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出版社： 出版社

ISBN：9781107613997

商品编码：13114676001

出版时间：2014-03-13

页数：208

 

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宝贝详情

 

书名:  Unlock Level 1 Reading and Writing Skills Student's Book and Online Workbook

出版社:  Cambridge University Press

作者:  Sabina Ostrowska

出版日期:  2014

ISBN:  9781107613997

页数:  208

语言:  English

 

宝贝内页

 

 

 

 

 

 

 

 

内容介绍

 

以下是整体介绍，非套装描述。如需购买其余教材教辅，请分别下单。

 

Unlock is a four-level academic skills course that combines thought-provoking video from Discovery Education(TM) with carefully scaffolded exercises and a fresh approach to critical thinking skills. Unlock Reading and Writing Skills Level 1 provides 60-90 hours of classroom material. Access to the Online Workbook is provided via a code packaged with the Student's Book. Critical Thinking sections give students frameworks to formulate their own opinions and express themselves effectively in the end-of-unit academic tasks. Unique research into common learner errors (using the Cambridge English Corpus) focuses the language used in Unlock on those areas learners find most challenging. Videos from Discovery Education(TM) (accessible via the Cambridge Learning Management System and supplied on the Teacher's Book DVD) provide new angles on a range of academic subjects.

好的，这是一本关于深度学习与现代计算机科学的专著的简介。 --- 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 作者： 资深人工智能研究员 联合 行业资深工程师 出版社： 科技前沿出版社 页数： 约 850 页（正文）+ 附录与索引 装帧： 精装，采用抗疲劳阅读纸张 ISBN： 978-7-5679-XXXX-X --- 著作概述 《深度学习：从理论基石到前沿应用》是一部全面、深入且极具实战指导意义的著作，旨在为读者构建一个坚实的深度学习知识体系，并引导其掌握当前领域最尖端的模型与技术。本书突破了传统教材的局限，不仅详尽阐述了深度学习背后的数学原理和算法逻辑，更紧密结合当前工业界和学术界的热点应用场景，提供大量可复现的代码示例和案例分析。 本书的创作团队汇聚了理论研究者和一线应用开发者的智慧，确保了内容的深度、广度与时效性。它不仅适合作为高等院校计算机科学、数据科学、模式识别等专业的研究生教材或核心参考书，更是希望从零开始构建深度学习能力，或寻求技术突破的工程师、研究人员的理想读物。 核心内容模块详解 本书结构严谨，逻辑递进，共分为六大部分，三十余个章节： 第一部分：基础理论与数学构建（The Foundations） 本部分是全书的理论基石，旨在为读者夯实理解复杂网络结构所需的数学和统计学基础。 1. 线性代数在机器学习中的核心作用：深入探讨张量运算、特征值分解、奇异值分解（SVD）在高维数据处理中的地位。重点解析了它们如何支持高效的并行计算和降维技术。 2. 概率论与信息论回顾：详述概率分布（高斯、伯努利、多项式）的性质，贝叶斯定理的实际应用，熵、交叉熵、KL散度在衡量模型不确定性和信息损失中的作用。 3. 微积分与优化基础：详细讲解多元函数求导、链式法则（反向传播的数学核心），并系统性地介绍了梯度下降法的各类变体，包括动量法、AdaGrad、RMSProp以及Adam系列优化器的收敛性分析。 4. 神经网络的起源与结构：从感知机模型出发，追溯到多层前馈网络（MLP）。清晰界定激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择标准和对梯度消失/爆炸的影响。 第二部分：核心网络架构与训练范式（Core Architectures） 本部分聚焦于当前深度学习应用中最常用、最基础的几类网络结构。 