　参考文献 131
第5章　有监督的机器学习 135
5.1　机器学习简介 135
5.1.1　学习方式简介 135
5.1.2　主要算法简介 136
5.1.3　监督学习和无监督学习 138
5.1.4　机器学习主要流派 139
5.2　回归分析 140
5.2.1　简介 140
5.2.2　线性回归 141
5.2.3　逻辑回归 144
5.3　有监督的分类算法 146
5.3.1　最近邻分类 146
5.3.2　决策树 148
5.3.3　基于规则的分类 151
5.3.4　支持向量机 155
5.4　贝叶斯与组合算法 157
5.4.1　朴素贝叶斯 158
5.4.2　贝叶斯网络 161
5.4.3　随机森林和组合方法 164
5.5　本章小结 167
5.6　本章习题 167
5.7　参考文献 170
第6章　无监督学习和算法选择 172
6.1　无监督学习简介和关联分析 172
6.1.1　无监督的机器学习 172
6.1.2　关联分析和频繁项集 172
6.1.3　关联规则的产生 175
6.2　聚类分析 177
6.2.1　聚类分析简介 178
6.2.2　K均值聚类 178
6.2.3　凝聚层次聚类 180
6.2.4　基于密度的聚类 183
6.3　降维算法和学习模型 186
6.3.1　常见的降维算法简介 186
6.3.2　主成分分析法 187

前言/序言

前　　言Cognitive Computing and Deep Learning: Intelligent Applications based on IoT/Cloud过去十年间，计算机与信息产业在平台规模和应用范围层面都经历了快速变革。计算机、智能手机、云和社交网络不仅需要优越的性能，而且需要高程度的智能。实际上，我们正进入认知计算和大数据分析时代，这种变化趋势随处可见，包括智能手机的广泛使用、云存储与云计算的应用、人工智能在实践中的复兴、从扩展的超级计算机到物联网（Internet of Things，IoT）平台的大范围部署，等等。面对这些新兴的计算和通信方法，我们必须升级云和IoT生态系统，赋予它们新的能力，如机器学习、IoT感知、数据分析，以及一种可以模仿或者增强人类智慧的认知能力。
为了满足新的需求，需要设计新的云系统、Web服务和数据中心，用以存储、处理、学习和分析大数据，以发现新的知识或者做出有价值的决策。其目的是建立一个大数据产业链来提供认知服务，从而高效率地帮助人类克服在劳动密集型任务方面的缺陷。这些目标可以通过硬件虚拟化、机器学习、深度学习、IoT感知、数据分析和认知计算来实现。例如，随着机器学习和数据分析的实际应用日益增多，“学习即服务”（Learning as a Service，LaaS）、“分析即服务”（Analytics as a Service，AaaS）和“安全即服务”（Security as a Service，SaaS）等云服务开始出现。
如今，为了支持移动网络的应用，IT公司、大企业、学校和政府都把主要数据中心转移到云设备上。具有与云类似集群架构的超级计算机，也正在为处理大型数据集或数据流而转型。智慧云的需求大大增加，它在社交、媒体、移动、商业和政府的运营中变得非常重要。超级计算机和云平台有不同的生态系统和编码环境，在未来，它们之间的鸿沟将随着认知计算的到来而消失。本书致力于实现这个目标。
