人工智能/21世纪大学本科计算机专业系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马少平，朱小燕 著

图书标签:

• 人工智能
• 计算机科学
• 本科教材
• 21世纪大学
• 计算机专业
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• 数据科学
• 高等教育

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302089117

版次：1

商品编码：11360610

包装：平装

丛书名： 21世纪大学本科计算机专业系列教材

开本：16开

出版时间：2004-08-01

用纸：胶版纸

页数：324

字数：436000

正文语种：中文

编辑推荐

　　人工智能是一个多学科的交叉学科，涉及的内容广泛，而且一直在不断的发展，随时都在产生新的方法和理论。本书主要介绍人工智能研究中那些基本的、经典的理论和方法，为计算机科学和技术人员以及其他学科领域中对人工智能感兴趣的科技工作者和学生提供基本的人工智能技术和有关问题的知识。
　　l人工智能的一个主要特点就是涉及范围广，发展快速，内容相对比较杂。因此在内容组织上就要力求突出重点内容，系统性强，把人工智能中基本的内容反映出来，使得学生能在有限的学时内，系统深入地掌握人工智能中主要的基本问题，为进一步深入研究人工智能问题打下良好基础。
　　l针对人工智能的几个重要的专题，例如：知识表示、不确定性推理、机器学习、自然语言处理等进行了较深入的讨论。本教材的特点和创新也是体现在这个方面。
　　l在内容组织上既包括了启发式搜索、博弈树搜索、知识表示等这些非常经典的内容，又包括了局部搜索、模拟退火、遗传算法、机器学习等比较新的内容。同时，增加了人工智能有关的哲学问题的探讨，如图灵测试、中文屋子问题等，这些内容的讨论将有助于学生理解什么人工智能。
　　l本书参考了ACM和IEEECSComputingCurricula中关于人工智能的有关部分，结合作者自己多年从事人工智能教学和科研的工作经验，确定了两大主线：一是适应于本科生教学的，以搜索为主线，主要讲解启发式搜索，博弈树搜索，局部搜索，模拟退火，遗传算法等内容，使得学生通过本课程的学习，掌握利用搜索技术求解人工智能问题的方法。二是适合于研究生教学的，一些更加深入的问题，主要讲解谓词逻辑，知识表示，机器学习，不确定推理等内容，使得学生通过课程学习，了解更多的人工智能求解问题的方法。这些内容前后呼应，本科教学为研究生教学打下基础。
　　本教材已经被作为国内具影响的人工智能的教材、，被国内众多高校广泛采用，本书发行已超5万册。
　　配套资源：提供了教学用PowerPoint课件，可以在清华大学出版社网站免费下载。
　　清华大学孙茂松教授推荐：
　　本教材充分考虑了教学的特点，内容十分丰富，知识结构合理，整体性强，反映了人工智能科学发展迄今为止的主要结晶。对主要算法的叙述，难度恰当，且作了必要的展开，决不流于泛泛的一般介绍。举例详实，富有启发性。这些构成了本教材的鲜明特色。其中第5、6、7三章，对国内传统的《人工智能》教材，作了大幅度拓展，使得教材的面貌一新，这也构成了本教材的另一个鲜明特色。相信这部教材的出版，一定会得到任课教师与广大学生的欢迎。

内容简介

　　《人工智能/21世纪大学本科计算机专业系列教材》主要阐述人工智能问题求解方法的一般性原理和基本思想。主要内容有：一般的搜索问题，包括盲目搜索和启发式搜索等；与或图搜索，包括AO*算法和博弈树搜索等；谓词逻辑以及基于归结的定理证明方法；知识表示，包括产生式方法、语义网络、框架等；不确定性推理方法，包括贝叶斯方法、证据理论和确定性方法等；机器学习，包括实例学习、解释学习、决策树学习和神经网络等；高级搜索，包括局部搜索方法、模拟退火方法和遗传算法等。

作者简介

　　马少平、朱小燕，清华大学计算机系教授、博士生导师。多年在清华大学从事与人工智能相关的教学和研究工作，曾与他人著过《人工智能导论》，自1992年起至今从事清华大学计算机系本科生必修课“人工智能导论”教学工作，自1994年起至今从事清华大学计算机系研究生学位课“人工智能原理”教学工作。

