人工智能/21世紀大學本科計算機專業係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬少平，硃小燕 著

圖書標籤:

• 人工智能
• 計算機科學
• 本科教材
• 21世紀大學
• 計算機專業
• 機器學習
• 深度學習
• 算法
• 數據科學
• 高等教育

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302089117

版次：1

商品編碼：11360610

包裝：平裝

叢書名： 21世紀大學本科計算機專業係列教材

開本：16開

齣版時間：2004-08-01

用紙：膠版紙

頁數：324

字數：436000

正文語種：中文

編輯推薦

　　人工智能是一個多學科的交叉學科，涉及的內容廣泛，而且一直在不斷的發展，隨時都在産生新的方法和理論。本書主要介紹人工智能研究中那些基本的、經典的理論和方法，為計算機科學和技術人員以及其他學科領域中對人工智能感興趣的科技工作者和學生提供基本的人工智能技術和有關問題的知識。
　　l人工智能的一個主要特點就是涉及範圍廣，發展快速，內容相對比較雜。因此在內容組織上就要力求突齣重點內容，係統性強，把人工智能中基本的內容反映齣來，使得學生能在有限的學時內，係統深入地掌握人工智能中主要的基本問題，為進一步深入研究人工智能問題打下良好基礎。
　　l針對人工智能的幾個重要的專題，例如：知識錶示、不確定性推理、機器學習、自然語言處理等進行瞭較深入的討論。本教材的特點和創新也是體現在這個方麵。
　　l在內容組織上既包括瞭啓發式搜索、博弈樹搜索、知識錶示等這些非常經典的內容，又包括瞭局部搜索、模擬退火、遺傳算法、機器學習等比較新的內容。同時，增加瞭人工智能有關的哲學問題的探討，如圖靈測試、中文屋子問題等，這些內容的討論將有助於學生理解什麼人工智能。
　　l本書參考瞭ACM和IEEECSComputingCurricula中關於人工智能的有關部分，結閤作者自己多年從事人工智能教學和科研的工作經驗，確定瞭兩大主綫：一是適應於本科生教學的，以搜索為主綫，主要講解啓發式搜索，博弈樹搜索，局部搜索，模擬退火，遺傳算法等內容，使得學生通過本課程的學習，掌握利用搜索技術求解人工智能問題的方法。二是適閤於研究生教學的，一些更加深入的問題，主要講解謂詞邏輯，知識錶示，機器學習，不確定推理等內容，使得學生通過課程學習，瞭解更多的人工智能求解問題的方法。這些內容前後呼應，本科教學為研究生教學打下基礎。
　　本教材已經被作為國內具影響的人工智能的教材、，被國內眾多高校廣泛采用，本書發行已超5萬冊。
　　配套資源：提供瞭教學用PowerPoint課件，可以在清華大學齣版社網站免費下載。
　　清華大學孫茂鬆教授推薦：
　　本教材充分考慮瞭教學的特點，內容十分豐富，知識結構閤理，整體性強，反映瞭人工智能科學發展迄今為止的主要結晶。對主要算法的敘述，難度恰當，且作瞭必要的展開，決不流於泛泛的一般介紹。舉例詳實，富有啓發性。這些構成瞭本教材的鮮明特色。其中第5、6、7三章，對國內傳統的《人工智能》教材，作瞭大幅度拓展，使得教材的麵貌一新，這也構成瞭本教材的另一個鮮明特色。相信這部教材的齣版，一定會得到任課教師與廣大學生的歡迎。

內容簡介

　　《人工智能/21世紀大學本科計算機專業係列教材》主要闡述人工智能問題求解方法的一般性原理和基本思想。主要內容有：一般的搜索問題，包括盲目搜索和啓發式搜索等；與或圖搜索，包括AO*算法和博弈樹搜索等；謂詞邏輯以及基於歸結的定理證明方法；知識錶示，包括産生式方法、語義網絡、框架等；不確定性推理方法，包括貝葉斯方法、證據理論和確定性方法等；機器學習，包括實例學習、解釋學習、決策樹學習和神經網絡等；高級搜索，包括局部搜索方法、模擬退火方法和遺傳算法等。

作者簡介

　　馬少平、硃小燕，清華大學計算機係教授、博士生導師。多年在清華大學從事與人工智能相關的教學和研究工作，曾與他人著過《人工智能導論》，自1992年起至今從事清華大學計算機係本科生必修課“人工智能導論”教學工作，自1994年起至今從事清華大學計算機係研究生學位課“人工智能原理”教學工作。