内容概览本书根据我们的英文著作《Big Data Analytics for Cloud, IoT and Cognitive Computing》（Kai Hwang and Min Chen, Wiley Publisher, London, U. K.，ISBN 978119247029，2017）翻译、改编与增补而成。全书共11章，其中第4、8、11章是全新的章节。书中强调认知计算、深度学习与大数据的基本原理，同时涵盖物联网与云平台的智能应用，例如健康监护、医疗认知、智慧城市、社交媒体分析、认知车联网与5G移动认知系统等。
全书简要目录如下：
第1章　认知计算与大数据科学第2章　智慧云与虚拟化技术第3章　物联网的传感、移动和认知系统第4章　NB-IoT技术与架构第5章　有监督的机器学习第6章　无监督学习和算法选择第7章　深度学习第8章　生成对抗式网络与深度学习应用第9章　深度学习和社交媒体分析应用第10章　医疗认知系统与健康大数据应用第11章　认知车联网与5G认知系统第1～3章介绍数据科学、智慧云以及大数据计算的IoT设备或框架，涵盖通过大数据分析和认知机器学习能力来探索智慧云计算的技术，包含云架构、IoT、认知系统以及软件支持。具体地说，第1章介绍数据科学与认知计算的基本原理，第2章展示云计算平台的系统结构与虚拟化技术，第3章涵盖物联网的传感技术、移动环境和认知系统。
新增加的第4和11章，介绍窄带物联网（NB-IoT）的技术、架构及其在认知车联网与5G认知系统上的应用。第5和6章介绍各类机器学习算法与模型拟合技术，第7~9章详细介绍深度学习的理论与应用实例，第10章专注于医疗认知系统与健康大数据应用。
特殊方法我们在本书中使用了一种技术融合方法，将认知计算、大数据理论与云设计原则以及超级计算机标准融合，以提高智慧云或超级计算机的计算效率。IoT传感技术可实现大量数据采集，机器学习与数据分析将帮助我们做出决策。我们的根本目标是增强云和超级计算机以及人工智能（AI）。
本书融会了我们多年的研究和教学经验，帮助读者在大数据世界通过自己的计算设备、分析能力以及应用技能来推动职业发展、商业转型以及科学发现。本书将认知计算理论与智慧云上的新兴技术相结合，并通过新应用探索分布式数据中心。如今，我们可以看到信息物理系统在智慧城市、自动驾驶、情感监测机器人、虚拟现实、增强现实以及认知服务中的应用。
读者指南我们编写此书是为了满足计算机科学与电气工程教育领域不断增长的课程需求，因此本书适合作为高等院校与研究院的专业教材，专业领域跨越计算机科学、人工智能、机器学习与大数据等。不论教师想要教授本书11章中的任何部分，都可以给大四学生和研究生使用本书，或者作为专业参考书。以下四类大学课程适合使用本书：大数据分析（Big Data Analytics，BDA），云计算（Cloud Computing，CC），机器学习（Machine Learning，ML），认知系统（Cognitive System，CS）。这些课程已经在世界范围内的多所大学中开设，并且学校的数量还在快速增长。我们为授课老师提供课件与习题解答，请访问华章网站www.hzbook.com下载教辅资料。
对于想要将计算技能转化为IT新机遇的从业者，本书也能提供有益的帮助。比如：对本书感兴趣的读者可能是在“Cloud of Things”工作的Intel工程师；谷歌Brain和DeepMind团队也在研发

