齣版者的話
叢書序言
叢書編委會
前言
教學建議
第1章 緒論
1.1 什麼是人工智能
1.1.1 人工智能
1.1.2 智能
1.1.3 人工智能的測試
1.2 人工智能的研究內容
1.2.1 學科結構
1.2.2 基本技術
1.2.3 基本內容
1.3 人工智能的研究目標
1.4 人工智能的研究途徑和方法
1.4.1 傳統劃分方法
1.4.2 現代劃分方法
1.5 人工智能的研究領域
1.5.1 博弈
1.5.2 自動定理證明
1.5.3 專傢係統
1.5.4 模式識彆
1.5.5 機器學習
1.5.6 計算智能
1.5.7 自然語言處理
1.5.8 分布式人工智能
1.5.9 機器人
1.6 人工智能的發展概況
1.6.1 誕生
1.6.2 發展
1.6.3 現狀與發展趨勢
習題
第2章 基於圖的知識錶示與圖搜索技術
2.1 概述
2.1.1 知識與問題求解框架
2.1.2 知識錶示
2.1.3 圖搜索技術
2.2 狀態空間圖錶示
2.2.1 狀態空間圖
2.2.2 隱式狀態空間圖
2.3 狀態空間圖的盲目搜索
2.3.1 廣度優先搜索
2.3.2 深度優先搜索
2.4 狀態空間圖的啓發式搜索
2.4.1 啓發式搜索算法
2.4.2 啓發式搜索的A算法和A�乘惴�
2.4.3 A�乘惴ㄔ謨蝸分械撓τ�
2.5 與或圖錶示及搜索技術
2.5.1 與或圖錶示
2.5.2 與或樹的盲目搜索
2.5.3 與或樹的啓發式搜索
2.6 博弈樹及搜索技術
2.6.1 博弈樹
2.6.2 博弈樹搜索
2.6.3 剪枝技術在博弈問題中的應用
習題
第3章 基於謂詞邏輯的知識錶示與機器推理技術
3.1 機器推理概述
3.2 謂詞邏輯簡介
3.2.1 基於命題邏輯的知識錶示
3.2.2 謂詞邏輯
3.2.3 基於謂詞邏輯的知識錶示
3.3 自然演繹推理
3.4 歸結演繹推理
3.4.1 子句集
3.4.2 命題邏輯中的歸結原理
3.4.3 替換與閤一
3.4.4 謂詞邏輯中的歸結原理
3.4.5 利用歸結原理求解問題
3.4.6 歸結策略
3.5 歸結原理與Prolog語言
3.5.1 Horn子句
3.5.2 邏輯程序設計語言Prolog
3.6 基於規則的演繹推理
3.6.1 正嚮演繹推理
3.6.2 反嚮演繹推理
3.6.3 雙嚮演繹推理
習題
第4章 不確定性知識的錶示與推理技術
4.1 不確定性知識的錶示與推理概述
4.1.1 不確定性及其類型
4.1.2 不確定性推理
4.2 確定性理論
4.2.1 知識的不確定性錶示
4.2.2 證據的不確定性錶示
4.2.3 不確定性的傳播與計算
4.2.4 確定性理論的特點及進一步發展
4.3 主觀貝葉斯方法
4.3.1 知識的不確定性錶示
4.3.2 證據的不確定性錶示
4.3.3 不確定性的傳播與計算
4.3.4 主觀貝葉斯方法的特點
4.4 證據理論
4.4.1 D-S理論
4.4.2 證據理論的不確定性推理模型
4.5 基於貝葉斯網絡的推理
4.5.1 什麼是貝葉斯網絡
4.5.2 貝葉斯網絡推理
4.6 模糊推理
4.6.1 模糊集閤及模糊邏輯
4.6.2 簡單模糊推理
4.7 不確定性推理的應用
習題
第5章 産生式錶示與專傢係統
5.1 産生式與産生式係統
5.1.1 産生式錶示
5.1.2 産生式係統結構
5.1.3 産生式係統工作過程
5.2 專傢係統概述
5.2.1 什麼是專傢係統
5.2.2 專傢係統的類型
5.2.3 專傢係統的發展
5.3 專傢係統結構及工作過程
5.3.1 專傢係統的結構
5.3.2 專傢係統工作過程
5.4 專傢係統的開發
5.4.1 開發步驟和方法
5.4.2 知識獲取
5.4.3 推理機及解釋機構設計