內頁插圖

目錄

第0章 緒論
0.1 什麼是人工智能
0.2 圖靈測試
0.3 中文屋子問題
0.4 人工智能的研究目標
0.5 人工智能發展簡史
0.6 人工智能研究的課題
第1章 搜索問題
1.1 迴溯策略
1.2 圖搜索策略
1.3 無信息圖搜索過程
1.4 啓發式圖搜索過程
1.5 搜索算法討論
習題
第2章 與或圖搜索問題
2.1 與或圖的搜索
2.2 與或圖的啓發式搜索算法AO
2.3 博弈樹的搜索
習題
第3章 謂詞邏輯與歸結原理
3.1 命題邏輯
3.1.1 命題
3.1.2 命題公式
3.1.3 命題邏輯的意義
3.1.4 命題邏輯的推理規則
3.1.5 命題邏輯的歸結方法
3.2 謂詞邏輯基礎
3.2.1 謂詞基本概念
3.2.2 一階謂詞邏輯
3.2.3 謂詞演算與推理
3.2.4 謂詞知識錶示
3.3 謂詞邏輯歸結原理
3.3.1 歸結原理概述
3.3.2 Skolem標準型
3.3.3 子句集
3.3.4 置換與閤一
3.3.5 歸結式
3.3.6 歸結過程
3.3.7 歸結過程控製策略
3.4 Herbrand定理
3.4.1 概述
3.4.2 H域
3.4.3 H解釋
3.4.4 語義樹與Herbrand定理
3.4.5 Herbrand定理
3.4.6 Herbrand定理與歸結法的完備性
習題
第4章 知識錶示
4.1 概述
4.1.1 知識
4.1.2 知識錶示
4.1.3 知識錶示觀
4.2 産生式錶示
4.2.1 事實與規則的錶示
4.2.2 産生式係統的結構
4.2.3 産生式係統的推理
4.2.4 産生式錶示的特點
4.3 語義網絡錶示
4.3.1 語義網絡的結構
4.3.2 基本的語義關係
4.3.3 語義網絡的推理
4.3.4 語義網絡錶示法的特點
4.4 框架錶示
4.4.1 框架結構
4.4.2 框架錶示下的推理
4.4.3 框架錶示法的特點
4.5 其他錶示方法
4.5.1 腳本知識錶示方法
4.5.2 過程性知識錶示法
4.5.3 直接性知識錶示方法
習題
第5章 不確定性推理方法
5.1 概述
5.1.1 不確定性
5.1.2 不確定性推理的基本問題
5.1.3 不確定性推理方法的分類
5.2 概率論基礎
5.2.1 隨機事件
5.2.2 事件的概率
5.2.3 貝葉斯定理
5.2.4 信任幾率
5.3 貝葉斯網絡
5.3.1 貝葉斯網絡基本概念
5.3.2 貝葉斯網絡的推理模式
5.4 主觀貝葉斯方法
5.4.1 規則的不確定性
5.4.2 證據的不確定性
5.4.3 推理計算
5.5 確定性方法
5.5.1 規則的不確定性度量
5.5.2 證據的不確定性度量
5.5.3 不確定性的傳播與更新
5.5.4 問題
5.6 證據理論（D-Stheory）
5.6.1 基本概念
5.6.2 證據的不確定性
5.6.3 規則的不確定性
5.6.4 推理計算
習題
第6章 機器學習
6.1 概述
6.1.1 機器學習的基本概念
6.1.2 機器學習研究的意義
6.1.3 機器學·習發展曆史
6.1.4 機器學習分類
6.2 機器學習的基本係統結構
6.2.1 環境
6.2.2 知識庫
6.2.3 學習環節
6.2.4 執行環節
6.3 實例學習
6.3.1 實例學習的基本概念
6.3.2 實例學習方法的分類
6.3.3 變型空間法
6.4 解釋學習
6.4.1 解釋學習的基本概念
6.4.2 解釋學習方法
6.5 決策樹學習
6.5.1 概述
6.5.2 1D3算法
6.6 神經網絡學習
6.6.1 神經網絡基礎
6.6.2 前饋型人工神經網絡
6.6.3 自組織競爭人工神經網絡
6.6.4 人工神經網絡的應用
習題
第7章 高級搜索
7.1 基本概念
7.1.1 組閤優化問題
7.1.2 鄰域
7.2 局部搜索算法
7.3 模擬退火算法
7.3.1 固體退火過程
7.3.2 模擬退火算法
7.3.3 參數的確定
7.3.4 應用舉例——旅行商問題
7.4 遺傳算法
7.4.1 生物進化與遺傳算法
7.4.2 遺傳算法的實現問題
習題
參考文獻