内页插图

目录

第0章 绪论
0.1 什么是人工智能
0.2 图灵测试
0.3 中文屋子问题
0.4 人工智能的研究目标
0.5 人工智能发展简史
0.6 人工智能研究的课题
第1章 搜索问题
1.1 回溯策略
1.2 图搜索策略
1.3 无信息图搜索过程
1.4 启发式图搜索过程
1.5 搜索算法讨论
习题
第2章 与或图搜索问题
2.1 与或图的搜索
2.2 与或图的启发式搜索算法AO
2.3 博弈树的搜索
习题
第3章 谓词逻辑与归结原理
3.1 命题逻辑
3.1.1 命题
3.1.2 命题公式
3.1.3 命题逻辑的意义
3.1.4 命题逻辑的推理规则
3.1.5 命题逻辑的归结方法
3.2 谓词逻辑基础
3.2.1 谓词基本概念
3.2.2 一阶谓词逻辑
3.2.3 谓词演算与推理
3.2.4 谓词知识表示
3.3 谓词逻辑归结原理
3.3.1 归结原理概述
3.3.2 Skolem标准型
3.3.3 子句集
3.3.4 置换与合一
3.3.5 归结式
3.3.6 归结过程
3.3.7 归结过程控制策略
3.4 Herbrand定理
3.4.1 概述
3.4.2 H域
3.4.3 H解释
3.4.4 语义树与Herbrand定理
3.4.5 Herbrand定理
3.4.6 Herbrand定理与归结法的完备性
习题
第4章 知识表示
4.1 概述
4.1.1 知识
4.1.2 知识表示
4.1.3 知识表示观
4.2 产生式表示
4.2.1 事实与规则的表示
4.2.2 产生式系统的结构
4.2.3 产生式系统的推理
4.2.4 产生式表示的特点
4.3 语义网络表示
4.3.1 语义网络的结构
4.3.2 基本的语义关系
4.3.3 语义网络的推理
4.3.4 语义网络表示法的特点
4.4 框架表示
4.4.1 框架结构
4.4.2 框架表示下的推理
4.4.3 框架表示法的特点
4.5 其他表示方法
4.5.1 脚本知识表示方法
4.5.2 过程性知识表示法
4.5.3 直接性知识表示方法
习题
第5章 不确定性推理方法
5.1 概述
5.1.1 不确定性
5.1.2 不确定性推理的基本问题
5.1.3 不确定性推理方法的分类
5.2 概率论基础
5.2.1 随机事件
5.2.2 事件的概率
5.2.3 贝叶斯定理
5.2.4 信任几率
5.3 贝叶斯网络
5.3.1 贝叶斯网络基本概念
5.3.2 贝叶斯网络的推理模式
5.4 主观贝叶斯方法
5.4.1 规则的不确定性
5.4.2 证据的不确定性
5.4.3 推理计算
5.5 确定性方法
5.5.1 规则的不确定性度量
5.5.2 证据的不确定性度量
5.5.3 不确定性的传播与更新
5.5.4 问题
5.6 证据理论（D-Stheory）
5.6.1 基本概念
5.6.2 证据的不确定性
5.6.3 规则的不确定性
5.6.4 推理计算
习题
第6章 机器学习
6.1 概述
6.1.1 机器学习的基本概念
6.1.2 机器学习研究的意义
6.1.3 机器学·习发展历史
6.1.4 机器学习分类
6.2 机器学习的基本系统结构
6.2.1 环境
6.2.2 知识库
6.2.3 学习环节
6.2.4 执行环节
6.3 实例学习
6.3.1 实例学习的基本概念
6.3.2 实例学习方法的分类
6.3.3 变型空间法
6.4 解释学习
6.4.1 解释学习的基本概念
6.4.2 解释学习方法
6.5 决策树学习
6.5.1 概述
6.5.2 1D3算法
6.6 神经网络学习
6.6.1 神经网络基础
6.6.2 前馈型人工神经网络
6.6.3 自组织竞争人工神经网络
6.6.4 人工神经网络的应用
习题
第7章 高级搜索
7.1 基本概念
7.1.1 组合优化问题
7.1.2 邻域
7.2 局部搜索算法
7.3 模拟退火算法
7.3.1 固体退火过程
7.3.2 模拟退火算法
7.3.3 参数的确定
7.3.4 应用举例——旅行商问题
7.4 遗传算法
7.4.1 生物进化与遗传算法
7.4.2 遗传算法的实现问题
习题
参考文献