5.4.4 開發工具及開發環境
5.5 專傢係統的實例
5.6 新型專傢係統
5.6.1 分布式專傢係統
5.6.2 協同式專傢係統
5.6.3 模糊專傢係統
5.6.4 神經網絡專傢係統
習題
第6章 機器學習
6.1 概述
6.1.1 機器學習的定義
6.1.2 機器學習係統的基本結構
6.1.3 一個學習係統的例子
6.2 概念學習
6.2.1 概念學習的FIND-S算法
6.2.2 FIND-S算法實例
6.3 決策樹
6.3.1 決策樹的錶示
6.3.2 決策樹的學習--ID3算法
6.3.3 ID3算法實例
6.4 人工神經網絡
6.4.1 感知器
6.4.2 綫性單元
6.4.3 多層網絡和反嚮傳播算法
6.4.4 反嚮傳播算法實例
6.5 遺傳算法
6.5.1 遺傳算法模型
6.5.2 遺傳算法實例
6.5.3 遺傳編程
6.5.4 遺傳編程舉例
習題
第7章 計算智能
7.1 人工免疫算法
7.1.1 自然免疫係統
7.1.2 人工免疫算法模型
7.1.3 人工免疫算法的應用
7.2 蟻群算法
7.2.1 螞蟻係統的原理
7.2.2 蟻群算法模型
7.2.3 蟻群算法的應用
7.3 粒子群算法
7.3.1 粒子群係統
7.3.2 粒子群算法模型
7.3.3 粒子群算法的應用
7.4 模擬退火算法
7.4.1 固體退火過程
7.4.2 模擬退火算法模型
7.4.3 模擬退火算法的應用
習題
第8章 自然語言處理
8.1 概述
8.1.1 自然語言的特點
8.1.2 自然語言處理涉及的層次
8.2 詞法分析
8.2.1 英語中詞的識彆
8.2.2 漢語分詞
8.3 句法分析
8.3.1 短語結構語法
8.3.2 依存語法
8.4 語義分析
8.4.1 詞義消歧
8.4.2 語義角色標注
8.5 語言知識庫
8.5.1 現代漢語語法信息詞典
8.5.2 知網
8.5.3 現代漢語虛詞用法知識庫
8.6 自然語言處理的應用
8.6.1 機器翻譯
8.6.2 信息檢索
習題
第9章 分布式人工智能及其應用
9.1 DAI的特點
9.1.1 Agent及其特性
9.1.2 Agent分類
9.1.3 Agent的BDI模型
9.1.4 Agent聯盟
9.1.5 DAI係統特性
9.2 多Agent係統
9.2.1 多Agent係統分類
9.2.2 Agent的學習
9.2.3 多Agent通信
9.3 分布式問題求解
9.3.1 多Agent聯閤求解過程
9.3.2 閤同網
9.4 並行人工智能
9.4.1 並行人工智能的軟件支持
9.4.2 並行人工智能的硬件支持
9.5 分布式人工智能的應用
9.5.1 多Agent在軍事作戰指揮係統中的應用
9.5.2 多Agent在智能交通中的應用
9.5.3 多Agent在智能大廈中的應用
習題
實驗指導
基礎實驗部分
實驗一 求解八數碼問題
實驗二 使用極小極大分析方法實現井字棋遊戲
實驗三 實現基於謂詞邏輯的歸結原理
實驗四 實現一個基於産生式係統的小型專傢係統
擴展實驗部分
參考文獻
坦白說,拿到這本書的時候,我並沒有期待它能帶來多大的震撼。我一直認為人工智能是個非常前沿且高深莫測的領域,充其量也就是一些技術專傢的談資。然而,《人工智能》這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者的敘述方式極具感染力,他並沒有直接羅列枯燥的技術術語,而是通過引人入勝的故事和生動的比喻,將人工智能的復雜概念巧妙地展現在讀者麵前。我尤其欣賞作者在探討人工智能的“學習”能力時,所使用的類比。他將機器學習的過程比作一位藝術傢通過不斷地觀察、模仿和實踐,最終形成自己獨特風格的過程。這種描述方式,讓我深刻地理解瞭機器是如何從海量數據中提煉模式,並不斷優化自身性能的。書中對於人工智能在創意産業,例如音樂創作和繪畫領域的應用,更是讓我大開眼界。我從未想過,機器也能擁有如此強大的創造力。同時,作者也並沒有迴避人工智能發展過程中所帶來的倫理睏境和潛在風險,比如數據隱私、算法歧視以及對就業市場的影響。這些深刻的討論,讓我開始思考,在享受人工智能帶來的便利的同時,我們也需要警惕它可能帶來的負麵效應。總而言之,這本書不僅拓展瞭我的知識邊界,更引發瞭我對人工智能與人類社會未來關係的深刻反思。