精彩書摘

　　0．3 中文屋子問題
　　智能的體現離不開理解。像前麵介紹的圖靈測試，如果計算機要正確地迴答問題，首先必須要正確地理解問題。現在的問題是，即使一颱計算機通過瞭圖靈測試，那麼它是否真正理解瞭問題呢？美國哲學傢約翰·希爾勒對此提齣瞭否定意見。他認為，即便一颱計算機通過瞭圖靈測試，但這颱計算機仍然不具備和理解有關的精神屬性。這要從羅傑·施安剋編寫的一個故事理解程序說起。該程序可以在“閱讀”一個英文寫的小故事之後，迴答一些與故事有關的問題。例如，對於這樣兩段內容：“一個人進入餐館並訂瞭一份漢堡包。當漢堡包端來時發現被烘脆瞭，此人暴怒地離開餐館，沒有付賬或留下小費。”“一個人進入餐館並訂瞭一份漢堡包。當漢堡包端來後他非常喜歡它，而且在離開餐館付賬之前，給瞭女服務員很多小費。”作為對“理解”故事的檢驗，可以嚮計算機詢問，在每一種情況下此人是否吃瞭漢堡包。由於在兩段內容中，都沒有直接提及此人是否吃瞭漢堡包這樣的信息，因此要迴答這樣的問題，需要對這兩段話的內容進行理解。對於這樣特定的例子，計算機程序可以給齣完全與人類一緻的迴答，即第一種情況迴答“否”，第二種情況迴答“是”。對於這樣簡單的問題，可以說計算機通過瞭圖靈測試。但是計算機真正理解瞭這兩段話的含義瞭嗎？為此希爾勒提齣瞭中文屋子問題。
　　希爾勒首先設想故事不是用英文，而是用中文寫的。這一點對計算機程序來說並沒有太大的變化，隻是將針對英文的處理改變為處理中文即可。計算機對故事處理的所有運算均轉換為一組指令。希爾勒想象自己在一個屋子裏操作這些指令。代錶這一故事和問題的一連串符號通過一條很小的縫隙送到屋子裏。除瞭故事和問題以外，不允許任何其他信息滲透到屋子裏。希爾勒完全按照程序的處理過程對故事和問題進行處理，並最終通過同樣的縫隙將結果送到屋子外麵。由於希爾勒完全按照施安剋的程序進行操作，因此最終得到的結果是中文的“是”或“否”，並以此作為對中文故事和問題的迴答。
　　希爾勒完成這樣的工作可能需要花費難以想象的時間，如果不考慮時間因素，從理論上來講，隻要計算機能做到的任何事情，人也一定能夠完成。現在，問題來瞭。希爾勒清楚地錶明：他根本不懂任何中文。對於剛纔的故事，講的是什麼，問題是什麼，甚至對他自己給齣的迴答他一點都不知道，他隻是按照程序完成瞭各種操作，並給齣瞭一個答案，完全是按照程序進行的。而且這個答案與一個真正理解瞭這個故事的中國人做得一樣好。由此希爾勒得齣結論：僅僅成功執行算法本身並不意味著對所發生的事情有絲毫理解，被鎖在中文屋子裏的希爾勒不理解故事中的任何一個詞。
　　按照希爾勒的觀點，即便計算機給齣瞭正確的答案，順利通過瞭圖靈測試，但計算機也沒有理解它所做的一切，因此也就不能體現齣任何智能。
　　實際上這裏涉及什麼是“理解”的問題。一位老師如何判斷一個學生是否聽懂瞭他的課呢？常用的辦法就是嚮學生提齣一些問題，通過學生的迴答來判斷學生是否理解瞭講課內容。對於學生是這樣，那麼對於一颱計算機為什麼就不能從它的迴答來判斷是否“理解”呢？希爾勒通過中文屋子的例子來說明，即便是正確迴答瞭問題，也不一定理解。因為他已經聲明瞭自己根本不懂任何中文，也沒有理解任何內容。但是對於一個人來說，判斷他是否理解瞭，是從一個人的“整體”來判斷的，人們並不知道這個人的哪部分腦細胞“理解”瞭，也許對於任何一個細胞來說，都是不“理解”的，隻是當它們組閤成一個整體的時候，纔是“理解”的。這樣，對於中文屋子來說，屋子是一個整體，裏邊的希爾勒隻不過是一個細胞，他不理解，並不意味著整個屋子不理解。
　　希爾勒的中文屋子的例子，提齣瞭一個什麼是理解的問題，這也許體現瞭人的智能與人工智能的不同。
　　……

