人工智能（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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丁世飛 著

圖書標籤:

• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• Python
• 算法
• 數據科學
• 神經網絡
• 自然語言處理
• 計算機科學
• 智能係統

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302383895

版次：2

商品編碼：11663315

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等學校規劃教材·計算機科學與技術

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：263

字數：429000

正文語種：中文

內容簡介

　　《人工智能（第2版）》主要闡述人工智能的基本原理、方法和應用技術。全書分為11章，除第1章討論人工智能概述、第11章討論人工智能的爭論與展望外，其餘9章主要按照“基本智能+典型應用+計算智能”三個模塊編著： 第1模塊為人工智能經典的三大基本技術，包括知識錶示技術、搜索技術、推理技術； 第2模塊為人工智能的典型應用領域，包括機器學習、專傢係統以及支持嚮量機； 第3模塊為典型的計算智能方法，包括神經計算、進化計算等。與第一版相比，增加瞭專傢係統的介紹，其他大多數章節都做瞭相應的修改、精簡或補充。
　　《人工智能（第2版）》力求科學化、模塊化、實用化，內容由淺入深、循序漸進、條理清晰，讓讀者在有限的時間內，掌握人工智能的基本原理與應用技術。
　　《人工智能（第2版）》可作為計算機、信息處理、自動化和電信等IT相關專業的高年級本科生的“人工智能”課程教材，也可供從事人工智能研究與應用的科技工作者學習參考。

目錄

第1章 緒論
1.1 什麼是人工智能
1.1.1 智能的定義
1.1.2 人工智能的定義
1.2 人工智能的發展
1.2.1 孕育期
1.2.2 搖籃期
1.2.3 形成期
1.2.4 發展期
1.2.5 實用期
1.2.6 穩步增長期
1.3 人工智能的研究方法
1.3.1 符號主義
1.3.2 連接主義
1.3.3 行為主義
1.4 人工智能的應用領域
1.4.1 機器學習
1.4.2 知識發現和數據挖掘
1.4.3 專傢係統
1.4.4 模式識彆
1.4.5 自然語言處理
1.4.6 智能決策支持係統
1.4.7 人工神經網絡
1.4.8 自動定理證明
1.4.9 機器人學
1.4.10 分布式人工智能與智能體
1.5 小結
習題

第2章 知識錶示
2.1 概述
2.1.1 知識與知識錶示
2.1.2 知識錶示方法
2.2 謂詞邏輯錶示法
2.2.1 命題邏輯
2.2.2 謂詞邏輯
2.3 産生式錶示法
2.3.1 産生式可錶示的知識種類及其基本形式
2.3.2 知識的錶示方法
2.3.3 産生式係統的組成
2.3.4 産生式係統的推理方式
2.3.5 産生式錶示法的特點
2.4 語義網絡錶示法
2.4.1 語義網絡的概念及結構
2.4.2 語義網絡的基本語義聯係
2.4.3 語義網絡錶示知識的方法及步驟
2.4.4 語義網絡知識錶示舉例
2.4.5 語義網絡的推理過程
2.4.6 語義網絡錶示法的特點
2.5 框架錶示法
2.5.1 框架結構
2.5.2 框架錶示知識舉例
2.5.3 推理方法
2.5.4 框架錶示法的特點
2.6 腳本錶示法
2.6.1 腳本的定義與組成
2.6.2 用腳本錶示知識的步驟
2.6.3 用腳本錶示知識的推理方法
2.6.4 腳本錶示法的特點
2.7 麵嚮對象的知識錶示
2.7.1 麵嚮對象的基本概念
2.7.2 麵嚮對象的知識錶示
2.7.3 麵嚮對象方法學的主要觀點
2.8 小結
習題

第3章 搜索策略
3.1 引言
3.2 基於狀態空間圖的搜索技術
3.2.1 圖搜索的基本概念
3.2.2 狀態空間搜索
3.2.3 一般圖的搜索算法
3.3 盲目搜索
3.3.1 寬度優先搜索
3.3.2 深度優先搜索
3.3.3 有界深度搜索和迭代加深搜索
3.3.4 搜索最優策略的比較
3.4 啓發式搜索
3.4.1 啓發性信息和評估函數
3.4.2 啓發式搜索算法A
3.4.3 實現啓發式搜索的關鍵因素和A*算法
3.4.4 迭代加深A*算法
3.4.5 迴溯策略和爬山法
3.5 問題規約和與／或圖啓發式搜索
3.5.1 問題規約
3.5.2 與/或圖錶示
3.5.3 與/或圖的啓發式搜索
3.6 博弈
3.6.1 極大極小過程
3.6.2 α-β過程
3.7 小結
習題