精彩书摘

　　0．3 中文屋子问题
　　智能的体现离不开理解。像前面介绍的图灵测试，如果计算机要正确地回答问题，首先必须要正确地理解问题。现在的问题是，即使一台计算机通过了图灵测试，那么它是否真正理解了问题呢？美国哲学家约翰·希尔勒对此提出了否定意见。他认为，即便一台计算机通过了图灵测试，但这台计算机仍然不具备和理解有关的精神属性。这要从罗杰·施安克编写的一个故事理解程序说起。该程序可以在“阅读”一个英文写的小故事之后，回答一些与故事有关的问题。例如，对于这样两段内容：“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡包端来时发现被烘脆了，此人暴怒地离开餐馆，没有付账或留下小费。”“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡包端来后他非常喜欢它，而且在离开餐馆付账之前，给了女服务员很多小费。”作为对“理解”故事的检验，可以向计算机询问，在每一种情况下此人是否吃了汉堡包。由于在两段内容中，都没有直接提及此人是否吃了汉堡包这样的信息，因此要回答这样的问题，需要对这两段话的内容进行理解。对于这样特定的例子，计算机程序可以给出完全与人类一致的回答，即第一种情况回答“否”，第二种情况回答“是”。对于这样简单的问题，可以说计算机通过了图灵测试。但是计算机真正理解了这两段话的含义了吗？为此希尔勒提出了中文屋子问题。
　　希尔勒首先设想故事不是用英文，而是用中文写的。这一点对计算机程序来说并没有太大的变化，只是将针对英文的处理改变为处理中文即可。计算机对故事处理的所有运算均转换为一组指令。希尔勒想象自己在一个屋子里操作这些指令。代表这一故事和问题的一连串符号通过一条很小的缝隙送到屋子里。除了故事和问题以外，不允许任何其他信息渗透到屋子里。希尔勒完全按照程序的处理过程对故事和问题进行处理，并最终通过同样的缝隙将结果送到屋子外面。由于希尔勒完全按照施安克的程序进行操作，因此最终得到的结果是中文的“是”或“否”，并以此作为对中文故事和问题的回答。
　　希尔勒完成这样的工作可能需要花费难以想象的时间，如果不考虑时间因素，从理论上来讲，只要计算机能做到的任何事情，人也一定能够完成。现在，问题来了。希尔勒清楚地表明：他根本不懂任何中文。对于刚才的故事，讲的是什么，问题是什么，甚至对他自己给出的回答他一点都不知道，他只是按照程序完成了各种操作，并给出了一个答案，完全是按照程序进行的。而且这个答案与一个真正理解了这个故事的中国人做得一样好。由此希尔勒得出结论：仅仅成功执行算法本身并不意味着对所发生的事情有丝毫理解，被锁在中文屋子里的希尔勒不理解故事中的任何一个词。
　　按照希尔勒的观点，即便计算机给出了正确的答案，顺利通过了图灵测试，但计算机也没有理解它所做的一切，因此也就不能体现出任何智能。
　　实际上这里涉及什么是“理解”的问题。一位老师如何判断一个学生是否听懂了他的课呢？常用的办法就是向学生提出一些问题，通过学生的回答来判断学生是否理解了讲课内容。对于学生是这样，那么对于一台计算机为什么就不能从它的回答来判断是否“理解”呢？希尔勒通过中文屋子的例子来说明，即便是正确回答了问题，也不一定理解。因为他已经声明了自己根本不懂任何中文，也没有理解任何内容。但是对于一个人来说，判断他是否理解了，是从一个人的“整体”来判断的，人们并不知道这个人的哪部分脑细胞“理解”了，也许对于任何一个细胞来说，都是不“理解”的，只是当它们组合成一个整体的时候，才是“理解”的。这样，对于中文屋子来说，屋子是一个整体，里边的希尔勒只不过是一个细胞，他不理解，并不意味着整个屋子不理解。
　　希尔勒的中文屋子的例子，提出了一个什么是理解的问题，这也许体现了人的智能与人工智能的不同。
　　……