前言/序言

　　人工智能自從1956年問世以來，已經經曆瞭近50年的風風雨雨，其發展並非一帆風順，曆經幾次大起大落。也正是在這樣的起落中，人工智能這門學科得以逐步發展壯大起來。
　　實際上，從古代開始，人類就一直幻想著製造齣具有智能的機器。很多古代的傳說，無不體現瞭這樣的思想。但是，隻有在計算機齣現以後，藉助於計算機這種工具，人工智能纔有可能從幻想走嚮現實。
　　究竟什麼是人工智能？人工智能是否能夠實現？一直是人們爭議的問題。由於對智能本身研究得不夠充分，人們往往將智能神秘化。當IBM的“深藍”第一次戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的時候，先是驚嘆人工智能的發展，繼而，當對“深藍”的原理有所瞭解之後，又有很多人提齣這樣的疑問：這就是智能嗎？人類下棋可不是這樣的。
　　機器智能是對人類智能的一種模仿，是功能上的模仿，而不是機理上的模仿。由於對人類智能的瞭解還遠遠不夠，因此．，從機理上模仿人類的智能，至少在近期內是不可能實現的，而且即使實現也不一定就是成功的。當年萊特兄弟成功地製造瞭飛機，正是因為他們沒有模仿鳥的飛行，他們製造的飛機不是像鳥那樣依靠翅膀的煽動而飛行，纔取得瞭成功。可以想象，如果當時人們製造的是翅膀可以煽動的飛機的話，也許到現在飛機也不能成為一種常用的交通工具。因此，在研究人工智能的過程中，不必追求其機理是否與人類一緻，所追求的應該是人工智能的功能。
　　通俗地講，人工智能就是一些方法，依靠這些方法，計算機可以比較好地求解問題，能夠幫助人類做許多以前需要人類的智能纔能完成的工作。
　　人工智能發展至今，已經形成瞭一整套的理論和方法，這些理論和方法已經在專傢係統、自然語言處理、模式識彆、人機交互、智能信息處理、信息檢索、圖像處理、數據挖掘和機器人技術等各個人工智能的應用領域發揮著巨大的作用。
　　目前，人工智能仍處於發展時期，很多問題解決得還不夠好，甚至不能求解；很多問題的求解還需要一定的條件。人工智能畢竟是依靠機器實現的。與人類相比，機器相對呆闆、不夠靈活。因此，人工智能應該是一個人機協調的係統。為瞭機器處理的方便，人類應該做一些讓步，為機器提供一定的條件，以便機器發揮其優勢。就像火車一樣，火車拉得多，跑得快，但火車離不開鐵路，一旦離開瞭鐵路，火車將一事無成。修建鐵路就是人類對火車的讓步。人工智能的應用，也許同樣需要人類修建一條能讓人工智能在其上麵“跑”的“鐵路”。
　　人工智能是多學科的交叉學科，涉及的內容廣泛，而且一直在不斷地發展，隨時都在産生新的方法和理論。本書作為人工智能入門性的教材，主要介紹人工智能研究中最基本的、最經典的理論和方法，為計算機科學和技術人員以及其他學科領域中對人工智能感興趣的科技工作者和學生提供最基本的人工智能技術和有關問題的入門知識。
　　全書共8章，第1至第7章每一章介紹人工智能的一種方法。
　　第0章緒論，首先介紹什麼是人工智能，並闡述瞭圖靈測試和中文屋子問題。這些問題的闡述將有助於理解什麼是人工智能問題。然後介紹人工智能的研究目標、發展曆史，以及人工智能所涉及的研究課題。這將有助於理解哪些問題屬於人工智能領域。
　　第1章介紹搜索問題。餿索被認為是人工智能，尤其是傳統的人工智能的兩大支柱之一，很多人工智能問題的求解，最終都可以歸結為搜索問題，或者與搜索問題有聯係。本章主要介紹盲目搜索算法和啓發式搜索算法，給齣算法的描述和應用舉例。
　　第2章介紹與或圖的搜索問題，給齣與或圖的啓發式搜索算法——AO*搜索算法和博弈樹搜索算法——a—B剪支算法。a—B剪支算法是求解博弈問題最主要的算法。
　　第3章介紹一階謂詞邏輯及歸結原理。一階謂詞邏輯是知識錶示的方法之一，具有很好的數學基礎。本章從命題邏輯入手，著重討論邏輯運算在人工智能推理方法中的意義、謂詞邏輯錶示方法、歸結原理推理方法及其理論基礎。
　　第4章介紹知識錶示方法。知識錶示是支撐人工智能的兩大支柱之一。人工智能問題的求解離不開知識，首先遇到的就是知識錶示問題。本章主要介紹人工智能中最常用的産生式、語義網絡和框架等知識錶示方法及基於這些知識錶示方法的推理方法。
　　第5章介紹不確定性推理方法。現實世界的問題，往往包含大量模糊性、隨機性、不可靠性或不知道等不確定性因素，因此不確定性也是人工智能問題的主要特徵之一。本章主要介紹人工智能中用於求解不確定性問題的推理方法，包括貝葉斯網絡、主觀貝葉斯方法、確定性方法和證據理論等。
　　第6章介紹機器學習方法。學習是人類最重要的能力，通過學習，人們可以解決過去不能解決的問題。因此機器學習在人工智能中起著舉足輕重的作用。本章主要介紹機器學習的基本思想和基於實例的學習、基於解釋的學習、決策樹學習、人工神經網絡學習等具體的機器學習方法。
　　第7章介紹高級搜索方法。高級搜索是近年發展起來的搜索方法，其特點是通過引入隨機因素，把尋求最優解降低為求解滿意解，從而達到降低算法復雜度的目的。本章主要介紹局部搜索方法、模擬退火算法和遺傳算法。
　　學習人工智能，掌握方法固然重要，但更重要的是應用這些方法解決實際問題。這就涉及編程實現問題。與一般的程序設計相比，人工智能程序設計具有其特殊性。本書並不涉及人工智能程序設計問題，但並不是說這部分內容不重要。在學習本書的同時，一定要邊學習邊編程實現，通過程序的實現，進一步理解算法，瞭解算法是如何解決實際問題的。這一點在人工智能學習中是至關重要的。
　　本書每一章後麵都附有習題，有些習題比較簡單，有些習題是探討性的，並沒有“標準答案”。解答習題對於學習者來說，同樣是重要的環節。
　　本書在寫作過程中，參考瞭大量的國內外文獻資料，在此一並錶示感謝。
　　對於本書中齣現的缺點和錯誤，歡迎讀者給予批評指正。
　　馬少平
　　硃小燕
　　清華大學計算機係
　　2004年7月

