AI技术推动下的编程职业革命性变化

关键词：AI技术、编程职业、革命性变化、自动化编程、职业转型

摘要：本文深入探讨了AI技术在编程领域带来的革命性变化。从编程工作流程的自动化到新编程角色的涌现，分析了AI如何改变编程职业的现状。通过介绍核心概念、算法原理、数学模型，结合项目实战案例，阐述了AI与编程结合的实际应用。同时，列举了相关的工具和资源，对编程职业的未来发展趋势与挑战进行了总结，并提供了常见问题解答和扩展阅读参考，旨在帮助编程从业者全面了解AI技术带来的变革并做好应对准备。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

本文章的目的在于全面剖析AI技术对编程职业所产生的革命性影响。我们将深入探讨AI技术如何改变编程的工作方式、技能需求、职业发展路径等方面。范围涵盖从基础的编程概念到复杂的AI编程算法，以及实际项目中的应用和未来发展趋势。通过详细的分析和案例，为编程从业者和对编程职业感兴趣的人士提供全面的了解和参考。

1.2 预期读者

预期读者主要包括编程行业的从业者，如程序员、软件工程师、软件架构师等，他们希望了解AI技术如何影响自己的职业发展，以及如何适应这些变化。同时，也适合计算机相关专业的学生，他们可以通过本文了解未来编程职业的发展方向，为自己的学习和职业规划提供指导。此外，对科技行业发展趋势感兴趣的人士也可以从本文中获取关于AI与编程结合的相关信息。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍核心概念与联系，帮助读者建立对AI技术和编程职业相关概念的理解；接着详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，通过Python代码进行说明；然后介绍数学模型和公式，并举例说明其在编程中的应用；通过项目实战案例，展示AI技术在编程中的实际应用；分析实际应用场景，探讨AI技术在不同领域的编程应用；推荐相关的工具和资源，包括学习资源、开发工具框架和相关论文著作；总结未来发展趋势与挑战；提供附录，解答常见问题；最后列出扩展阅读和参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义

AI技术（Artificial Intelligence Technology）：指让计算机模拟人类智能的技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。编程职业（Programming Profession）：指从事软件开发、程序设计等相关工作的职业领域。自动化编程（Automated Programming）：利用AI技术自动生成代码的过程。机器学习（Machine Learning）：一种让计算机通过数据学习模式和规律的技术。深度学习（Deep Learning）：机器学习的一个分支，使用神经网络模型进行复杂模式的学习。

1.4.2 相关概念解释

代码生成器：一种工具或系统，能够根据输入的需求或规范自动生成代码。智能编程助手：基于AI技术的工具，能够为程序员提供代码建议、错误诊断等帮助。低代码开发平台：允许用户通过少量代码或无代码方式创建应用程序的平台，借助AI技术实现部分自动化开发。

1.4.3 缩略词列表

AI：Artificial Intelligence（人工智能）ML：Machine Learning（机器学习）DL：Deep Learning（深度学习）NLP：Natural Language Processing（自然语言处理）

2. 核心概念与联系

核心概念原理

AI技术原理

AI技术的核心是让计算机模拟人类的智能行为。机器学习是AI的重要组成部分，它通过让计算机从大量数据中学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和分类。深度学习则是机器学习的一种高级形式，它使用多层神经网络来处理复杂的数据，如图像、语音等。自然语言处理是AI在语言领域的应用，它使计算机能够理解和处理人类语言。

编程职业的本质

编程职业的本质是通过编写代码来实现各种软件系统和应用程序。程序员需要掌握编程语言、算法和数据结构等基础知识，以及软件开发的流程和方法。编程的过程包括需求分析、设计、编码、测试和维护等阶段。

架构的文本示意图


AI技术
├── 机器学习
│   ├── 监督学习
│   ├── 无监督学习
│   └── 强化学习
├── 深度学习
│   ├── 卷积神经网络（CNN）
│   ├── 循环神经网络（RNN）
│   └── 长短时记忆网络（LSTM）
└── 自然语言处理
    ├── 文本分类
    ├── 情感分析
    └── 机器翻译

编程职业
├── 编程语言
│   ├── Python
│   ├── Java
│   └── C++
├── 算法和数据结构
│   ├── 排序算法
│   ├── 搜索算法
│   └── 栈和队列
└── 软件开发流程
    ├── 需求分析
    ├── 设计
    ├── 编码
    ├── 测试
    └── 维护