前言/序言

　　人工智能自从1956年问世以来，已经经历了近50年的风风雨雨，其发展并非一帆风顺，历经几次大起大落。也正是在这样的起落中，人工智能这门学科得以逐步发展壮大起来。
　　实际上，从古代开始，人类就一直幻想着制造出具有智能的机器。很多古代的传说，无不体现了这样的思想。但是，只有在计算机出现以后，借助于计算机这种工具，人工智能才有可能从幻想走向现实。
　　究竟什么是人工智能？人工智能是否能够实现？一直是人们争议的问题。由于对智能本身研究得不够充分，人们往往将智能神秘化。当IBM的“深蓝”第一次战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的时候，先是惊叹人工智能的发展，继而，当对“深蓝”的原理有所了解之后，又有很多人提出这样的疑问：这就是智能吗？人类下棋可不是这样的。
　　机器智能是对人类智能的一种模仿，是功能上的模仿，而不是机理上的模仿。由于对人类智能的了解还远远不够，因此．，从机理上模仿人类的智能，至少在近期内是不可能实现的，而且即使实现也不一定就是成功的。当年莱特兄弟成功地制造了飞机，正是因为他们没有模仿鸟的飞行，他们制造的飞机不是像鸟那样依靠翅膀的煽动而飞行，才取得了成功。可以想象，如果当时人们制造的是翅膀可以煽动的飞机的话，也许到现在飞机也不能成为一种常用的交通工具。因此，在研究人工智能的过程中，不必追求其机理是否与人类一致，所追求的应该是人工智能的功能。
　　通俗地讲，人工智能就是一些方法，依靠这些方法，计算机可以比较好地求解问题，能够帮助人类做许多以前需要人类的智能才能完成的工作。
　　人工智能发展至今，已经形成了一整套的理论和方法，这些理论和方法已经在专家系统、自然语言处理、模式识别、人机交互、智能信息处理、信息检索、图像处理、数据挖掘和机器人技术等各个人工智能的应用领域发挥着巨大的作用。
　　目前，人工智能仍处于发展时期，很多问题解决得还不够好，甚至不能求解；很多问题的求解还需要一定的条件。人工智能毕竟是依靠机器实现的。与人类相比，机器相对呆板、不够灵活。因此，人工智能应该是一个人机协调的系统。为了机器处理的方便，人类应该做一些让步，为机器提供一定的条件，以便机器发挥其优势。就像火车一样，火车拉得多，跑得快，但火车离不开铁路，一旦离开了铁路，火车将一事无成。修建铁路就是人类对火车的让步。人工智能的应用，也许同样需要人类修建一条能让人工智能在其上面“跑”的“铁路”。
　　人工智能是多学科的交叉学科，涉及的内容广泛，而且一直在不断地发展，随时都在产生新的方法和理论。本书作为人工智能入门性的教材，主要介绍人工智能研究中最基本的、最经典的理论和方法，为计算机科学和技术人员以及其他学科领域中对人工智能感兴趣的科技工作者和学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门知识。
　　全书共8章，第1至第7章每一章介绍人工智能的一种方法。
　　第0章绪论，首先介绍什么是人工智能，并阐述了图灵测试和中文屋子问题。这些问题的阐述将有助于理解什么是人工智能问题。然后介绍人工智能的研究目标、发展历史，以及人工智能所涉及的研究课题。这将有助于理解哪些问题属于人工智能领域。
　　第1章介绍搜索问题。馊索被认为是人工智能，尤其是传统的人工智能的两大支柱之一，很多人工智能问题的求解，最终都可以归结为搜索问题，或者与搜索问题有联系。本章主要介绍盲目搜索算法和启发式搜索算法，给出算法的描述和应用举例。
　　第2章介绍与或图的搜索问题，给出与或图的启发式搜索算法——AO*搜索算法和博弈树搜索算法——a—B剪支算法。a—B剪支算法是求解博弈问题最主要的算法。
　　第3章介绍一阶谓词逻辑及归结原理。一阶谓词逻辑是知识表示的方法之一，具有很好的数学基础。本章从命题逻辑入手，着重讨论逻辑运算在人工智能推理方法中的意义、谓词逻辑表示方法、归结原理推理方法及其理论基础。
　　第4章介绍知识表示方法。知识表示是支撑人工智能的两大支柱之一。人工智能问题的求解离不开知识，首先遇到的就是知识表示问题。本章主要介绍人工智能中最常用的产生式、语义网络和框架等知识表示方法及基于这些知识表示方法的推理方法。
　　第5章介绍不确定性推理方法。现实世界的问题，往往包含大量模糊性、随机性、不可靠性或不知道等不确定性因素，因此不确定性也是人工智能问题的主要特征之一。本章主要介绍人工智能中用于求解不确定性问题的推理方法，包括贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法和证据理论等。
　　第6章介绍机器学习方法。学习是人类最重要的能力，通过学习，人们可以解决过去不能解决的问题。因此机器学习在人工智能中起着举足轻重的作用。本章主要介绍机器学习的基本思想和基于实例的学习、基于解释的学习、决策树学习、人工神经网络学习等具体的机器学习方法。
　　第7章介绍高级搜索方法。高级搜索是近年发展起来的搜索方法，其特点是通过引入随机因素，把寻求最优解降低为求解满意解，从而达到降低算法复杂度的目的。本章主要介绍局部搜索方法、模拟退火算法和遗传算法。
　　学习人工智能，掌握方法固然重要，但更重要的是应用这些方法解决实际问题。这就涉及编程实现问题。与一般的程序设计相比，人工智能程序设计具有其特殊性。本书并不涉及人工智能程序设计问题，但并不是说这部分内容不重要。在学习本书的同时，一定要边学习边编程实现，通过程序的实现，进一步理解算法，了解算法是如何解决实际问题的。这一点在人工智能学习中是至关重要的。
　　本书每一章后面都附有习题，有些习题比较简单，有些习题是探讨性的，并没有“标准答案”。解答习题对于学习者来说，同样是重要的环节。
　　本书在写作过程中，参考了大量的国内外文献资料，在此一并表示感谢。
　　对于本书中出现的缺点和错误，欢迎读者给予批评指正。
　　马少平
　　朱小燕
　　清华大学计算机系
　　2004年7月