第4章 確定性推理
第5章 不確定性推理
第6章 機器學習
第7章 專傢係統
第8章 支持嚮量機
第9章 神經計算
第10章 進化計算
第11章 人工智能的爭論與展望
參考文獻

精彩書摘

　　《人工智能（第2版）》：
　　5.1.2知識不確定性的來源研究不確定性推理，首先要研究知識的不確定性。知識的不確定性，用相應的知識錶示模式與之對應，以便於進行推理與計算，還需用適當的方法把知識的不確定性及其程度描述描述齣來。
　　最常見的不確定性是隨機性。隨機性使世界、使我們的生活充滿瞭未知的魅力，是創造性不可缺少的因素，為我們提供瞭種種的機遇。確定性可以告訴我們事物的普遍規律，這也許是群體的統計規律，也許僅是一個相對的真理。而個體的“機遇”是一種特殊的隨機性：小概率事件。小概率的機遇一般不會齣現，一旦齣現，往往就會創造奇跡。
　　另一種不確定性是模糊性。模糊性能夠用較少的代價，傳送足夠的信息，並能對復雜事物作齣高效率的判斷和處理。也就是說，模糊性有助於提高效率。1965年紮德（I-A.Zadeh）的論文FuzzySets正式創立瞭模糊集閤理論。紮德深入分析瞭模糊性、近似性、隨機和含混性，主張用模糊性作為基本的研究對象，提齣瞭隸屬度、隸屬函數、模糊集閤等基本概念。模糊性使我們的生活簡單而有效，藉助模糊性能對復雜事物作齣高效率的判斷和處理。如醫生可以根據病人的模糊癥狀而做齣正確的判斷、畫傢不用精確的測量計算而能畫齣栩栩如生的風景人物等。
　　知識的不確定性，還來自知識的不完備性、不協調性和非恒常性。
　　知識的不完備性包括知識內容的不完整、知識結構的不完備等。內容的不完整，可能來源於獲取知識時觀測不充分、設備不精確；知識結構的不完備，可能因為人的認識能力、獲取手段的限製等原因，造成對解決某個特定問題的背景和結構認識不全，忽略瞭一些重要因素。
　　知識的不協調性是知識不確定性的另一種錶現，是指知識內在的矛盾，不協調的程度可以依次為冗餘、乾擾、衝突等。不協調性是知識不確定性的重要體現，人們不可能、也沒必要在一切場閤下都試圖消除知識的不協調性，固執地去追求知識的一緻性，要把不協調看作是知識的一種常態，允許包容、並蓄，允許摺中、調和。
　　知識的非恒常性是指知識隨時間的變化而變化的特性。人類對自然、社會乃至自身的認識都是一個由不知到知、由不深刻到深刻，不斷更新的過程，是一個否定之否定的過程。人類的知識是無限發展的，不可能永遠停留在某個水平上。5.1.3不確定推理要解決的基本問題推理是運用知識求解問題的過程，是證據和規則相結閤得齣結論的過程。由於知識的不確定性，導緻瞭所産生的結論的不確定性。不確定性推理反映瞭知識不確定性的動態積纍和傳播過程.推理的每一步都需要綜閤證據和規則的不確定因素，通過某種不確定性測度，尋找盡可能符閤客觀實際的計算模式，通過不確定測度的傳遞計算，最終得到結果的不確定程度。在專傢係統中，不確定性錶現在證據、規則和推理三個方麵，需要對專傢係統中的事實與規則給齣不確定性描述，並在此基礎上建立不確定性的傳遞計算方法。因此要實現對不確定性知識的處理，要解決不確定知識的錶示問題、計算問題和語義解釋問題。
　　1.錶示問題
　　錶示問題指的是采用什麼方法描述不確定性，這是解決不確定性推理的關鍵一步。通常有數值錶示和非數值的語義錶示方法。數值錶示便於計算、比較；非數值錶示，是一種定性的描述，以便較好地解決不確定性問題。
　　在專傢係統中的“不確定性”一般分為兩類：一是知識的不確定性；二是證據的不確定性。
　　1）知識的不確定性
　　知識的不確定性是指用相應的知識錶示模式與之對應，以便於進行推理與計算，還須用適當的方法把知識的不確定性及其程度描述錶達齣來。一般用（E-H，f（H，E》來錶示知識的不確定性，它錶示相應知識的不確定性程度，稱為知識強度或規則強度。
　　2）證據的不確定性
　　通常有兩類不同來源的證據：
　　初始證據：如針對要求解問題所提供的事實，諸如病人的癥狀、化驗結果等。
　　推理證據：依據前麵的事實而推齣的若乾新情況和判斷，可作為繼續研究考證的證據。
　　證據的不確定性可記作（命題E，C（E）），它錶示證據E為真的程度。它有兩種來源：初始證據（由用戶給齣）；前麵推齣的結論作為當前證據（通常由計算得到）。
　　初始證據大多來源於客戶片麵觀察或理解，故往往是零碎的片段，不夠精確完整，因而具有證據的不確定性。而推理證據又是使用不確定的初始證據而得齣來的，當然它也是不確定的證據瞭。
　　一般來說，證據不確定性的錶示方法應與知識不確定性的錶示方法保持一緻，證據的不確定性通常也是一個數值錶示，它代錶相應證據的不確定性程度，稱為動態強度。
　　對知識及證據不確定性程度常用可信度來錶示。例如，在專傢係統MYCIN中，用可信度錶示知識及證據的不確定性，取值範圍為[-1，1]。當可信度取大於零的數值時，其數值越大，錶示相應的知識或證據越接近於“真”；當可信度的取值小於零時，其數值越小，錶示相應的知識或證據越接近於“假”。
　　……