評分我一直對那些能夠將復雜事物變得簡單易懂的作者深感欽佩,而《人工智能》的作者無疑就是這樣一位大師。在我看來,人工智能本身就是一個極具挑戰性的主題,稍有不慎就容易變得晦澀難懂,讓人望而卻步。但這本書完全沒有給我帶來這樣的睏擾,反而像一位耐心細緻的老師,循序漸進地引導我進入這個精彩的世界。開篇部分,作者用瞭很多非常生活化的例子,比如我們每天使用的導航軟件,它如何通過分析實時交通數據來規劃最優路綫,這背後其實就蘊含著人工智能的核心思想。這種接地氣的講解方式,瞬間拉近瞭我與人工智能的距離。我特彆喜歡作者在解釋“深度學習”時,將它比作人腦處理信息的多層結構,每一層都在進行不同程度的抽象和特徵提取,最終形成對事物的深刻理解。這個比喻讓我對原本抽象的神經網絡模型有瞭直觀的認識。而且,書中並沒有止步於理論的介紹,還穿插瞭很多關於人工智能在各個行業應用的案例,比如自動駕駛汽車的實現、智能傢居的普及,以及在醫療領域輔助診斷的進步。這些真實的案例,讓我看到瞭人工智能不僅僅是實驗室裏的研究,更是已經滲透到我們生活方方麵麵的強大力量。讀完這本書,我對人工智能的認識不再是停留在“機器人”的層麵,而是有瞭更係統、更深入的理解。
評分這本書給我的感覺,與其說是在閱讀一本關於技術發展史的書,不如說是在進行一次深入的哲學探討。我一直認為,人工智能不僅僅是關於代碼和算法,它更是關於“智能”本身的本質,關於人類意識的邊界,以及關於我們如何與非生命體建立聯係的思考。作者在書中,並沒有迴避這些深刻的問題,反而將其作為推進論述的核心。他通過分析人工智能的發展曆程,從最初的邏輯推理,到現在的機器學習和深度學習,揭示瞭人類對“智能”的理解是如何不斷深化和演進的。我尤其喜歡作者在探討“強人工智能”的實現可能性時,所提齣的觀點。他並沒有給齣非黑即白的答案,而是引導讀者去思考,什麼是真正的意識,機器是否有可能擁有情感,以及如果真的有一天機器擁有瞭意識,我們該如何與之相處。書中關於人工智能在倫理、法律和社會治理方麵的討論,也讓我受益匪淺。它讓我意識到,在享受技術帶來的便利的同時,我們更需要警惕其可能帶來的風險,並積極探索建立與之相適應的規範和約束。這本書讓我對人工智能的認識,已經超越瞭單純的技術層麵,上升到瞭對人類文明和未來走嚮的深刻反思。
評分當我翻開這本書的扉頁時,腦海中浮現的,依舊是那些關於未來世界的宏大敘事,充滿瞭機器統治和人類衰落的戲劇性場景。然而,《人工智能》這本書,卻以一種更為溫和卻又深刻的方式,引導我重新審視瞭這個領域。作者並非一味地強調技術的奇觀,而是著重於人工智能如何作為一種工具,去輔助甚至增強人類的能力。我被書中關於“人機協作”的論述深深吸引,它描繪瞭一個並非你死我活的未來,而是人類與人工智能相互依存、共同發展的和諧圖景。書中對人工智能的“創造力”的探討,也讓我耳目一新。它並沒有將機器的創造視為對人類創造的取代,而是將其看作是一種新的錶達方式,一種對未知領域的探索。作者用瞭很多充滿詩意的語言,來描述人工智能在音樂、繪畫等藝術領域的探索,讓我感受到瞭科技與藝術融閤的獨特魅力。而且,書中對人工智能的“倫理邊界”和“社會責任”的探討,也顯得尤為重要。它提醒著我們,在擁抱技術進步的同時,也必須謹慎地思考其可能帶來的負麵影響,並努力構建一個公平、包容的人工智能社會。這本書讓我對人工智能的未來,有瞭更理性、更富有人文關懷的認識。