AI技术与编程职业的联系
├── AI技术用于编程自动化
│   ├── 代码生成
│   ├── 代码优化
│   └── 错误检测
├── 编程用于开发AI系统
│   ├── 实现机器学习算法
│   ├── 构建深度学习模型
│   └── 开发自然语言处理应用

Mermaid流程图

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

自动化代码生成算法原理

自动化代码生成是AI技术在编程领域的重要应用之一。其基本原理是通过机器学习模型学习大量的代码样本，从而能够根据输入的需求或规范生成相应的代码。下面以一个简单的基于序列到序列模型的代码生成算法为例进行说明。

序列到序列模型原理

序列到序列（Sequence-to-Sequence，简称Seq2Seq）模型是一种常用于处理序列数据的深度学习模型，由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器将输入的序列（如需求文本）转换为一个固定长度的向量表示，解码器则根据这个向量表示生成输出序列（如代码）。

Python代码实现


import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义编码器
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)

    def forward(self, input, hidden):
        embedded = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
        output = embedded
        output, hidden = self.gru(output, hidden)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size)

# 定义解码器
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, output_size):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.embedding = nn.Embedding(output_size, hidden_size)
        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
        self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        output = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
        output = torch.relu(output)
        output, hidden = self.gru(output, hidden)
        output = self.softmax(self.out(output[0]))
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size)

# 训练函数
def train(input_tensor, target_tensor, encoder, decoder, encoder_optimizer, decoder_optimizer, criterion):
    encoder_hidden = encoder.initHidden()

    encoder_optimizer.zero_grad()
    decoder_optimizer.zero_grad()

    input_length = input_tensor.size(0)
    target_length = target_tensor.size(0)

    encoder_outputs = torch.zeros(input_length, encoder.hidden_size)

    for ei in range(input_length):
        encoder_output, encoder_hidden = encoder(input_tensor[ei], encoder_hidden)
        encoder_outputs[ei] = encoder_output[0, 0]

    decoder_input = torch.tensor([[0]])
    decoder_hidden = encoder_hidden

    loss = 0

    for di in range(target_length):
        decoder_output, decoder_hidden = decoder(decoder_input, decoder_hidden)
        topv, topi = decoder_output.topk(1)
        decoder_input = topi.squeeze().detach()

        loss += criterion(decoder_output, target_tensor[di].unsqueeze(0))
        if decoder_input.item() == 1:
            break

    loss.backward()

    encoder_optimizer.step()
    decoder_optimizer.step()

    return loss.item() / target_length

具体操作步骤

数据准备：收集大量的需求文本和对应的代码样本，并进行预处理，将其转换为适合模型输入的格式。模型初始化：初始化编码器和解码器模型，设置模型的参数，如输入大小、隐藏大小等。训练模型：使用准备好的数据对模型进行训练，通过多次迭代更新模型的参数，使模型能够学习到需求文本和代码之间的映射关系。代码生成：在训练好的模型上，输入新的需求文本，模型将生成相应的代码。

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

序列到序列模型的数学模型

编码器部分

编码器的输入是一个序列

(

⋯

)

X = (x_1, x_2, cdots, x_T)

X=(x1,x2,⋯,xT)，其中

x_t

xt 是序列中的第

t 个元素。编码器使用一个循环神经网络（如GRU）来处理输入序列，其数学公式如下：

其中

h_t

ht 是第

t 时刻的隐藏状态，

h_0

h0 通常初始化为零向量。最终编码器的输出是最后一个时刻的隐藏状态

h_T

hT。

解码器部分

解码器的输入是编码器的输出

h_T

hT 和一个起始符号。解码器同样使用一个循环神经网络来生成输出序列

(

⋯

′

)

Y = (y_1, y_2, cdots, y_{T'})

Y=(y1,y2,⋯,yT′)。在每个时刻

′

t′，解码器的输出是一个概率分布

(

′

∣

′

−

)

p(y_{t'} | y_{1:t' – 1}, h_T)

p(yt′∣y1:t′−1,hT)，表示在给定之前的输出和编码器输出的情况下，生成下一个元素的概率。其数学公式如下：

其中

′

s_{t'}

st′ 是解码器在第

′

t′ 时刻的隐藏状态，

W_s

Ws 和

b 是线性变换的参数。

举例说明

假设我们要根据需求文本“生成一个打印Hello World的Python代码”生成代码。输入的需求文本经过编码后，得到编码器的输出

h_T

hT。解码器从起始符号开始，逐步生成代码。在第一个时刻，解码器根据

h_T

hT 和起始符号生成概率分布，选择概率最大的元素作为第一个输出元素，如“print”。然后将“print”作为下一个时刻的输入，继续生成下一个元素，直到生成完整的代码“print(‘Hello World’)”。