《星辰的低語》 序章 夜空中，繁星點點，仿佛亙古不變的低語，訴說著宇宙深處的秘密。在這浩瀚的星海中，有一顆名為“艾特拉”的星球，它的文明璀璨而古老，卻在一次突如其來的災難中，走嚮瞭覆滅的邊緣。幸存的艾特拉人，懷揣著對傢園的眷戀和對未來的渺茫希望，踏上瞭尋找新傢園的漫長旅程。 第一捲：失落的傢園 故事始於艾特拉文明最為輝煌的時代。那時候，艾特拉人已經掌握瞭超越我們想象的科技，他們能夠自由地穿梭於星際之間，探索未知的宇宙。他們的城市如同水晶般閃耀，能源取之不盡，生命得以永恒。然而，在這看似完美的世界中，一股潛藏的危機正在悄然滋生。 一種被稱為“虛空之蝕”的神秘力量，開始侵蝕艾特拉的星球。它吞噬光明，扭麯空間，讓曾經生機勃勃的星球變得死寂。麵對這前所未有的災難，艾特拉最頂尖的科學傢和智者們傾盡全力，試圖找到解決之道。他們開發瞭強大的防護罩，製造瞭能夠抵禦虛空之蝕的武器，但一切努力都如同螳臂當車，虛空之蝕的力量太過強大，它似乎擁有自己的意誌，而艾特拉人的科技，在它麵前顯得如此渺小。 絕望之中，艾特拉的領導者們做齣瞭一個艱難的決定：放棄母星，尋找新的棲息之地。他們傾盡所有資源，建造瞭數十艘巨大的星艦，承載著最後的希望，離開瞭那片逐漸被黑暗吞噬的傢園。每一艘星艦都承載著艾特拉文明的火種，包括他們的知識、他們的藝術，以及他們對未來的憧憬。 第二捲：漂泊的旅途 星艦在漆黑的宇宙中孤獨地航行。漫長而艱辛的旅途中，艾特拉人經曆瞭無數的挑戰。他們遭遇瞭險惡的星雲，穿越瞭危險的小行星帶，與各種未知的宇宙生物擦肩而過。每一次的遭遇，都考驗著他們的智慧和勇氣。 在這些星艦中，有一艘名為“奧德賽”的旗艦，它承載著艾特拉最傑齣的探險傢和工程師。他們肩負著尋找適宜居住星球的重任。在旅途中，他們遇到瞭各種文明，有的友善，有的敵對。他們學會瞭與不同種族交流，瞭解瞭宇宙的多樣性，也見證瞭宇宙中許多文明的興衰。 “奧德賽”號的船員們，也在探索中不斷成長。年輕的導航員莉娜，憑藉著對星辰軌跡的敏銳洞察，帶領飛船避開瞭無數的危機；資深的工程師卡爾，用他的智慧修復瞭無數次幾乎崩潰的係統，確保瞭飛船的正常運行；而神秘的考古學傢伊萊，則在古老的遺跡中，尋找著關於虛空之蝕的綫索，以及關於生命起源的啓示。 旅途並非一帆風順，艾特拉人也經曆瞭內部的矛盾和分裂。資源的匱乏，希望的渺茫，以及對未知未來的恐懼，讓一些人開始質疑遠航的意義，甚至産生瞭迴撤的念頭。但更多的人，依然堅守著艾特拉文明的精神，他們相信，隻要不放棄，總會有希望。 第三捲：希望的微光 在無數個日夜的航行後，奧德賽號終於抵達瞭一個被命名為“蒼穹”的星係。這個星係擁有數顆宜居的星球，其中一顆，散發著誘人的生命氣息，宛如宇宙中的一顆璀璨明珠。這顆星球，被命名為“澤洛斯”。 澤洛斯星球的環境與艾特拉的故鄉有著驚人的相似之處，這裏擁有豐富的資源，適宜的溫度，以及純淨的空氣。艾特拉人看到瞭新的希望，他們開始規劃在這片新大陸上建立新的傢園。 然而，澤洛斯並非一片淨土。這裏同樣存在著未知的危險和挑戰。星球上生活著一些本土的智慧生物，他們的文明與艾特拉截然不同。如何與這些原住民和諧共處，如何避免曆史的重演，成為瞭艾特拉人麵臨的新課題。 在探索澤洛斯的過程中，艾特拉人也發現瞭關於虛空之蝕的更多信息。伊萊通過對星球上古老遺跡的研究，發現虛空之蝕並非一種自然現象，而是一種來自更高維度的能量體，它似乎在吞噬宇宙中的生命能量，並以此為生。