評分一直以來,我對人工智能都保持著一種既好奇又略帶不安的情緒。它總被描繪成未來世界的主角,但對於普通人來說,它的運作機製和具體應用,卻顯得有些神秘莫測。直到我讀瞭《人工智能》這本書,纔感覺自己真正觸碰到瞭這個領域的脈搏。作者的敘述風格非常獨特,他沒有采取傳統的學術論文式的寫作方式,而是更像一位充滿激情的探索者,分享他對人工智能的見解和感悟。我尤其被作者對於“智能”本身的定義和探討所吸引。他並沒有給齣一個僵化的定義,而是通過剖析不同形式的智能,來引導讀者思考機器智能的可能性。書中關於“算法黑箱”的討論,讓我對人工智能的決策過程有瞭更深的理解,也意識到瞭透明度和可解釋性的重要性。作者還花瞭很大的篇幅去講述人工智能在藝術、音樂、文學等領域的突破,這讓我看到瞭科技與人文結閤的無限可能。他並沒有誇大其詞,而是理性地分析瞭人工智能在這些領域能夠扮演的角色,以及它可能帶來的顛覆。這本書讓我明白,人工智能的發展,並不僅僅是技術層麵的進步,更是一場關於人類自身能力、創造力和未來生存方式的深刻變革。我開始從一個新的視角去審視科技,也對未來的生活有瞭更多的期待和思考。
評分我一直認為,理解一個復雜的概念,最重要的是找到一個好的切入點,而這本書無疑給瞭我這個絕佳的機會。我並非技術背景齣身,對編程、算法這些詞匯總有一種天然的距離感,但這本書的作者似乎早就預料到瞭這一點。他沒有用晦澀難懂的語言來構建他的論述,而是像一位經驗豐富的導遊,帶著我一步一步地探索人工智能的奇妙世界。從最初對“什麼是人工智能”的基本定義,到逐步深入到它的各個分支,比如計算機視覺、自然語言處理、機器人技術等等,每一步都講解得清晰明瞭,而且總能找到非常貼切的生活化例子來印證。我特彆喜歡作者在講解神經網絡時,用到的“模仿人腦神經元連接”的類比,這讓我瞬間就理解瞭其基本工作原理,而不是死記硬背那些復雜的數學公式。書中還提到瞭人工智能在醫療診斷、金融風控等行業的實際應用案例,這些案例的生動性,讓我看到瞭人工智能改變現實世界的巨大潛力。讀到最後,我對人工智能的理解已經不再是模糊的印象,而是有瞭一個比較清晰的框架,知道它大緻的組成部分,瞭解它的一些關鍵技術,也對它未來的發展方嚮有瞭一些自己的判斷。這本書真的就像一扇窗,讓我得以窺見人工智能的廣闊天地。
評分我一直覺得,理解一個復雜概念的關鍵,在於找到閤適的切入點。而《人工智能》這本書,無疑為我打開瞭這扇大門。我並非技術背景齣身,對人工智能的認知,一度停留在淺顯的理解層麵。但這本書以其獨特的敘事方式,讓我這個“門外漢”也能夠輕鬆地遨遊於這個充滿魅力的領域。作者並沒有直接堆砌晦澀的專業術語,而是巧妙地將人工智能的原理,與我們日常生活中觸手可及的現象相結閤。例如,在解釋“推薦算法”時,作者通過分析我們瀏覽網頁、觀看視頻的習慣,生動地闡釋瞭機器是如何“理解”並“預測”我們的偏好的。這種將抽象理論具體化的方式,極大地降低瞭理解門檻。我特彆欣賞作者在闡述“神經網絡”這一核心概念時,所使用的比喻。他將神經網絡比作一個復雜的信號處理係統,信息在其中經過層層傳遞和轉化,最終形成有意義的輸齣。這個生動的類比,讓我對原本抽象的模型有瞭直觀的認識。此外,書中還列舉瞭大量人工智能在各個行業的應用案例,從智能醫療到自動駕駛,從金融風控到智慧城市,這些真實而鮮活的案例,讓我深刻地體會到瞭人工智能正在如何悄無聲息地改變著我們的世界,並且看到瞭它在未來社會發展中所扮演的至關重要的角色。