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

安装Python

首先，确保你已经安装了Python。可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载适合你操作系统的Python版本，并按照安装向导进行安装。

安装深度学习框架

我们使用PyTorch作为深度学习框架。可以使用以下命令安装PyTorch：


pip install torch torchvision

安装其他依赖库

还需要安装一些其他的依赖库，如numpy、matplotlib等。可以使用以下命令进行安装：


pip install numpy matplotlib

5.2 源代码详细实现和代码解读


# 导入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import random

# 定义编码器
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)

    def forward(self, input, hidden):
        embedded = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
        output = embedded
        output, hidden = self.gru(output, hidden)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size)

# 定义解码器
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, output_size):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.embedding = nn.Embedding(output_size, hidden_size)
        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
        self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        output = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
        output = torch.relu(output)
        output, hidden = self.gru(output, hidden)
        output = self.softmax(self.out(output[0]))
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size)

# 训练函数
def train(input_tensor, target_tensor, encoder, decoder, encoder_optimizer, decoder_optimizer, criterion):
    encoder_hidden = encoder.initHidden()

    encoder_optimizer.zero_grad()
    decoder_optimizer.zero_grad()

    input_length = input_tensor.size(0)
    target_length = target_tensor.size(0)

    encoder_outputs = torch.zeros(input_length, encoder.hidden_size)

    for ei in range(input_length):
        encoder_output, encoder_hidden = encoder(input_tensor[ei], encoder_hidden)
        encoder_outputs[ei] = encoder_output[0, 0]

    decoder_input = torch.tensor([[0]])
    decoder_hidden = encoder_hidden

    loss = 0

    for di in range(target_length):
        decoder_output, decoder_hidden = decoder(decoder_input, decoder_hidden)
        topv, topi = decoder_output.topk(1)
        decoder_input = topi.squeeze().detach()

        loss += criterion(decoder_output, target_tensor[di].unsqueeze(0))
        if decoder_input.item() == 1:
            break

    loss.backward()

    encoder_optimizer.step()
    decoder_optimizer.step()

    return loss.item() / target_length

# 训练循环
def trainIters(encoder, decoder, n_iters, print_every=1000, learning_rate=0.01):
    print_loss_total = 0

    encoder_optimizer = optim.SGD(encoder.parameters(), lr=learning_rate)
    decoder_optimizer = optim.SGD(decoder.parameters(), lr=learning_rate)
    training_pairs = [random.choice(pairs) for i in range(n_iters)]
    criterion = nn.NLLLoss()

    for iter in range(1, n_iters + 1):
        training_pair = training_pairs[iter - 1]
        input_tensor = training_pair[0]
        target_tensor = training_pair[1]

        loss = train(input_tensor, target_tensor, encoder, decoder, encoder_optimizer, decoder_optimizer, criterion)
        print_loss_total += loss

        if iter % print_every == 0:
            print_loss_avg = print_loss_total / print_every
            print_loss_total = 0
            print(f'Iteration: {iter}, Loss: {print_loss_avg}')

# 生成代码函数
def generate_code(encoder, decoder, input_tensor):
    with torch.no_grad():
        input_length = input_tensor.size(0)
        encoder_hidden = encoder.initHidden()

        encoder_outputs = torch.zeros(input_length, encoder.hidden_size)

        for ei in range(input_length):
            encoder_output, encoder_hidden = encoder(input_tensor[ei], encoder_hidden)
            encoder_outputs[ei] = encoder_output[0, 0]

        decoder_input = torch.tensor([[0]])
        decoder_hidden = encoder_hidden

        output_code = []

        for di in range(100):  # 最大生成长度
            decoder_output, decoder_hidden = decoder(decoder_input, decoder_hidden)
            topv, topi = decoder_output.topk(1)
            decoder_input = topi.squeeze().detach()

            if decoder_input.item() == 1:
                break
            output_code.append(decoder_input.item())

        return output_code

# 示例数据
# 这里需要根据实际情况准备需求文本和代码的映射数据
# 假设 pairs 是一个包含输入输出对的列表
pairs = []

# 初始化模型
input_size = 100  # 输入词汇表大小
hidden_size = 256
output_size = 100  # 输出词汇表大小

encoder = Encoder(input_size, hidden_size)
decoder = Decoder(hidden_size, output_size)