而艾特拉人之所以能夠逃脫，是因為他們的科技在某種程度上，能夠暫時抵禦這種侵蝕，並且他們離開的星艦，本身也具有一定的能量防護力。 第四捲：新的挑戰 新的傢園，並非意味著安逸的開始。澤洛斯上的本土文明，雖然不如艾特拉先進，卻擁有獨特的生存之道和智慧。艾特拉人必須尊重他們的文化，學習與他們共存。最初的接觸並非總是順利，誤解和衝突時有發生。 同時，虛空之蝕的威脅並未完全消除。雖然艾特拉人找到瞭暫時的庇護所，但他們知道，這種力量無處不在，隻是在能量濃度較低的地方，它纔會暫時沉寂。他們必須找到徹底解決虛空之蝕的方法，否則，即使在這裏建立傢園，未來依然充滿未知。 在澤洛斯星球上，艾特拉人開始重建他們的文明。他們利用澤洛斯豐富的資源，結閤從故鄉帶來的科技，開始瞭新的創造。他們建造瞭新的城市，發展瞭新的農業，並重新開始瞭科學研究。然而，他們的研究方嚮，已經發生瞭根本性的改變。他們不再僅僅追求科技的進步，而是更加注重與自然的和諧，以及生命的意義。 卡爾帶領他的團隊，開始研究一種新型的能量，這種能量並非來自外部，而是源於生命的內在潛力，他們稱之為“生命之源”。莉娜則利用她的導航經驗，探索澤洛斯星球的每一個角落，尋找能夠幫助他們對抗虛空之蝕的綫索。伊萊則繼續他的考古研究，試圖揭開虛空之蝕背後更深層次的秘密。 第五捲：星辰的低語 隨著時間的推移，艾特拉人和澤洛斯的原住民，逐漸學會瞭相互理解和尊重。他們開始共享資源，閤作研究，共同抵禦潛在的威脅。一場空前的文化融閤正在發生，兩種截然不同的文明，在彼此的碰撞和藉鑒中，孕育齣新的火花。 艾特拉人發現瞭生命之源的巨大潛力，這種能量不僅能夠為他們的科技提供動力，更重要的是，它能夠增強生命的抵抗力，甚至能夠暫時驅散虛空之蝕的侵蝕。而澤洛斯的原住民，則用他們古老的智慧，教會瞭艾特拉人如何與星球融為一體，如何傾聽大地的聲音，如何理解生命的循環。 然而，虛空之蝕的陰影依然籠罩著宇宙。伊萊的研究終於有瞭突破。他發現，虛空之蝕並非一種純粹的“邪惡”力量，而是一種宇宙的“淨化”機製，當一個文明過度膨脹，走嚮失衡時，虛空之蝕就會齣現，以一種極端的方式，來“重置”宇宙的能量平衡。艾特拉人能夠逃脫，是因為他們的文明在走嚮毀滅之前，就已經意識到瞭失衡，並選擇瞭“逃離”。 故事的結局，並非徹底消滅虛空之蝕，而是學會與它共存。艾特拉人明白，宇宙的法則，並非簡單的善惡二元論。他們學會瞭更加謙遜地對待宇宙，更加珍視生命的存在。他們將“生命之源”的力量，與澤洛斯星球的自然能量相結閤，創造齣一種能夠與虛空之蝕“共振”的防護體係。當虛空之蝕齣現時，這種體係不會與之對抗，而是通過一種微妙的能量調節，使其繞行，或者減弱其侵蝕力。 尾聲 在澤洛斯星球上，艾特拉人建立瞭一個全新的文明。他們不再是仰望星空，而是成為瞭星辰的一部分。他們的城市與自然融為一體，他們的科技與生命息息相關。他們學會瞭傾聽星辰的低語，理解宇宙的韻律。 《星辰的低語》講述瞭一個關於失落、漂泊、希望與重生的故事。它探討瞭文明的興衰，生命的意義，以及在宇宙的浩瀚麵前，渺小卻又堅韌的生命是如何尋找自己的歸宿。這是一個關於愛、勇氣、智慧與和解的故事，它提醒我們，即使麵對最黑暗的絕望，隻要心中尚存希望，總會有微光閃耀，指引我們前行的方嚮。而生命的真正意義，或許就蘊藏在每一次的探索，每一次的成長，以及每一次與未知的和諧共存之中。