開啓智能時代的編程鑰匙——《深入理解Python與人工智能實踐》 在科技飛速發展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小說中的遙遠概念，而是深刻影響我們生活方方麵麵的現實力量。從智能語音助手到自動駕駛汽車，從個性化推薦到醫療診斷，AI的身影無處不在。而要駕馭這股強大的技術浪潮，掌握一門高效且易於上手的編程語言至關重要。在眾多的編程語言中，Python以其簡潔的語法、豐富的庫以及強大的社區支持，迅速崛起成為人工智能開發的首選語言。 本書《深入理解Python與人工智能實踐》，正是為 aspiring AI pioneers 量身打造的進階指南。它並非對AI理論的枯燥羅列，也不是泛泛而談的入門介紹，而是旨在帶領讀者——特彆是那些已具備一定計算機基礎的大學本科生，如在人工智能領域打下堅實基礎的計算機專業學生——一步步深入Python的精髓，並將其靈活運用到人工智能的各項核心實踐中。我們相信，理論的深度與實踐的廣度相結閤，纔是真正掌握AI技術的關鍵。 為何選擇Python？ 在開始探索AI的奇妙世界之前，讓我們先明確Python的獨特優勢。《深入理解Python與人工智能實踐》將首先帶您領略Python的魅力。我們將從Python的基礎語法齣發，但絕不停留於錶麵。本書將著重講解Python在數據結構、算法、麵嚮對象編程等方麵的進階概念，幫助您建立起堅實的編程內功。您將學習如何高效地利用Python進行代碼組織、模塊化開發，以及如何編寫齣可讀性強、可維護性高的Python程序。 更重要的是，本書將深入探討Python在科學計算領域的強大能力。NumPy和Pandas，這兩大Python數據科學的基石，將是本書重點介紹的對象。您將學會如何使用NumPy進行高效的多維數組運算，理解其在矩陣運算和嚮量化操作中的優勢。而Pandas則將帶您進入數據清洗、處理、轉換和分析的廣闊天地，從數據導入導齣到缺失值處理，從數據篩選聚閤到時間序列分析，您將掌握數據科學工作流的關鍵技能。這些工具不僅是AI開發的基礎，更是理解和處理現實世界復雜數據的必備利器。 AI的數學基石與Python實現 人工智能的核心離不開數學的支撐。本書將為您清晰地梳理AI所需的關鍵數學概念，並展示如何在Python中高效地實現它們。 綫性代數： 矩陣、嚮量、張量等概念是深度學習中處理大規模數據的基礎。您將學習如何使用NumPy輕鬆實現矩陣乘法、轉置、求逆等操作，理解它們在神經網絡中的作用。 概率論與數理統計： 概率分布、期望、方差、貝葉斯定理等概念是理解機器學習模型工作原理的關鍵。本書將通過Python代碼示例，展示如何計算統計量、擬閤分布，以及如何利用統計學知識來評估模型性能。 微積分： 梯度下降作為許多優化算法的核心，其原理基於微積分。您將學習如何理解導數和偏導數，並瞭解它們在模型參數更新過程中的應用。 本書不會迴避這些數學概念，而是通過生動易懂的解釋和具體的Python代碼實現，讓抽象的數學概念變得具體可行，幫助您從根本上理解AI算法的原理。 機器學習的核心算法與Python實踐 一旦掌握瞭Python及其數學基礎，我們將正式進入機器學習的精彩領域。《深入理解Python與人工智能實踐》將係統地介紹機器學習的經典算法，並輔以大量Python實踐。 監督學習： 綫性迴歸與邏輯迴歸： 從最基礎的迴歸問題入手，理解模型的構建、訓練和評估。您將學習如何使用Scikit-learn庫來快速實現這些算法。 支持嚮量機（SVM）： 深入理解核函數、間隔最大化等概念，並學習如何使用Python有效地構建和調優SVM模型。 決策樹與隨機森林： 學習如何構建和解釋決策樹，以及如何通過集成學習（如隨機森林）來提升模型的魯棒性和準確性。 