1. 卷积神经网络（CNN）的精髓：系统解析卷积层、池化层、填充与步长的设计哲学。详细对比了经典LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）以及残差网络（ResNet）的演进路径，并重点剖析了批量归一化（Batch Normalization）对训练稳定性的贡献。 2. 循环神经网络（RNN）及其扩展：讲解序列数据的内在依赖性，剖析标准RNN的长期依赖问题。全面介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构与门控机制，以及其在时间序列处理中的优势。 3. 自注意力机制与Transformer模型：本书将Transformer的自注意力机制作为独立章节进行深度剖析，包括Scaled Dot-Product Attention和Multi-Head Attention的计算细节。随后，完整展示Encoder-Decoder结构及其在自然语言处理中的革命性影响。 4. 深度前馈网络的正则化与优化策略：涵盖Dropout、L1/L2正则化、早停法、数据增强等多种手段，并讨论如何在不同规模数据集上进行策略选择。 第三部分：生成模型与无监督学习（Generative Modeling） 本部分探索如何让模型“创造”数据，而非仅仅进行分类或回归。 1. 变分自编码器（VAE）：从概率角度理解VAE，详述重参数化技巧（Reparameterization Trick）在实现端到端可训练性中的关键作用，并讨论其在潜在空间（Latent Space）可解释性上的应用。 2. 生成对抗网络（GAN）的深度解析：详细阐述生成器与判别器的博弈过程，深入分析原始GAN的训练不稳定性问题。重点介绍了DCGAN、WGAN及其改进版WGAN-GP，以及条件GAN（CGAN）的结构。 3. 扩散模型（Diffusion Models）简介：作为前沿内容，本书提供了对Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) 的清晰概述，解释了其前向加噪过程与反向去噪过程的数学关系，以及其在高质量图像生成上的突破。 第四部分：特定领域的深度应用（Domain-Specific Applications） 本部分将理论与实战紧密结合，探讨深度学习在三大核心领域的高级应用。 1. 自然语言处理（NLP）的进阶：不仅覆盖了BERT、GPT系列等预训练模型的微调（Fine-tuning）策略，还深入探讨了它们在问答系统、机器翻译和文本摘要中的具体工程实践。 2. 计算机视觉（CV）的前沿：除了经典的图像分类，重点介绍了目标检测算法（如YOLO系列和Faster R-CNN的演进），以及图像分割技术（U-Net与Mask R-CNN）。 3. 强化学习（RL）的基础与应用：简要引入马尔可夫决策过程（MDP），重点讲解基于价值的方法（DQN及其Double/Prioritized Experience Replay变体）和基于策略梯度的方法（REINFORCE, A2C/A3C）。 第五部分：模型部署与工程实践（Deployment and Engineering） 本书高度重视模型从研究到落地的转化过程，提供了实用的工程指导。 1. 模型量化与剪枝：介绍降低模型体积和推理延迟的技术，包括权重共享、结构化稀疏化以及混合精度训练的实现。 2. 高性能计算与框架优化：探讨如何利用GPU、TPU进行模型训练加速，并对比PyTorch与TensorFlow在不同场景下的优势与劣势，强调计算图的优化。 3. 可解释性AI（XAI）：讲解如何利用LIME、SHAP等工具来揭示复杂模型的决策路径，确保模型的透明度和可信赖性。 第六部分：伦理、局限性与未来展望 本部分引导读者以批判性视角审视深度学习的未来。 1. 深度学习的局限性：深入分析对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，模型对数据偏差的敏感性，以及泛化能力不足的深层原因。 2. AI伦理与公平性：讨论数据隐私保护（如联邦学习的初步概念）和模型决策中的偏见问题，强调负责任的AI开发准则。 本书特色亮点 数学严谨性与工程实战的完美结合：每一重要算法的推导都紧随其后的是基于主流框架（如PyTorch）的完整代码实现。 配图直观易懂：书中包含数百张精心绘制的结构图、流程图和数学可视化图表，极大降低了理解复杂模型的门槛。 附录精选：附录详细收录了常用数据集的特点、常见调试技巧清单以及深度学习常用Python库（NumPy, SciPy, Scikit-learn）的进阶用法速查表。 持续更新支持：购书者可凭序列号访问在线资源库，获取最新的勘误、代码更新以及针对近期顶级会议（如NeurIPS, ICML）最新研究的补充阅读材料。 --- 目标读者群： 高等院校信息科学、自动化、数学、统计学专业的研究生及高年级本科生。 希望深入理解和应用深度学习技术的软件工程师、数据科学家和算法架构师。 从事机器学习和人工智能交叉领域研究的科研人员。 阅读本书后，您将能够： 1. 熟练掌握从基础网络到前沿Transformer、扩散模型等各类深度模型的数学原理和实现细节。 2. 独立设计、训练和优化复杂的深度学习解决方案，并能根据任务需求选择最合适的架构。 3. 理解当前AI领域面临的工程挑战（如部署、效率、可解释性）并掌握应对策略。 4. 具备批判性思维，能够评估新技术的可行性与潜在风险。