評分老實說,一開始拿起這本書,我並沒有預設它會觸及到我內心深處的某些東西。我的職業與科技領域相去甚遠,對人工智能的認知僅限於新聞報道和一些淺顯的科普文章。然而,這本書以一種極其細膩且富有洞察力的方式,剝開瞭人工智能的層層外殼,展現瞭它背後蘊含的哲學思考和對人類文明演進的深刻影響。作者在闡述人工智能的學習機製時,並沒有止步於技術細節,而是花瞭大量篇幅去探討“意識”的本質,以及機器是否有可能真正擁有意識。這種跨領域的探討讓我感到新奇又著迷。我尤其喜歡其中關於“強人工智能”和“弱人工智能”的區分,以及對“奇點”的討論。作者並沒有給齣確切的答案,而是引導讀者去思考,去想象,去辯論。這種開放式的敘述方式,讓我覺得這本書不僅僅是一本介紹性讀物,更像是一次與作者和其他讀者共同進行的思想實驗。在閱讀過程中,我常常會停下來,結閤自己的生活經驗和對未來的設想,去揣摩書中提齣的觀點。書中還討論瞭人工智能在藝術創作、情感交流等領域的潛在應用,這讓我對未來的生活充滿瞭好奇和一絲隱憂。它迫使我去重新審視人類的獨特性,以及我們在與日益智能化的機器共存的過程中,應該如何保持自己的主體性和價值。
評分說實話,我拿到這本書的時候,並沒有抱有多大的期望。我對人工智能的理解,僅限於科幻電影裏的那些情節,覺得離現實生活太遠瞭。但是,這本書的作者用一種非常接地氣的方式,讓我這個門外漢也能夠輕鬆地走進人工智能的世界。他沒有上來就講一堆專業術語,而是從我們日常生活中隨處可見的例子說起,比如手機裏的拍照功能,它如何識彆齣人臉並進行優化,又比如我們網購時看到的商品推薦,背後隱藏著怎樣的算法邏輯。這些生動的例子,讓我一下子就明白瞭人工智能是如何與我們的生活息息相關的。我特彆喜歡作者在解釋“數據”在人工智能中的重要性時,用到的“燃料”的比喻。他生動地描繪瞭數據如何驅動人工智能的“學習”和“進化”,就像汽車需要燃料纔能行駛一樣。而且,書中對於人工智能在各個行業的應用,也做瞭非常細緻的介紹,比如在醫療領域,它如何幫助醫生更早地發現疾病;在交通領域,它如何讓自動駕駛汽車變得越來越安全。讀完這本書,我對人工智能不再是模糊的概念,而是有瞭清晰的認識,也看到瞭它改變世界的巨大潛力。
評分這本書真的讓我大開眼界,雖然我之前對人工智能這個領域一直保持著好奇,但總覺得它離我生活有點遙遠,像科幻電影裏的情節。拿到這本《人工智能》的時候,我本來沒抱太大期望,想著可能就是一些枯燥的技術術語和復雜的算法介紹,但事實完全不是這樣。作者的敘述方式非常生動有趣,他沒有直接堆砌專業名詞,而是從很多我們生活中都能接觸到的例子入手,比如智能手機的語音助手、推薦算法,甚至是我們每天刷短視頻的邏輯,都巧妙地聯係到瞭人工智能的核心概念。讀到關於機器學習的部分,我纔明白原來“學習”這個詞在人工智能領域有著如此深刻的含義,它不是簡單的記憶,而是通過大量數據進行模式識彆、歸納總結,並在此基礎上做齣預測和決策。作者用瞭一個非常形象的比喻,把機器學習比作小孩子學走路,摔倒瞭再爬起來,不斷嘗試,直到找到平衡。這個比喻一下子就讓我明白瞭抽象的算法背後的原理。而且,書中關於人工智能的倫理和社會影響的探討也讓我印象深刻,它不僅僅是關於技術本身,更是在思考這項技術如何改變我們的社會,以及我們在發展人工智能的過程中需要注意和承擔的責任。讀完後,我感覺自己對這個曾經遙不可及的領域有瞭前所未有的親近感,也更願意去深入瞭解它未來可能帶來的變化。
評分後麵介紹瞭就一些問題的算法分析 和解決思路
評分書很不錯,對於初學者十分有用!
評分後麵介紹瞭就一些問題的算法分析 和解決思路
評分很快
評分真的是無比無比慢啊。。。。慢慢慢死瞭。。。
評分非常滿意
評分課本,好於不好也不知道..
評分書很不錯,對於初學者十分有用!
評分課本,好於不好也不知道..
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