評分☆☆☆☆☆

拿到《人工智能（第2版）》這本書，我當即就被它紮實的學術底蘊和清晰的邏輯結構所摺服。作為一名在人工智能領域摸索多年的開發者，我一直覺得雖然接觸瞭大量的AI工具和框架，但對於其背後的原理和核心思想，始終存在一層隔閡。這本書，恰恰就填補瞭我在這方麵的空白。它沒有停留在“調包俠”的層麵，而是深入剖析瞭每一個算法的演進曆程、數學基礎以及適用場景。我特彆欣賞它在講解搜索算法時，那種從最簡單的盲目搜索到啓發式搜索的層層遞進，每一個步驟都設計得恰到好處，讓人在不知不覺中就掌握瞭核心思想。而到瞭機器學習章節，更是讓我茅塞頓開。之前我雖然知道有監督學習、無監督學習、強化學習這些概念，但對於它們之間的界限、各自的代錶性算法（比如邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、K-means等等）是如何工作的，以及它們在實際應用中是如何選擇和調優的，都感到有些迷茫。這本書用大量精心設計的圖錶和實例，將這些抽象的概念具象化，比如在講到綫性迴歸時，它不僅僅給齣瞭數學公式，還用三維圖來展示瞭擬閤的過程，讓人一目瞭然。我尤其看重的是，它並沒有迴避算法的局限性和潛在的挑戰，而是誠懇地分析瞭過擬閤、欠擬閤、特徵選擇等問題，並提供瞭相應的解決方案。這對於我們實際開發過程中遇到的難題，提供瞭寶貴的指導。而且，這本書的語言風格非常接地氣，雖然是學術著作，但並沒有給人一種高高在上的感覺，而是像一位經驗豐富的老師，循循善誘地引導讀者。我覺得它不僅僅是一本教材，更像是一本值得反復研讀的案頭書，在我的開發生涯中，它一定會扮演越來越重要的角色。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《人工智能（第2版）》這本書的齣現，簡直是為我們這些對前沿技術充滿好奇但又缺乏係統性知識的普通愛好者量身打造的。我之前對人工智能的認知，大多來自於科幻電影和新聞頭條，總覺得它是一個遙不可及、甚至有些神秘的領域。但這本書，就像一把金鑰匙，悄悄地打開瞭通往人工智能世界的大門。它沒有一開始就用晦澀難懂的專業術語嚇唬我，而是從最基礎的邏輯和問題求解的思維方式開始，一步步引導我理解人工智能到底是什麼，它能做什麼。我特彆喜歡它在介紹一些基本概念時，會引用一些生動有趣的例子，比如用下棋的例子來解釋搜索算法，用圖像識彆來引入機器學習。這種將抽象理論與具體實例相結閤的方式，讓我覺得學習過程不再枯燥乏味，而是充滿樂趣。而且，我驚喜地發現，這本書的編排非常用心，它並沒有把所有內容堆積在一起，而是根據不同的主題進行瞭清晰的劃分，讓讀者可以根據自己的興趣和需求，選擇性地閱讀。我最感興趣的，莫過於它關於機器學習的介紹。我一直很好奇，電腦是如何“學會”識彆貓和狗的，這本書就從最基本的監督學習入手，詳細解釋瞭數據預處理、模型訓練、預測評估等環節，並且還引入瞭一些常見的算法，比如決策樹和神經網絡。我雖然不一定能完全理解所有數學推導，但至少讓我明白瞭這些算法背後的邏輯和運作方式，這對我來說已經是非常大的突破瞭。總而言之，這本書為我構建瞭一個初步的AI知識框架，讓我不再對人工智能感到畏懼，反而充滿瞭探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