探索智能世界的无限可能：一本关于未来科技的导论 在这个飞速发展的时代，科技的浪潮以前所未有的力量重塑着我们的生活，也勾勒出未来世界的轮廓。从我们手中挥舞的智能手机，到穿梭于城市间的自动驾驶汽车，再到能够感知环境、自主决策的智能家居系统，一股强大的力量正在驱动着这一切——那就是智能。而智能的背后，是不断突破的计算能力、对人类认知过程的深入理解，以及将这一切连接起来的无形网络。 本书将带领读者一同踏上一段探索智能的奇妙旅程，深入剖析构成未来智能世界的两大核心驱动力：认知计算与深度学习。我们并非在探讨某个具体应用，而是旨在揭示这些前沿技术背后的原理、逻辑以及它们如何共同编织出智能应用的宏大图景。 认知计算：模拟智慧，理解世界 认知计算，顾名思义，便是尝试去模拟和理解人类的认知过程。它不再局限于传统的指令式编程，而是致力于让计算机能够像人一样进行学习、推理、理解语言、识别图像，甚至产生创造力。想象一下，机器不再仅仅是执行命令的工具，而是能够理解你的意图，分析复杂的信息，并给出有洞察力的建议。 在本书中，我们将从认知科学的视角出发，解读认知计算的核心理念。我们将探讨那些赋予机器“思考”能力的基石，例如： 感知与理解： 如何让计算机“看见”世界？这不仅仅是像素的堆砌，而是对图像、声音、文本等数据的深层语义理解。我们将触及计算机视觉、自然语言处理等关键领域，了解它们如何解析海量信息，提取有价值的模式。 推理与决策： 拥有了信息，如何进行思考并做出选择？本书将介绍不同类型的推理机制，从规则 기반 的逻辑推理，到概率模型下的不确定性推理，再到能够从经验中学习的归纳推理。我们将看到，机器是如何一步步地模拟人类的决策过程，并在复杂的环境中做出最优选择。 学习与适应： 智能并非一成不变。认知计算强调机器的学习能力，使其能够不断从新的数据中汲取知识，优化自身模型，并适应不断变化的环境。我们将浅析机器学习的基本原理，为后续更深入的探讨奠定基础。 认知计算的魅力在于其通用性，它为我们理解和解决一系列复杂问题提供了新的视角。无论是协助医生诊断疾病，还是为企业提供个性化的客户服务，抑或是帮助科学家加速研究进程，认知计算都展现出巨大的潜力。 深度学习：神经网络的强大力量 如果说认知计算为智能提供了宏观的愿景，那么深度学习则是实现这一愿景的关键技术之一，尤其是在处理海量、高维度数据方面，其能力尤为突出。深度学习，作为机器学习的一个分支，其核心在于构建多层神经网络，模仿人脑神经元之间的连接方式，通过层层传递和转换，从原始数据中自动提取特征，并学习复杂的模式。 本书将深入浅出地剖析深度学习的奥秘： 神经网络的构建： 我们将从最基本的神经元模型开始，逐步介绍如何构建多层前馈网络、卷积神经网络（CNN）以及循环神经网络（RNN）等经典架构。您将理解不同网络结构是如何针对特定类型的数据（如图像、序列）进行优化的。 学习的本质： 深度学习的核心在于“学习”。本书将阐述反向传播算法等关键的学习机制，解释模型是如何通过不断调整权重参数来最小化误差，从而逼近真实数据的分布。 特征的自动提取： 深度学习最令人惊叹之处在于它能够自动从原始数据中学习有用的特征，而无需人工进行繁琐的特征工程。我们将通过实例说明，例如在图像识别中，网络能够自动学习到边缘、纹理、形状等不同层次的特征，最终识别出复杂的物体。 应用领域的多样性： 深度学习的强大能力使其在众多领域大放异彩。我们将探讨它在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、甚至艺术创作等方面的应用，展示其解决现实世界挑战的巨大威力。 深度学习的发展，极大地推动了人工智能的进步，使得许多过去难以想象的应用成为现实。它为我们理解和构建更强大、更智能的系统提供了强大的工具。 它们如何协同工作？ 认知计算与深度学习并非孤立存在，它们是相互补充、相互促进的关系。深度学习的强大模式识别能力，为认知计算提供了感知和理解世界的基础。而认知计算的推理、决策和规划能力，则能为深度学习模型提供更高级的指导和约束，使其学习过程更加高效和有目标。 本书旨在揭示这两大技术如何有机结合，共同构建出更为强大和智能的应用。例如，一个认知计算系统可能利用深度学习来理解用户的自然语言请求，然后通过其推理引擎来规划最优的响应策略。又或者，一个智能助手可能利用深度学习来识别周围的环境信息，并结合认知计算的知识库来做出个性化的推荐。 未来的展望 随着计算能力的不断提升、算法的持续创新以及海量数据的可用性，认知计算与深度学习的结合将继续深化，并催生出更加令人振奋的智能应用。本书将带领读者窥探未来： 更自然的交互： 机器将能够以前所未有的方式理解和响应人类的意图，实现更流畅、更自然的交互体验。 更深入的洞察： 智能系统将能够从海量数据中挖掘出更深层次的关联和模式，为科学研究、商业决策提供前所未有的洞察力。 更广泛的赋能： 智能将渗透到各个行业和领域，赋能个人、组织和社会，解决人类面临的各种挑战。 本书不侧重于某一个具体的硬件平台或云服务，而是聚焦于驱动智能应用的核心思想和技术原理。它将为你打开一扇通往智能世界的大门，让你理解正在发生的科技革命，并为你拥抱和创造未来智能生活提供深刻的启迪。无论你是技术爱好者、开发者、研究人员，还是对未来科技充满好奇的普通读者，本书都将为你带来一场思维的盛宴。