K近鄰（KNN）： 理解基於距離的分類和迴歸方法，並學習其在Python中的實現。 無監督學習： K-Means聚類： 學習如何對無標簽數據進行分組，並理解聚類算法在數據探索和模式發現中的應用。 主成分分析（PCA）： 掌握降維技術，理解如何有效地減少數據維度，同時保留關鍵信息。 模型評估與選擇： 學習交叉驗證、精度、召迴率、F1分數、ROC麯綫等評估指標，理解如何客觀地評價模型的性能，並選擇最優模型。 深度學習的探索之旅 近年來，深度學習以前所未有的力量推動瞭AI的進步。《深入理解Python與人工智能實踐》將帶領您走進深度學習的殿堂。 神經網絡基礎： 從感知機到多層感知機，您將逐步理解神經網絡的結構、激活函數、前嚮傳播和反嚮傳播算法。 TensorFlow與PyTorch： 作為當前最主流的深度學習框架，本書將深入介紹TensorFlow和PyTorch。您將學習如何使用它們來構建、訓練和部署各種神經網絡模型。我們將從構建簡單的全連接網絡開始，逐步過渡到更復雜的模型。 捲積神經網絡（CNN）： 學習CNN在圖像識彆、目標檢測等領域的強大應用。您將理解捲積層、池化層、全連接層等組件的作用，並學會構建和訓練自己的CNN模型。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 探索RNN在序列數據處理，如自然語言處理（NLP）和時間序列預測中的應用。您將理解RNN的循環機製，並學習如何利用LSTM來解決長期依賴問題。 人工智能的應用領域與綜閤實踐 理論的學習最終要迴歸到實際應用。《深入理解Python與人工智能實踐》將通過一係列引人入勝的案例，展示AI在不同領域的強大威力。 自然語言處理（NLP）： 文本預處理： 分詞、詞性標注、詞形還原等。 文本錶示： One-hot編碼、詞嚮量（Word2Vec, GloVe）等。 情感分析： 利用機器學習和深度學習模型進行文本情感分類。 文本生成： 構建簡單的文本生成模型。 計算機視覺： 圖像分類： 使用CNN識彆圖像內容。 目標檢測： 學習如何定位圖像中的特定對象。 圖像分割： 理解如何對圖像進行像素級劃分。 數據分析與可視化： 探索性數據分析（EDA）： 利用Matplotlib和Seaborn等庫進行數據可視化，發現數據中的模式和洞察。 實際數據集分析： 通過真實世界的數據集，應用所學的機器學習和深度學習技術，解決實際問題。 本書的特色與價值 《深入理解Python與人工智能實踐》的編寫，始終貫徹“理論與實踐並行”的理念。 精煉的理論講解： 我們避免冗餘和過於抽象的數學推導，而是專注於核心概念的清晰闡釋，確保讀者能夠快速掌握AI算法的精髓。 豐富的代碼示例： 每一項技術或算法的介紹，都配有可以直接運行的Python代碼，並且這些代碼經過精心設計，力求簡潔、清晰、易於理解。讀者可以通過運行和修改這些代碼，加深對知識的理解。 循序漸進的學習路徑： 本書的學習麯綫設計閤理，從Python基礎到機器學習，再到深度學習，層層遞進，確保即便是初學者也能逐步建立起完整的AI知識體係。 注重實際應用： 豐富的案例研究和項目實踐，將幫助您將所學知識轉化為解決實際問題的能力，為未來的學術研究或職業發展奠定堅實基礎。 麵嚮計算機專業學生： 本書假設讀者已具備基本的計算機科學背景，如數據結構、算法、操作係統等基礎知識，這使得我們可以更專注於AI的核心內容，避免重復基礎知識的講解。 無論您是對AI充滿好奇，渴望掌握這門改變世界的技術，還是作為計算機專業的學生，希望在AI領域打下紮實的基礎，《深入理解Python與人工智能實踐》都將是您不可或缺的學習夥伴。通過本書，您將不僅學會“如何做”，更能理解“為何這樣做”，從而真正成為一名具備創新能力的AI實踐者。翻開本書，開啓您在智能時代的編程之旅，探索無限可能！

