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第一章 人工智能的范式转变与深度学习的崛起

1.1 从规则驱动到数据驱动的技术跃迁

传统AI（如专家系统）依赖人工定义逻辑规则，而深度学习通过端到端学习机制自动捕获数据内在规律。以ImageNet竞赛为例，2012年AlexNet将错误率从26%降至15%，标志着数据驱动时代的到来。

核心差异对比（表格）：

维度	传统AI	深度学习
特征工程	人工设计	自动提取
可扩展性	场景受限	跨领域迁移
数据依赖性	低（规则明确）	高（需大量标注）

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第二章 深度学习架构的多元化创新

2.1 卷积网络（CNN）的变体与优化

• 残差网络（ResNet）：通过跳跃连接解决梯度消失，层数可达1000+（如ResNet-152）
• 轻量化设计：MobileNet利用深度可分离卷积，参数量减少90%（适合移动端部署）

2.2 Transformer与自注意力机制

• ViT（Vision Transformer）：将图像分块为序列，在ImageNet上准确率超CNN
• 混合架构：Swin Transformer引入局部窗口注意力，降低计算复杂度

数学原理：
自注意力计算：
$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

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第三章 前沿行业应用与代码实践