评分☆☆☆☆☆

在读这本书的过程中，我时常会惊叹于作者对细节的把握。对于每一个模型，每一个算法，他都力求解释得清晰透彻，并且总是能找到最恰当的比喻和例子来帮助读者理解。比如，在讲解卷积神经网络的卷积层时，作者就用了“放大镜”的比喻，形象地说明了卷积核如何在图像中提取局部特征。而当这些技术与物联网云平台相结合时，那种强大的力量感更是扑面而来。书中对于智能交通、智慧能源等领域的案例分析，让我看到了如何利用这些技术来解决现实世界中的复杂问题。而且，作者在书中还提到了许多关于数据安全和隐私保护的讨论，这让我认识到，在追求技术进步的同时，我们也需要关注其带来的社会影响。

评分☆☆☆☆☆

《认知计算与深度学习：基于物联网云平台的智能应用》这本书，我真的可以说是从头到尾、一字不落地啃了下来，感觉自己像是经历了一场大脑的“极限挑战”。这本书的内容之丰富，知识点的密度之高，绝对是我近期阅读过的最“硬核”的科技读物了。作者在开篇就对认知计算和深度学习这两个前沿领域进行了深入浅出的介绍，为我这样非科班出身的读者搭建了一个清晰的认知框架。书中关于神经网络的各种模型，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及它们在图像识别、自然语言处理等方面的应用，讲得细致入微，甚至连一些底层的数学原理都做了详尽的推导。我尤其喜欢作者在讲解过程中穿插的实际案例，那些结合了物联网云平台构建的智能应用，比如智慧城市中的交通流量预测、智能家居中的用户行为分析，甚至是在医疗健康领域辅助诊断的系统，都让我对这些抽象概念有了生动的理解。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本书时，我抱着学习新技术的心态，但读下去后，才发现它远不止于此。作者在书中不仅仅是在罗列技术名词和算法公式，更是在构建一种“智能化”的思维方式。他将认知计算的核心思想，即模拟人类的感知、学习、推理和决策过程，与深度学习强大的模式识别和泛化能力相结合，再通过物联网云平台强大的数据支撑和计算能力，最终实现了对现实世界的深度洞察和智能响应。书中关于强化学习在智能控制方面的应用，以及联邦学习在保护数据隐私方面的创新，都让我耳目一新。我尤其欣赏作者在探讨智能应用时，那种对伦理和社会影响的审慎思考，这使得这本书在技术深度之余，更增添了一份人文关怀。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容之庞杂，让我不得不反复翻阅。我特别关注了其中关于物联网数据采集、清洗和预处理的部分。因为作者反复强调，高质量的数据是深度学习模型成功的基石。书中详细介绍了不同类型物联网传感器的数据特性，以及如何利用各种算法来解决数据缺失、噪声干扰等问题。随后，在讲解模型训练的部分，作者以大量的篇幅介绍了不同深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用方法，并提供了很多在云平台上进行模型训练和调优的实践经验。这对我来说非常有价值，因为我一直想将自己的一些想法落地，但苦于缺乏系统的指导。《认知计算与深度学习：基于物联网云平台的智能应用》这本书，就像一个全能的向导，为我铺平了前进的道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容之深度和广度，绝对是超出我的预期的。我原本以为会是一本比较偏重理论的书籍，但没想到作者在实际应用方面也下了很大的功夫。他详细介绍了如何基于物联网云平台，构建一套完整的智能应用系统，包括数据接入、数据存储、模型训练、模型推理以及结果可视化等各个环节。书中关于如何利用容器化技术（如Docker）和微服务架构来部署深度学习模型，以及如何通过CI/CD流程来实现模型的持续迭代和更新，这些内容对于我来说非常有借鉴意义。而且，作者还对未来认知计算和深度学习在物联网领域的可能发展趋势进行了展望，这让我对这个领域充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书带来的冲击波，至今还在我的脑海里回荡。它不仅仅是一本关于技术讲解的书，更像是一场思想的启迪。作者在探讨认知计算时，深入挖掘了人类认知过程的模拟，以及如何让机器“理解”和“推理”。这部分内容让我开始反思，我们所追求的智能，究竟是什么？是简单的模式识别，还是真正意义上的思考和创造？书中关于深度学习部分，对于各种模型演进的历史和发展脉络的梳理，让我看到了一个领域从萌芽到爆发的壮丽画卷。特别是关于注意力机制、Transformer等最新模型的研究，让我对未来人工智能的发展方向有了更清晰的洞察。而将其置于物联网云平台的语境下，又为这些技术赋予了更广阔的应用前景，从工业自动化到智能零售，再到精准农业，似乎一切都变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