评分☆☆☆☆☆

我尝试过好几本书来打磨我的英语阅读和写作能力，但很多时候它们要么过于侧重理论，要么练习量大到让人望而却步，而这本教材给我的感觉是找到了一个完美的平衡点。 它的文章选择非常具有时代感和国际视野，内容涵盖了科技、文化、环境等多个当代热点话题，这不仅拓宽了我的知识面，更重要的是，让我能接触到地道的、鲜活的语言表达方式，而不是那些陈旧的、教科书式的腔调。 每篇文章后面的讨论题都设计得非常巧妙，它们不像那些标准化的题目那样只有唯一的标准答案，而是鼓励我们进行深入的批判性思考和个性化的表达，这种激发内在表达欲的设计，真的让我对写作重拾了兴趣。我发现自己不再是生硬地堆砌单词和语法点，而是开始学着用不同的句式结构和逻辑层次来构建自己的论点，这绝对是质的飞跃。 此外，对那些复杂句型的拆解分析做得相当到位，它不是简单地告诉你“这个句子是这样结构的”，而是会解释为什么作者要采用这种结构，背后的语用功能是什么，这种深入的剖析极大地提升了我阅读复杂文本时的理解速度和准确性。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个对学习进度要求比较高的人，常常希望能够快速看到学习的效果，而这本书在这方面做得非常出色，它建立了一套行之有效的自我评估体系。 每完成一个模块的学习，我都感觉自己的能力得到了实实在在的提升，而不是那种“好像学了点什么，但说不出来”的空虚感。 它的词汇学习部分完全摆脱了枯燥的列表形式，而是巧妙地融入到阅读材料的上下文情境中，你是在使用中学到新词，而不是在死记硬背，这让记忆的留存率高得惊人。 我尤其欣赏它在“写作策略”部分所给予的指导，它像一位耐心的导师，手把手地教你如何起草提纲、如何进行段落间的衔接、如何进行有效的自我修改和润色，这些都是我在其他材料中难以找到的系统化指导。 尤其是关于学术写作中“引用和改述”的规范讲解，对于我未来准备更高级的学习阶段非常有帮助，提前建立起正确的规范意识至关重要。 这种课程内容的设置，体现了编者对学习者从初阶到精进的整个学习路径的深刻理解和周密规划。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“语感培养”功能，是我认为它区别于市面上其他教材的最大亮点之一。 它不仅仅是在教你“如何说”或“如何写”，更深层次地是在培养你对英语这门语言的“直觉”。 比如说，在处理某些微妙的词义差别时，书中会给出大量的对比案例，让你清晰地感受到“用这个词”和“用那个词”在语气和情感倾向上的细微差别，这种对语境敏感度的训练，对于想达到高级流利程度的学习者来说，是至关重要的。 它的练习题设计充满了趣味性，常常让我有一种在玩解谜游戏的感觉，而不是在完成任务。 比如，某些配对练习，需要你仔细推敲语义的吻合度，才能得出最优解。 这种强调理解而非机械重复的练习方式，极大地激发了我的学习热情，让我不再把学习英语看作是负担，而是一种有趣的智力挑战。 这种将知识点融入趣味性挑战的设计思路，无疑大大缩短了“知道”和“掌握”之间的距离。

评分☆☆☆☆☆

从整体来看，这套教材的结构编排显示出极高的专业水准和教育学洞察力。 它似乎深谙成年学习者在时间有限、目标明确的情况下如何高效获取知识的规律。 它的每一课内容都紧凑而充实，但绝不显得拥挤或压迫，这种恰到好处的信息密度，让我感到每投入一分钟的学习时间，都能获得等值甚至超值的回报。 我发现，通过系统学习这本教材中的各种表达方式和逻辑框架，我的课堂参与度都提高了，因为我有了更丰富的语言工具去表达复杂的想法，不再词不达意。 特别是阅读材料中涉及的跨文化交流的片段，让我对不同文化背景下的沟通障碍和应对策略有了更深的体会，这对于在国际环境中工作或学习的人来说，是无价的软技能训练。 总而言之，这本书不是那种让你学完就束之高阁的“一次性”教材，它更像是一个可靠的语言学习伙伴，会随着你的进步而不断为你提供新的挑战和更深层次的理解框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计简直是为我们这些长期面对屏幕的学习者量身打造的，色彩搭配柔和而不失活力，让人在长时间阅读时眼睛不容易感到疲劳。 每一个单元的布局都清晰明了，知识点的梳理非常有条理，从基础的词汇导入到复杂的语法结构讲解，层层递进，过渡自然得让人感觉不到是在“学习”，而更像是在进行一场精心策划的探索之旅。 尤其值得称赞的是，书中对关键概念的解释非常到位，常常用一些贴近生活的例子来阐明抽象的语言学原理，这极大地帮助我理解和消化那些原本看起来有些枯燥的内容。 我特别喜欢那种在每个章节末尾设置的“反思与回顾”环节，它不是简单的知识点罗列，而是引导你去思考如何将所学应用到实际交流中，这种注重实践的编排方式，对于我这种注重实效的学习者来说，无疑是最大的加分项。 印刷质量也是一流的，纸张的触感和墨水的清晰度都体现了出版方的专业水准，即便是反复翻阅和标记，书本的形态也保持得很好，这对于一本高频使用的教材来说，至关重要。 这种细节上的精益求精，使得每一次翻开它，都像是在接触一本高质量的艺术品，而不是冷冰冰的工具书。