开启智能时代的编程钥匙——《深入理解Python与人工智能实践》 在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远概念，而是深刻影响我们生活方方面面的现实力量。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从个性化推荐到医疗诊断，AI的身影无处不在。而要驾驭这股强大的技术浪潮，掌握一门高效且易于上手的编程语言至关重要。在众多的编程语言中，Python以其简洁的语法、丰富的库以及强大的社区支持，迅速崛起成为人工智能开发的首选语言。 本书《深入理解Python与人工智能实践》，正是为 aspiring AI pioneers 量身打造的进阶指南。它并非对AI理论的枯燥罗列，也不是泛泛而谈的入门介绍，而是旨在带领读者——特别是那些已具备一定计算机基础的大学本科生，如在人工智能领域打下坚实基础的计算机专业学生——一步步深入Python的精髓，并将其灵活运用到人工智能的各项核心实践中。我们相信，理论的深度与实践的广度相结合，才是真正掌握AI技术的关键。 为何选择Python？ 在开始探索AI的奇妙世界之前，让我们先明确Python的独特优势。《深入理解Python与人工智能实践》将首先带您领略Python的魅力。我们将从Python的基础语法出发，但绝不停留于表面。本书将着重讲解Python在数据结构、算法、面向对象编程等方面的进阶概念，帮助您建立起坚实的编程内功。您将学习如何高效地利用Python进行代码组织、模块化开发，以及如何编写出可读性强、可维护性高的Python程序。 更重要的是，本书将深入探讨Python在科学计算领域的强大能力。NumPy和Pandas，这两大Python数据科学的基石，将是本书重点介绍的对象。您将学会如何使用NumPy进行高效的多维数组运算，理解其在矩阵运算和向量化操作中的优势。而Pandas则将带您进入数据清洗、处理、转换和分析的广阔天地，从数据导入导出到缺失值处理，从数据筛选聚合到时间序列分析，您将掌握数据科学工作流的关键技能。这些工具不仅是AI开发的基础，更是理解和处理现实世界复杂数据的必备利器。 AI的数学基石与Python实现 人工智能的核心离不开数学的支撑。本书将为您清晰地梳理AI所需的关键数学概念，并展示如何在Python中高效地实现它们。 线性代数： 矩阵、向量、张量等概念是深度学习中处理大规模数据的基础。您将学习如何使用NumPy轻松实现矩阵乘法、转置、求逆等操作，理解它们在神经网络中的作用。 概率论与数理统计： 概率分布、期望、方差、贝叶斯定理等概念是理解机器学习模型工作原理的关键。本书将通过Python代码示例，展示如何计算统计量、拟合分布，以及如何利用统计学知识来评估模型性能。 微积分： 梯度下降作为许多优化算法的核心，其原理基于微积分。您将学习如何理解导数和偏导数，并了解它们在模型参数更新过程中的应用。 本书不会回避这些数学概念，而是通过生动易懂的解释和具体的Python代码实现，让抽象的数学概念变得具体可行，帮助您从根本上理解AI算法的原理。 机器学习的核心算法与Python实践 一旦掌握了Python及其数学基础，我们将正式进入机器学习的精彩领域。《深入理解Python与人工智能实践》将系统地介绍机器学习的经典算法，并辅以大量Python实践。 监督学习： 线性回归与逻辑回归： 从最基础的回归问题入手，理解模型的构建、训练和评估。您将学习如何使用Scikit-learn库来快速实现这些算法。 支持向量机（SVM）： 深入理解核函数、间隔最大化等概念，并学习如何使用Python有效地构建和调优SVM模型。 决策树与随机森林： 学习如何构建和解释决策树，以及如何通过集成学习（如随机森林）来提升模型的鲁棒性和准确性。 