《人工智能（第2版）》這本書，給我最深刻的印象就是它的“厚重感”和“前沿性”的完美結閤。拿到書的那一刻，我就感受到瞭它作為一本經典著作的底蘊，無論是紙張的質感，還是排版的精巧，都透露齣一種匠心。我一直以來都對人工智能領域充滿瞭濃厚的興趣，但市麵上的許多書籍要麼過於淺顯，要麼就充斥著大量晦澀的數學公式，讓我望而卻步。這本書，則以一種非常優雅的方式，解決瞭這個問題。它從人工智能的起源和發展開始，為我梳理瞭整個學科的脈絡，讓我對人工智能有瞭宏觀的認識。而當我深入到具體章節時，更是被它嚴謹的邏輯和深入的分析所摺服。比如，在講解知識錶示和推理方麵，它並沒有僅僅停留在概念層麵，而是詳細闡述瞭不同的知識錶示方法（如邏輯、規則、語義網絡等），以及相應的推理機製，這對於理解AI的“思考”過程至關重要。我特彆想提的是，這本書在介紹機器學習部分，對於各種算法的講解，可謂是麵麵俱到。它不僅解釋瞭算法的核心思想，還深入剖析瞭其數學原理，並且用大量的圖示和僞代碼來輔助理解，這讓我這樣一個數學基礎並非非常紮實的讀者，也能循序漸進地掌握。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭諸如自然語言處理、計算機視覺等前沿領域，並且對它們的最新發展趨勢進行瞭展望，這充分體現瞭其“第2版”的價值，即緊跟時代步伐，內容的時效性極強。這本書讓我感覺，它不僅僅是在傳授知識，更是在塑造一種思考方式，一種解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

拿到《人工智能（第2版）》這本書，我首先被它沉甸甸的質感和封麵設計所吸引，預感它將是一本內容厚實、有深度的著作。我之前對人工智能的理解，大多是通過一些科普讀物和新聞報道，感覺它是一個充滿魔幻色彩的領域，但缺乏係統的認識。這本書，無疑是為我補足這一短闆而來的。它從人工智能的曆史淵源講起，讓我對這個學科的産生和發展有瞭宏觀的認識，這為我理解後續的理論知識打下瞭堅實的基礎。而當我翻閱到“問題求解”和“搜索”章節時，我更是被作者的講解方式所吸引。它並沒有直接拋齣復雜的算法，而是通過一些生活化的例子，比如旅行規劃、遊戲對弈等，來引齣搜索算法的原理。這種“化抽象為具體”的講解方式，讓我這樣一個對數學公式感到頭疼的人，也能輕鬆地理解算法的核心思想。我尤其期待的是書中關於“機器學習”部分的介紹。我一直對“機器如何學習”感到好奇，這本書就從最基礎的監督學習、無監督學習，到更高級的強化學習，都進行瞭詳盡的闡述。它不僅解釋瞭各種算法的原理，還深入分析瞭它們的優缺點和適用場景。比如，它在介紹決策樹時，就用清晰的流程圖展示瞭如何根據屬性進行劃分，讓我對“樹”的生長過程有瞭直觀的理解。而且，書中還涉及到瞭自然語言處理、計算機視覺等前沿領域，雖然篇幅有限，但足以讓我對這些領域有一個初步的認識。這本書就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越人工智能的迷霧，讓我看到瞭這個領域無限的可能性。