# 训练模型
trainIters(encoder, decoder, n_iters=10000, print_every=1000)

# 生成代码示例
input_tensor = torch.tensor([1, 2, 3])  # 示例输入
generated_code = generate_code(encoder, decoder, input_tensor)
print("Generated Code:", generated_code)

5.3 代码解读与分析

编码器（Encoder）：负责将输入的需求文本转换为一个固定长度的向量表示。通过嵌入层将输入的词汇转换为向量，然后使用GRU循环神经网络处理这些向量，得到最终的隐藏状态。解码器（Decoder）：根据编码器的输出和之前生成的代码元素，逐步生成代码。同样使用GRU循环神经网络，通过线性层和Softmax函数输出每个词汇的概率分布，选择概率最大的词汇作为下一个输出。训练函数（train）：通过前向传播计算损失，然后使用反向传播更新模型的参数。在每个训练步骤中，将输入序列输入编码器，得到编码器的输出，然后将编码器的输出作为解码器的初始输入，逐步生成输出序列，并计算损失。训练循环（trainIters）：多次调用训练函数进行模型训练，并在一定的迭代次数后打印损失值，以便观察训练过程。生成代码函数（generate_code）：在训练好的模型上，输入需求文本，生成相应的代码。通过前向传播得到每个时刻的输出概率分布，选择概率最大的元素作为输出，直到生成结束符号或达到最大生成长度。

6. 实际应用场景

自动化代码生成

在软件开发过程中，AI技术可以根据需求文档自动生成部分代码。例如，在Web开发中，根据数据库表结构和业务需求，自动生成数据库操作代码、API接口代码等。这可以大大提高开发效率，减少重复劳动。

代码优化

AI技术可以分析现有的代码，找出代码中的性能瓶颈和潜在问题，并提供优化建议。例如，通过分析代码的复杂度、内存使用情况等，自动优化算法或数据结构，提高代码的运行效率。

智能编程助手

智能编程助手可以为程序员提供实时的代码建议、错误诊断和修复等功能。例如，当程序员编写代码时，智能编程助手可以根据上下文自动补全代码，提示可能的函数和变量，帮助程序员更快地完成代码编写。

软件测试自动化

AI技术可以用于自动化软件测试。通过学习软件的功能和行为，自动生成测试用例，对软件进行全面的测试。同时，还可以分析测试结果，找出软件中的缺陷和漏洞。

低代码开发平台

低代码开发平台借助AI技术，允许非专业程序员通过少量代码或无代码方式创建应用程序。用户只需要通过图形化界面配置业务逻辑和数据流程，平台就可以自动生成相应的代码。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

《Python深度学习》：详细介绍了Python在深度学习领域的应用，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。《机器学习》（周志华著）：全面介绍了机器学习的基本概念、算法和应用，是机器学习领域的经典教材。《人工智能：一种现代的方法》：涵盖了人工智能的各个方面，包括搜索算法、知识表示、推理、机器学习、自然语言处理等。

7.1.2 在线课程

Coursera上的“深度学习专项课程”：由深度学习领域的专家Andrew Ng教授授课，包括神经网络和深度学习、改善深层神经网络、结构化机器学习项目等课程。edX上的“人工智能基础”：介绍了人工智能的基本概念、算法和应用，适合初学者学习。网易云课堂上的“Python编程入门与实战”：帮助学习者快速掌握Python编程的基础知识和技能。

7.1.3 技术博客和网站

Medium：有很多关于AI和编程的技术博客，作者来自世界各地的技术专家和从业者。Towards Data Science：专注于数据科学和机器学习领域的技术博客，提供了很多实用的教程和案例。GitHub：是一个开源代码托管平台，上面有很多优秀的AI和编程项目，可以学习和参考。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

PyCharm：是一款专门为Python开发设计的集成开发环境，具有代码自动补全、调试、版本控制等功能。Visual Studio Code：是一款轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言，拥有丰富的插件生态系统。Jupyter Notebook：是一个交互式的开发环境，适合进行数据探索、模型训练和可视化等工作。

7.2.2 调试和性能分析工具

Py-Spy：可以对Python程序进行性能分析，找出程序中的性能瓶颈。PDB：是Python自带的调试工具，可以帮助程序员调试代码，找出代码中的错误。TensorBoard：是TensorFlow提供的可视化工具，可以用于可视化模型的训练过程、网络结构等。

7.2.3 相关框架和库

PyTorch：是一个开源的深度学习框架，具有动态图、易于使用等特点，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。TensorFlow：是Google开发的深度学习框架，具有强大的分布式训练和部署能力。Scikit-learn：是一个用于机器学习的Python库，提供了丰富的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类等。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