K近邻（KNN）： 理解基于距离的分类和回归方法，并学习其在Python中的实现。 无监督学习： K-Means聚类： 学习如何对无标签数据进行分组，并理解聚类算法在数据探索和模式发现中的应用。 主成分分析（PCA）： 掌握降维技术，理解如何有效地减少数据维度，同时保留关键信息。 模型评估与选择： 学习交叉验证、精度、召回率、F1分数、ROC曲线等评估指标，理解如何客观地评价模型的性能，并选择最优模型。 深度学习的探索之旅 近年来，深度学习以前所未有的力量推动了AI的进步。《深入理解Python与人工智能实践》将带领您走进深度学习的殿堂。 神经网络基础： 从感知机到多层感知机，您将逐步理解神经网络的结构、激活函数、前向传播和反向传播算法。 TensorFlow与PyTorch： 作为当前最主流的深度学习框架，本书将深入介绍TensorFlow和PyTorch。您将学习如何使用它们来构建、训练和部署各种神经网络模型。我们将从构建简单的全连接网络开始，逐步过渡到更复杂的模型。 卷积神经网络（CNN）： 学习CNN在图像识别、目标检测等领域的强大应用。您将理解卷积层、池化层、全连接层等组件的作用，并学会构建和训练自己的CNN模型。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 探索RNN在序列数据处理，如自然语言处理（NLP）和时间序列预测中的应用。您将理解RNN的循环机制，并学习如何利用LSTM来解决长期依赖问题。 人工智能的应用领域与综合实践 理论的学习最终要回归到实际应用。《深入理解Python与人工智能实践》将通过一系列引人入胜的案例，展示AI在不同领域的强大威力。 自然语言处理（NLP）： 文本预处理： 分词、词性标注、词形还原等。 文本表示： One-hot编码、词向量（Word2Vec, GloVe）等。 情感分析： 利用机器学习和深度学习模型进行文本情感分类。 文本生成： 构建简单的文本生成模型。 计算机视觉： 图像分类： 使用CNN识别图像内容。 目标检测： 学习如何定位图像中的特定对象。 图像分割： 理解如何对图像进行像素级划分。 数据分析与可视化： 探索性数据分析（EDA）： 利用Matplotlib和Seaborn等库进行数据可视化，发现数据中的模式和洞察。 实际数据集分析： 通过真实世界的数据集，应用所学的机器学习和深度学习技术，解决实际问题。 本书的特色与价值 《深入理解Python与人工智能实践》的编写，始终贯彻“理论与实践并行”的理念。 精炼的理论讲解： 我们避免冗余和过于抽象的数学推导，而是专注于核心概念的清晰阐释，确保读者能够快速掌握AI算法的精髓。 丰富的代码示例： 每一项技术或算法的介绍，都配有可以直接运行的Python代码，并且这些代码经过精心设计，力求简洁、清晰、易于理解。读者可以通过运行和修改这些代码，加深对知识的理解。 循序渐进的学习路径： 本书的学习曲线设计合理，从Python基础到机器学习，再到深度学习，层层递进，确保即便是初学者也能逐步建立起完整的AI知识体系。 注重实际应用： 丰富的案例研究和项目实践，将帮助您将所学知识转化为解决实际问题的能力，为未来的学术研究或职业发展奠定坚实基础。 面向计算机专业学生： 本书假设读者已具备基本的计算机科学背景，如数据结构、算法、操作系统等基础知识，这使得我们可以更专注于AI的核心内容，避免重复基础知识的讲解。 无论您是对AI充满好奇，渴望掌握这门改变世界的技术，还是作为计算机专业的学生，希望在AI领域打下扎实的基础，《深入理解Python与人工智能实践》都将是您不可或缺的学习伙伴。通过本书，您将不仅学会“如何做”，更能理解“为何这样做”，从而真正成为一名具备创新能力的AI实践者。翻开本书，开启您在智能时代的编程之旅，探索无限可能！