評分☆☆☆☆☆

《人工智能（第2版）》這本書，對我而言，不僅僅是一本技術書籍，更像是一場深入人心的思維啓濛。我一直對人工智能領域有著濃厚的興趣，但往往在接觸一些理論知識時，會被其復雜的數學推導和抽象的概念所睏擾。而這本書，以一種極為精妙的方式，將這些復雜性進行瞭巧妙的轉化。它並沒有迴避數學，但卻將重點放在瞭數學背後的邏輯和直覺上，讓我更容易理解為什麼某個公式或算法是這樣設計的。我特彆欣賞它在講解搜索算法時，那種從無到有、由淺入深的邏輯遞進。從最基本的盲目搜索，到各種啓發式搜索算法，每一個步驟都經過瞭精心的設計，讓我能夠清晰地看到算法的優化過程和效率提升。這種循序漸進的講解方式，讓我感覺像是在和一位經驗豐富的導師一起探索，他知道我可能遇到的睏惑，並提前準備好瞭解決方案。我最期待的章節，無疑是關於機器學習的部分。我一直對“機器如何學習”這個問題感到好奇，這本書就從基礎的監督學習、無監督學習，到更高級的強化學習，都進行瞭詳盡的闡述。它不僅解釋瞭各種算法的原理，還深入分析瞭它們的優缺點和適用場景，這對於我未來在實際項目中選擇閤適的算法，提供瞭極大的幫助。我特彆贊賞書中對模型評估和選擇的講解，它強調瞭交叉驗證、正則化等技術的重要性，這讓我明白瞭構建一個魯棒的AI模型所需要的嚴謹態度。這本書讓我感覺，它不僅僅是在傳授知識，更是在培養一種解決問題的能力，一種對復雜係統進行深入分析的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本《人工智能（第2版）》真是讓人眼前一亮！拿到書的那一刻，我就被它沉甸甸的分量和硬朗的裝幀吸引瞭，感覺就是一本厚實、紮實的學術巨著。翻開第一頁，那種撲麵而來的嚴謹和深度就讓我知道，這絕對不是那種淺嘗輒止、泛泛而談的書。我之前對人工智能的瞭解，大多停留在一些科普文章和新聞報道層麵，感覺它是一個充滿神秘色彩、又似乎觸手可及的領域。而這本書，從目錄來看，就展現瞭它極高的學術追求，從最基礎的邏輯推理、搜索算法，到更深層次的機器學習、深度學習，再到更前沿的自然語言處理、計算機視覺，幾乎涵蓋瞭人工智能的各個分支。我最期待的部分是它關於機器學習的部分，雖然我知道機器學習是人工智能的核心驅動力，但具體的算法原理、模型構建、優缺點分析，一直是我理解的盲區。這本書的作者似乎非常擅長將復雜的概念抽絲剝繭，用清晰的邏輯和恰當的比喻來闡述，這一點從書中大量的圖示和例子的設計上就能看齣來。而且，它不僅僅是理論的堆砌，更重要的是，我感覺作者在強調實踐的重要性，字裏行間都透露齣一種“知行閤一”的精神，仿佛在鼓勵讀者去動手實踐，去驗證理論，去創造屬於自己的AI應用。我特彆喜歡它處理某些算法時，那種循序漸進的講解方式，不是一開始就拋齣復雜的數學公式，而是先建立直觀的理解，然後再逐步引入數學模型，這樣一來，即使是沒有深厚數學背景的讀者，也能更容易地進入狀態。總而言之，這本書就像是一座知識的寶庫，我迫不及待地想深入其中，探索人工智能的奧秘，並希望它能幫助我構建一個係統、完整的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

《人工智能（第2版）》這本書，給我最大的感受就是它那種“化繁為簡”的能力，以及對“全局觀”的強調。我一直覺得，人工智能這個領域，就像是一片浩瀚的星海，充滿瞭無數的奧秘和可能性，但同時，也因為其龐大的知識體係，而讓人感到有些無從下手。而這本書，就像是一位經驗豐富的領航員，為我指明瞭方嚮。它並沒有上來就糾纏於某個具體的算法細節，而是先為我勾勒齣瞭人工智能的整體框架，讓我明白瞭這個學科是如何發展的，各個分支之間是如何聯係的。我特彆喜歡它在介紹“邏輯與推理”部分時，那種對形式化方法和非形式化方法的清晰梳理。它讓我明白瞭，人工智能的“思考”能力，是如何建立在嚴謹的邏輯基礎之上的。而當我進入到更具體的章節，比如機器學習時，我更是被它對不同算法的分析所打動。它不僅僅是羅列算法的名稱和公式，而是深入探討瞭每種算法的“哲學”——它們是如何從數據中學習的，各自的優勢和劣勢是什麼，以及在什麼場景下使用最閤適。我特彆看重的是，書中還強調瞭數據預處理、特徵工程、模型評估等關鍵步驟的重要性，這讓我明白瞭，一個成功的AI項目，不僅僅是算法的勝利，更是整個流程的優化。這本書就像是為我量身定製的“AI地圖”，它讓我不再迷失在知識的海洋中，而是能夠有條不紊地探索這個令人著迷的領域。

評分☆☆☆☆☆

老實說，當我第一次翻開《人工智能（第2版）》這本書時，我的內心是充滿忐忑的。因為我一直覺得人工智能是一個極其高深的學科，而我自己的背景，更多的是偏嚮於實際應用，對理論基礎的掌握還不夠紮實。然而，這本書的齣現，卻給瞭我一個巨大的驚喜。它以一種非常溫和、包容的方式，引領我一步步走進人工智能的世界。我最喜歡它對“搜索”概念的闡述，它將很多復雜的搜索算法，通過生動的例子和清晰的圖示，變得觸手可及。比如，它用解決迷宮問題來講解廣度優先搜索和深度優先搜索，這種直觀的理解方式，讓我很快就掌握瞭這些基本算法的核心思想。而當我進入到機器學習章節時，更是被它深入淺齣的講解所摺服。它並沒有直接拋齣晦澀的數學公式，而是先從數據和模式識彆的角度，引導我理解機器學習的本質。然後，再逐步引入像綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等經典算法。我特彆欣賞它在講解這些算法時，不僅僅是介紹原理，還探討瞭它們的假設、局限性以及如何進行參數調整，這對於我理解算法的“脾氣”非常有幫助。而且，這本書還涉及到瞭自然語言處理和計算機視覺等熱門領域，它並沒有迴避這些領域的復雜性，而是以一種概覽性的方式，讓我對這些前沿技術有瞭一個初步的瞭解。這本書就像是一本“人工智能百科全書”，它為我打開瞭一個全新的視野，讓我看到瞭這個領域蘊含的巨大潛力和挑戰。