評分☆☆☆☆☆

在閱讀的過程中，我發現這本書在知識體係的構建上做得非常齣色，呈現齣一種循序漸進、層層遞進的學習路徑。它從最基礎的AI概念入手，逐步深入到機器學習、深度學習等核心技術，再到具體領域的應用，以及對未來發展趨勢和倫理問題的探討，形成瞭一個完整的知識閉環。書中沒有齣現為瞭追求新穎而犧牲基礎的情況，而是將各個部分有機地串聯起來，使得讀者在學習過程中能夠感受到知識的連貫性和係統性。例如，在學習神經網絡時，作者會先迴顧邏輯迴歸等基礎模型，然後引入激活函數、反嚮傳播算法等核心概念，最終纔能理解深度神經網絡的強大之處。這種紮實的基礎鋪墊，讓我能夠更好地理解復雜的模型。此外，書中也適當地提及瞭當前人工智能領域的一些前沿研究方嚮，例如生成對抗網絡（GANs）和Transformer模型等，但並沒有過多地糾纏於細節，而是給齣瞭一個概覽性的介紹，這對於本科生來說是恰到好處的，既能激發興趣，又不會造成知識負擔。總的來說，這本書為我構建瞭一個全麵而清晰的人工智能知識框架，讓我對這個學科有瞭整體的把握。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講解人工智能的核心概念時，其邏輯清晰度和深度都令我印象深刻。例如，關於機器學習的介紹，它沒有停留在簡單的定義上，而是深入淺齣地剖析瞭監督學習、無監督學習和強化學習這三大分支的原理、適用場景以及各自的優缺點。在講解監督學習時，書中不僅介紹瞭常見的迴歸和分類算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機等，還對這些算法的數學原理進行瞭較為詳盡的闡述，並通過圖示和代碼示例，將抽象的數學公式具象化，讓我能夠更容易地理解算法的內在機製。讓我尤其驚喜的是，書中對過擬閤和欠擬閤問題的討論，以及如何通過正則化、交叉驗證等方法來解決這些問題，這都是在實際應用中非常關鍵的技術細節，能夠幫助我避免常見的陷阱。此外，書中對無監督學習中聚類和降維算法的講解，也讓我看到瞭數據內在結構的奧秘。對於強化學習，書中通過馬爾可夫決策過程等概念，清晰地解釋瞭智能體如何通過與環境交互來學習最優策略，這對我理解遊戲AI、機器人控製等領域的應用至關重要。總而言之，這本書在概念的講解上，做到瞭既有廣度，又有深度，讓我能夠建立起紮實的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名初次接觸人工智能領域的學生，我懷揣著探索未來的激動心情翻開瞭這本《人工智能/21世紀大學本科計算機專業係列教材》。書本的裝幀設計簡潔大氣，給我一種專業而嚴謹的學術氛圍。在閱讀的第一部分，我被書中關於人工智能發展曆史的詳盡梳理深深吸引。作者從人工智能的萌芽時期，如圖靈測試的提齣，到專傢係統的興起，再到機器學習的崛起，娓娓道來，讓我對這個學科的演進脈絡有瞭清晰的認識。書中不僅僅是枯燥的曆史陳述，更穿插瞭許多對關鍵人物和重要事件的生動解讀，仿佛讓我親曆瞭那個時代科學傢們智慧的碰撞與探索。例如，對於“AI的寒鼕”時期，書中對其成因、影響以及如何走齣睏境的分析，都極具啓發性，讓我理解到任何偉大的技術發展都不是一帆風順的，而是充滿瞭挑戰與突破。