评分☆☆☆☆☆

作为一名初次接触人工智能领域的学生，我怀揣着探索未来的激动心情翻开了这本《人工智能/21世纪大学本科计算机专业系列教材》。书本的装帧设计简洁大气，给我一种专业而严谨的学术氛围。在阅读的第一部分，我被书中关于人工智能发展历史的详尽梳理深深吸引。作者从人工智能的萌芽时期，如图灵测试的提出，到专家系统的兴起，再到机器学习的崛起，娓娓道来，让我对这个学科的演进脉络有了清晰的认识。书中不仅仅是枯燥的历史陈述，更穿插了许多对关键人物和重要事件的生动解读，仿佛让我亲历了那个时代科学家们智慧的碰撞与探索。例如，对于“AI的寒冬”时期，书中对其成因、影响以及如何走出困境的分析，都极具启发性，让我理解到任何伟大的技术发展都不是一帆风顺的，而是充满了挑战与突破。我对书中关于早期符号主义和连接主义的讨论尤为感兴趣，它们代表了两种不同的思考路径，而正是这种多元的探索，才最终推动了人工智能学科的发展。这种宏观的历史视角，为我后续深入学习具体的算法和技术奠定了坚实的基础，让我不再觉得人工智能是一个凭空出现的概念，而是有着深厚历史积淀的学科。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解人工智能的核心概念时，其逻辑清晰度和深度都令我印象深刻。例如，关于机器学习的介绍，它没有停留在简单的定义上，而是深入浅出地剖析了监督学习、无监督学习和强化学习这三大分支的原理、适用场景以及各自的优缺点。在讲解监督学习时，书中不仅介绍了常见的回归和分类算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，还对这些算法的数学原理进行了较为详尽的阐述，并通过图示和代码示例，将抽象的数学公式具象化，让我能够更容易地理解算法的内在机制。让我尤其惊喜的是，书中对过拟合和欠拟合问题的讨论，以及如何通过正则化、交叉验证等方法来解决这些问题，这都是在实际应用中非常关键的技术细节，能够帮助我避免常见的陷阱。此外，书中对无监督学习中聚类和降维算法的讲解，也让我看到了数据内在结构的奥秘。对于强化学习，书中通过马尔可夫决策过程等概念，清晰地解释了智能体如何通过与环境交互来学习最优策略，这对我理解游戏AI、机器人控制等领域的应用至关重要。总而言之，这本书在概念的讲解上，做到了既有广度，又有深度，让我能够建立起扎实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