我承认，在阅读《认知计算与深度学习：基于物联网云平台的智能应用》这本书的过程中，我经历了几次“烧脑”的时刻。某些关于复杂模型架构的描述，以及一些数学推导，确实需要我花费相当多的时间和精力去理解。但是，当我最终克服困难，理解了其中的原理后，那种成就感是难以言表的。作者在讲解深度学习模型时，非常注重逻辑的严谨性和递进性。他不会突然抛出一个复杂的模型，而是从最基础的概念开始，一步步地搭建起复杂的体系。例如，在讲解循环神经网络时，作者先从简单的RNN开始，然后逐步介绍LSTM、GRU等更强大的变体，并解释了它们各自的优缺点以及解决的问题。而这些理论知识，都被巧妙地融入到了物联网云平台下的智能应用场景中，让我看到了技术的生命力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读过程是一场“甜蜜的负担”。它实在是太全面了，以至于我在读的过程中，时常会因为一个新概念的出现而停下来，去查找相关的资料，或者反复咀嚼书中对应的解释。作者在阐述深度学习的各种算法时，总是能以一种非常系统的方式，将它们之间的内在联系和区别讲得明明白白。例如，在讲解不同类型的卷积核在图像处理中的作用时，作者就通过大量的对比实验和可视化图示，让我对“感受野”、“权值共享”等概念有了深刻的理解。而当这些技术被应用到物联网云平台，构建智能应用时，那种震撼感更是无与伦比。从智能安防到环境监测，再到工业设备的预测性维护，书中的案例让我看到了技术如何真正地改变我们的生活和工作。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是“原来如此”。之前我对人工智能，尤其是深度学习，一直停留在“听过”和“用过”的层面，总觉得它像一个黑箱，神奇但难以捉摸。但这本书就像一把钥匙，为我打开了这个神秘的门。它从最基础的感知机模型讲起，逐步深入到复杂的深度神经网络结构，并且详尽地解释了反向传播算法、梯度下降等核心优化技术。更让我惊喜的是，书中并没有止步于理论的堆砌，而是将这些理论与物联网云平台紧密结合。作者详细阐述了如何利用云平台强大的计算能力和存储资源来训练和部署深度学习模型，以及物联网设备如何采集海量数据，为模型的训练提供“养料”。书中的很多章节都给出了具体的代码示例和实现思路，虽然我不是程序员，但也通过这些示例，对如何将理论付诸实践有了更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发在于，它打破了我对人工智能的固有认知。我之前总觉得人工智能离我们很遥远，但这本书通过物联网云平台的视角，将人工智能的触角延伸到了我们生活的方方面面。从智能穿戴设备收集的健康数据，到智能家居设备对我们生活习惯的学习，再到智慧城市中对海量数据的实时分析，《认知计算与深度学习：基于物联网云平台的智能应用》这本书让我看到了一个充满无限可能的未来。书中关于如何构建一个端到端的智能应用系统，从数据采集、模型训练、部署上线到持续优化，都有非常详尽的介绍。特别是作者在讲解模型部署和性能优化时，给出了一些非常实用的建议，这对于我这样的初学者来说，简直是“雪中送炭”。

评分☆☆☆☆☆

最近买了很多书，还没有来得及一一阅读，看评价挺好的，希望能对工作有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容覆盖面很广，讲解的也很详细，知识内容很与时俱进，感觉国内这方面的书籍不多，所以看到的时候很惊喜，非常适合我这种刚刚入门但却对这方面很感兴趣的学生，大力安利，这本书值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

能把深度学习和计算认知结合在一起讨论物联网的相关知识的重要书籍。真是眼前一亮，写得深入简入，久闻陈教授大名了，这次有机会拜读一下大作，果然名不虚传！！

评分☆☆☆☆☆

书很不错，买回来学习的。书中将认知计算、大数据理论与云设计原则以及超级计算机标准融合，而又有IoT传感技术实现数据采集的讲解，和我的专业很贴近，然后还结合了当今最热的人工智能话题，确实是一本当读的书。

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确实超值，这套丛书编写很详细，也附带源码，挺良心的。另外，京东确实快。

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能把深度学习和计算认知结合在一起讨论物联网的相关知识的重要书籍。真是眼前一亮，写得深入简入，久闻陈教授大名了，这次有机会拜读一下大作，果然名不虚传！！

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不错不错，天下第三，天下第三。

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之前拜读了陈敏教授所著的《认知计算导论》，开启了我对认知计算领域的了解。作为人工智能发展的一个最新研究阶段，越来越多的研究人员将会把精力投入到这个领域的研究。本书详实地对认知计算以及当前最为火热的深度学习领域的相关知识，材料丰富，逻辑清晰，习题价值非常大，是一本非常不错的书籍！

评分☆☆☆☆☆

还可以还可以还可以还可以还可以