我對書中關於早期符號主義和連接主義的討論尤為感興趣，它們代錶瞭兩種不同的思考路徑，而正是這種多元的探索，纔最終推動瞭人工智能學科的發展。這種宏觀的曆史視角，為我後續深入學習具體的算法和技術奠定瞭堅實的基礎，讓我不再覺得人工智能是一個憑空齣現的概念，而是有著深厚曆史積澱的學科。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大亮點在於其對人工智能倫理和社會影響的深刻反思。在深入探討技術的同時，作者並沒有迴避人工智能發展可能帶來的負麵效應，而是進行瞭積極而審慎的討論。書中關於人工智能的偏見問題，以及如何避免和糾正這些偏見，讓我對算法的公平性有瞭更深刻的認識。例如，在討論人臉識彆技術時，書中揭示瞭不同人群在識彆準確率上的差異，並分析瞭其可能帶來的歧視性後果。此外，關於人工智能對就業市場的影響、隱私保護的挑戰以及潛在的濫用風險，書中都進行瞭多角度的探討，並呼籲讀者在追求技術進步的同時，也要關注其社會責任。這種前瞻性的思考，讓我覺得這本書不僅僅是一本技術教材，更是一本引導我們成為負責任的人工智能從業者的啓迪之作。它讓我明白，作為未來的技術開發者，我們不僅需要掌握先進的技術，更需要具備人文關懷和社會責任感。這種思考方式，對我而言，比單純的學習算法更具價值，也讓我對未來職業生涯有瞭更深層次的規劃。

評分☆☆☆☆☆

令我贊賞的是，這本書在理論講解的同時，非常注重與實際應用的結閤。書中在介紹完各種算法後，會緊接著給齣相應的案例分析，這些案例涵蓋瞭圖像識彆、自然語言處理、推薦係統等多個熱門領域。例如，在講解捲積神經網絡（CNN）時，書中不僅詳細介紹瞭CNN的結構和工作原理，還通過一個貓狗圖像分類的實例，一步步展示瞭如何構建、訓練和評估一個CNN模型。書中提供的代碼片段雖然不是完整的可執行程序，但其邏輯清晰，能夠引導我理解整個實現過程。更難得的是，書中還對這些應用背後的挑戰和局限性進行瞭客觀的評價，例如在自然語言處理部分，對於機器翻譯的準確性、情感分析的細微差彆等問題，都進行瞭深入的探討，讓我認識到人工智能並非萬能，其發展仍有很長的路要走。這種理論與實踐的無縫對接，極大地激發瞭我學習的興趣，也讓我對人工智能的未來發展方嚮有瞭更清晰的認識。我不再隻是被動地接受知識，而是能夠通過這些案例，思考如何將所學知識應用於解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

此書概念性強，可以看齣人工智能的起點要求比較高

評分☆☆☆☆☆

經典教材，

評分☆☆☆☆☆

物流效率超高，書有點難啃

評分☆☆☆☆☆

感覺東西還可以吧。。

評分☆☆☆☆☆

感覺是正版圖書，紙張不錯

評分☆☆☆☆☆

書不錯，內容比較詳實，實用

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的，上課用

評分☆☆☆☆☆

很好的書！通俗易懂！栗子都很好！

評分☆☆☆☆☆

書不錯，內容比較詳實，實用