令我赞赏的是，这本书在理论讲解的同时，非常注重与实际应用的结合。书中在介绍完各种算法后，会紧接着给出相应的案例分析，这些案例涵盖了图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个热门领域。例如，在讲解卷积神经网络（CNN）时，书中不仅详细介绍了CNN的结构和工作原理，还通过一个猫狗图像分类的实例，一步步展示了如何构建、训练和评估一个CNN模型。书中提供的代码片段虽然不是完整的可执行程序，但其逻辑清晰，能够引导我理解整个实现过程。更难得的是，书中还对这些应用背后的挑战和局限性进行了客观的评价，例如在自然语言处理部分，对于机器翻译的准确性、情感分析的细微差别等问题，都进行了深入的探讨，让我认识到人工智能并非万能，其发展仍有很长的路要走。这种理论与实践的无缝对接，极大地激发了我学习的兴趣，也让我对人工智能的未来发展方向有了更清晰的认识。我不再只是被动地接受知识，而是能够通过这些案例，思考如何将所学知识应用于解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

在阅读的过程中，我发现这本书在知识体系的构建上做得非常出色，呈现出一种循序渐进、层层递进的学习路径。它从最基础的AI概念入手，逐步深入到机器学习、深度学习等核心技术，再到具体领域的应用，以及对未来发展趋势和伦理问题的探讨，形成了一个完整的知识闭环。书中没有出现为了追求新颖而牺牲基础的情况，而是将各个部分有机地串联起来，使得读者在学习过程中能够感受到知识的连贯性和系统性。例如，在学习神经网络时，作者会先回顾逻辑回归等基础模型，然后引入激活函数、反向传播算法等核心概念，最终才能理解深度神经网络的强大之处。这种扎实的基础铺垫，让我能够更好地理解复杂的模型。此外，书中也适当地提及了当前人工智能领域的一些前沿研究方向，例如生成对抗网络（GANs）和Transformer模型等，但并没有过多地纠缠于细节，而是给出了一个概览性的介绍，这对于本科生来说是恰到好处的，既能激发兴趣，又不会造成知识负担。总的来说，这本书为我构建了一个全面而清晰的人工智能知识框架，让我对这个学科有了整体的把握。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其对人工智能伦理和社会影响的深刻反思。在深入探讨技术的同时，作者并没有回避人工智能发展可能带来的负面效应，而是进行了积极而审慎的讨论。书中关于人工智能的偏见问题，以及如何避免和纠正这些偏见，让我对算法的公平性有了更深刻的认识。例如，在讨论人脸识别技术时，书中揭示了不同人群在识别准确率上的差异，并分析了其可能带来的歧视性后果。此外，关于人工智能对就业市场的影响、隐私保护的挑战以及潜在的滥用风险，书中都进行了多角度的探讨，并呼吁读者在追求技术进步的同时，也要关注其社会责任。这种前瞻性的思考，让我觉得这本书不仅仅是一本技术教材，更是一本引导我们成为负责任的人工智能从业者的启迪之作。它让我明白，作为未来的技术开发者，我们不仅需要掌握先进的技术，更需要具备人文关怀和社会责任感。这种思考方式，对我而言，比单纯的学习算法更具价值，也让我对未来职业生涯有了更深层次的规划。

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人工智能课程教材

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研究生教材用，纸张无损坏，就是稍微有点脏

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挺满意哒~

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比超市要便宜一些 送货速度也快 很喜欢

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挺好的教科书

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有点晦涩难懂

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很好

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很好，好好学习一下

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感觉东西还可以吧。。