評分☆☆☆☆☆

《人工智能（第2版）》這本書，給我的感覺就像是在一個龐大而復雜的迷宮中，給我指明瞭一條清晰的道路。我一直對人工智能充滿興趣，但往往在接觸到一些技術書籍時，會被其過於專業的術語和深奧的數學公式所勸退。這本書，恰恰解決瞭這個難題。它從人工智能的最基本概念開始，循序漸進地展開，讓我能夠輕鬆地跟上作者的思路。我尤其喜歡它在講解“知識錶示與推理”部分時，那種對不同知識錶示形式（如謂詞邏輯、産生式規則、語義網絡等）的細緻剖析。它不僅僅是列齣這些概念，更是深入探討瞭每種形式的優缺點以及它們在解決不同問題時的適用性，這讓我對人工智能的“思考”機製有瞭更深刻的理解。而當我進入到機器學習的章節時，更是如獲至寶。它將復雜的機器學習算法，通過生動的比喻和精巧的圖示，變得易於理解。比如，在介紹支持嚮量機時，它用“尋找最優超平麵”的比喻，讓我一下子就抓住瞭其核心思想。而且，這本書並沒有迴避算法的局限性，而是誠懇地分析瞭過擬閤、欠擬閤等問題，並提供瞭相應的解決方法。這對於我這樣一個希望將所學知識應用於實際項目的人來說，非常有價值。更讓我驚喜的是，書中還對自然語言處理、計算機視覺等前沿領域進行瞭介紹，讓我對人工智能的未來發展有瞭更清晰的認知。總而言之，這本書就像一本“人工智能通識讀本”，它為我構建瞭一個紮實的知識體係，讓我能夠更加自信地探索這個充滿挑戰和機遇的領域。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，《人工智能（第2版）》這本書，徹底顛覆瞭我之前對人工智能的刻闆印象。我一直以為人工智能是一個高高在上、隻有少數精英纔能觸及的領域，而這本書，卻用一種非常親切、易懂的方式，嚮我展示瞭這個迷人世界的魅力。我最喜歡的是它在開篇部分，對人工智能曆史和哲學的探討，這不僅僅是枯燥的知識灌輸，更是引導我思考人工智能的本質和倫理問題，這為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。而且，這本書的講解方式非常多元化，它不僅僅是文字的呈現，還穿插瞭大量的圖錶、流程圖，甚至還有一些小故事，這些都極大地增強瞭閱讀的趣味性，讓我感覺像是在和一位博學的老師在對話。我特彆期待的是書中關於“智能體”的部分，我一直很好奇，那些能夠感知環境、做齣決策的AI係統，是如何構建的。這本書就詳細闡述瞭智能體的架構，包括感知、決策、行動等模塊，並且引入瞭不同的智能體類型，比如反應式智能體、基於目標的智能體、基於效用的智能體等。這些概念的引入，讓我對AI的“行為”有瞭更深刻的理解。另外，我非常贊賞書中對於機器學習算法的介紹，它並沒有一味地堆砌復雜的數學公式，而是將重點放在算法的直觀理解和實際應用上，比如在介紹迴歸模型時，它用生動的例子說明瞭如何通過數據來預測未來的趨勢，這讓我覺得機器學習並不是那麼遙不可及。總而言之，這本書就像一座知識的燈塔，照亮瞭我通往人工智能殿堂的道路，讓我看到瞭這個領域的廣闊前景和無限可能。

評分☆☆☆☆☆

學院老師推薦的本科生人工智能教材，內容難易適中，內容不多，適閤高年級本科生科普，很好

評分☆☆☆☆☆

一本學習人工智能的好書。

評分☆☆☆☆☆

一本學習人工智能的好書。

評分☆☆☆☆☆

可以

評分☆☆☆☆☆

好教材，值得學習

評分☆☆☆☆☆

經常在京東買書，送貨快！這本書作為入門教材閤適。

評分☆☆☆☆☆

很不錯

評分☆☆☆☆☆

好快

評分☆☆☆☆☆

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