“Attention Is All You Need”：提出了Transformer模型，是自然语言处理领域的重要突破。“ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks”：介绍了AlexNet模型，开启了深度学习在计算机视觉领域的广泛应用。“Generative Adversarial Networks”：提出了生成对抗网络（GAN），在图像生成、数据增强等领域有重要应用。

7.3.2 最新研究成果

关注顶级学术会议如NeurIPS、ICML、CVPR等的最新论文，了解AI和编程领域的最新研究进展。查阅知名学术期刊如Journal of Artificial Intelligence Research（JAIR）、Artificial Intelligence等的文章。

7.3.3 应用案例分析

研究大型科技公司如Google、Facebook、Microsoft等发布的技术博客和案例研究，了解AI技术在实际项目中的应用。分析开源项目中的README文件和文档，学习他人的实践经验。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

编程自动化程度不断提高

随着AI技术的不断发展，编程自动化将成为未来的重要趋势。代码生成器、智能编程助手等工具将更加智能和高效，能够处理更复杂的编程任务，大大提高开发效率。

新编程角色的涌现

AI技术的应用将催生一些新的编程角色，如AI编程专家、低代码开发工程师等。这些角色需要具备不同的技能和知识，要求程序员不断学习和转型。

跨领域融合

编程将与其他领域如生物学、医学、物理学等进行更深入的融合。程序员需要具备跨领域的知识，能够将编程技术应用到不同的领域中，解决实际问题。

智能软件系统的普及

未来的软件系统将更加智能化，能够自动学习和适应环境。程序员需要掌握AI技术，开发具有智能决策、智能交互等功能的软件系统。

挑战

技能转型挑战

随着编程职业的变革，程序员需要不断学习新的技能和知识，如AI算法、机器学习框架等。这对于一些传统程序员来说是一个挑战，需要他们付出更多的时间和精力进行学习和转型。

就业竞争加剧

AI技术的应用使得编程工作的自动化程度提高，一些重复性的编程工作可能会被机器取代。这将导致就业市场的竞争加剧，程序员需要不断提升自己的竞争力，具备创新能力和解决复杂问题的能力。

伦理和法律问题

AI技术的应用也带来了一些伦理和法律问题，如数据隐私、算法偏见等。程序员需要在开发过程中考虑这些问题，确保AI系统的合法、合规和道德性。

技术更新换代快

AI技术发展迅速，新的算法和框架不断涌现。程序员需要及时了解和掌握最新的技术，否则可能会被市场淘汰。

9. 附录：常见问题与解答

问题1：AI技术会完全取代程序员吗？

答：不会。虽然AI技术可以实现部分编程工作的自动化，但编程不仅仅是代码编写，还包括需求分析、系统设计、架构规划等复杂的工作。程序员的创造力、逻辑思维和问题解决能力是AI无法替代的。AI技术更多的是作为程序员的工具，帮助他们提高工作效率。

问题2：学习AI编程需要具备哪些基础知识？

答：学习AI编程需要具备一定的数学基础，如线性代数、概率论、微积分等，这些知识是理解机器学习和深度学习算法的基础。同时，还需要掌握一门编程语言，如Python，以及相关的编程知识，如数据结构、算法等。此外，了解机器学习和深度学习的基本概念和算法也是必要的。

问题3：如何应对AI技术带来的编程职业变革？

答：程序员可以通过以下方式应对变革：一是不断学习新的技能和知识，如AI算法、机器学习框架等；二是培养自己的创新能力和解决复杂问题的能力，提高自己的竞争力；三是关注行业的发展趋势，及时调整自己的职业规划；四是积极参与开源项目，积累实践经验。

问题4：AI技术在编程中的应用会带来哪些伦理和法律问题？

答：AI技术在编程中的应用可能会带来数据隐私问题，如AI系统在处理数据时可能会泄露用户的个人信息。还可能存在算法偏见问题，即AI算法在决策过程中可能会存在不公平的现象。此外，AI系统的责任归属问题也是一个法律难题，当AI系统出现错误或造成损失时，难以确定责任主体。

10. 扩展阅读 & 参考资料

扩展阅读

《AI未来进行式》：探讨了AI技术在未来社会的应用和影响，包括对编程职业的影响。《智能时代》：介绍了智能时代的技术发展趋势和社会变革，对理解AI技术与编程职业的关系有帮助。

参考资料

Goodfellow, I. J., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.Li, H., & Ma, Y. (2020). Deep Learning: A Comprehensive Introduction. Springer.