具体描述
基本信息
书名：人工智能：一种现代的方法(第3版)(世界计算机教材精选)
：128.00元
作者：(美)罗素,殷建平
出版社：清华大学出版社
出版日期：2013-11-01
ISBN：9787302331094
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：大32开
商品重量：1.380kg
编辑推荐
美国伯克利大学与Google人工智能科学家合作编写，全世界100多个国家1200多所大学使用
内容提要
《世界计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）》是、经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。
《世界计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）》的*版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“问题求解”，第III部分“知识、推理与规划”，第IV部分“不确定知识与推理”，第V部分“学习”，第VI部分“通信、感知与行动”，第VII部分“结论”。《世界计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）》既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外，本书的配套网址为教师和学生提供了大量教学和学习资料。
本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，是高等院校本科生和研究生人工智能课的*教材，也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。
目录
第1部分 人工智能
第1章 绪论
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的基础
1.3 人工智能的历史
1.4 新发展水平
1.5 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第2章 智能Agent
2.1 Agent和环境
2.2 好的行为：理性的概念
2.3 环境的性质
2.4 Agent的结构
2.5 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第Ⅱ部分 问题求解
第3章 通过搜索进行问题求解
3.1 问题求解Agent
3.2 问题实例
3.3 通过搜索求解
3.4 无信息搜索策略
3.5 有信息（启发式）的搜索策略
3.6 启发式函数
3.7 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第4章 经典搜索
4.1 局部搜索算法和优化问题
4.2 连续空间中的局部搜索
4.3 使用不确定动作的搜索
4.4 使用部分可观察信息的搜索
4.5 联机搜索Agent和未知环境
4.6 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第5章 对抗搜索
5.1 博弈
5.2 博弈中的优化决策
5.3 a-p剪枝
5.4 不完美的实时决策
5.5 随机博弈
5.6 部分可观察的博弈
5.7 博弈程序发展现状
5.8 其他途径
5.9 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第6章 约束满足问题
6.1 定义约束满足问题
6.2 约束传播：CSP中的推理
6.3 CSP的回溯搜索
6.4 CSP局部搜索
6.5 问题的结构
6.6 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第Ⅲ部分 知识、推理与规划
第7章 逻辑Agent
7.1 基于知识的Agent
7.2 Wumpus世界
7.3 逻辑
7.4 命题逻辑：一种简单逻辑
7.5 命题逻辑定理证明
7.6 有效的命题逻辑模型检验
7.7 基于命题逻辑的Agent
7.8 本章小结
……
第Ⅳ部分 不确定知识与推理
第V部分 学习
第Ⅵ部分 通讯、感知与行动
第Ⅶ部分 结论
参考文献
作者介绍
Stuart Russell，1962年生于英格兰的Portsmouth。他于1982年以一等成绩在牛津大学获得物理学学士学位，并于1986年在斯坦福大学获得计算机科学的博士学位。之后他进入加州大学伯克利分校，任计算机科学教授，智能系统中心主任，拥有Smith-Zadeh工程学讲座教授头衔。1990年他获得国家科学基金的“总统青年研究者奖”（Presidential Young Investigator Award），1995年他是“计算机与思维奖”（Computer and Thought Award）的获得者之一。1996年他是加州大学的Miller教授（Miller Professor），并于2000年被任命为首席讲座教授（Chancellor's Professorship）。1998年他在斯坦福大学做过Forsythe纪念演讲（Forsythe Memorial Lecture）。他是美国人工智能学会的会士和前执行委员会委员。他已经发表100多篇论文，主题广泛涉及人工智能领域。他的其他著作包括《在类比与归纳中使用知识》（The Use of Knowledge in Analogy abd Induction）．以及（与Eric Wefald合著的）《做正确的事情：有限理性的研究》（Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality）。
Peter Norvig，现为Google研究院主管（Director of Research），2002-2005年为负责核心Web搜索算法的主管。他是美国人工智能学会的会士和ACM的会士。他曾经是NASAAmes研究中心计算科学部的主任，负责NASA在人工智能和机器人学领域的研究与开发，他作为Junglee的首席科学家帮助开发了一种早的互联网信息抽取服务。他在布朗（ Brown）大学得应用数学学士学位，在加州大学伯克利分校获得计算机科学的博士学位。他获得了伯克利“校友和工程创新奖”，从NASA获得了“非凡成就勋章”。他曾任南加州大学的教授，并是伯克利的研究员。他的其他著作包括《人工智能程序设计范型：通用Lisp语言的案例研究》（Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp）和《Verbmobil：一个面对面对话的翻译系统》（Verbmobil:A Translation System for Face-to-FaceDialog），以及《UNIX的智能帮助系统》（lntelligent Help Systemsfor UNIX）。
文摘
序言
用户评价
我一直对人工智能这个充满未来感的技术领域抱有浓厚的兴趣，但苦于找不到一本既权威又易于理解的书籍来系统学习。在浏览了大量的书评和推荐后，我最终选择了这本书。它被誉为人工智能领域的“必读书籍”，以其内容的全面性、理论的严谨性和讲解的深度而著称。当我收到这本书时，它的厚重感和精美的印刷质量立刻给我留下了深刻的印象。翻开书页，我被其清晰的排版和详实的章节安排所吸引。书中的内容从最基础的搜索问题和逻辑推理，一路深入到复杂的机器学习算法、深度学习模型，甚至还涉及了概率图模型和强化学习等前沿领域。这无疑为我提供了一个完整的AI知识框架。我特别期待它在机器学习和深度学习部分的讲解，希望能真正理解这些强大的技术是如何工作的，以及它们在现实世界中的广泛应用。我还注意到，这本书提供了大量的参考文献，这对于我这种希望进一步深入研究的读者来说，无疑是宝贵的资源。我计划将这本书作为我深入学习AI的“指南针”，认真研读，希望能够真正掌握人工智能的核心知识，并为我未来的学习和工作提供坚实的基础。
评分坦白说，我一直对人工智能这个领域充满好奇，但又感觉它门槛很高，很多概念都听起来云里雾里，不知道从何下手。市面上关于AI的书籍也很多，但真正能把复杂问题讲得通俗易懂，又兼顾理论深度和实践指导的，并不多见。偶然的机会，我看到有人推荐了这本书，说它被称为AI领域的“圣经”，内容权威且全面，能够帮助读者建立起扎实的AI知识体系。我本来还有点犹豫，毕竟价格也不算便宜，而且我对自己的学习能力也不是特别自信。但是，仔细看了介绍后，我发现它不仅涵盖了AI的各个分支，还注重理论与实践的结合，据说还提供了大量的代码示例和练习题，这让我觉得这本书非常实用，值得投资。我最近正好有一些空闲时间，想利用这段时间好好提升一下自己的专业技能，AI无疑是目前最热门、最有前景的领域之一。我希望通过阅读这本书，能够系统地了解AI的发展历程、核心原理，以及各种算法和模型的具体应用。我特别希望能弄明白机器学习和深度学习到底是怎么回事，以及它们在实际中是如何工作的。这本书的厚度也让我觉得内容一定非常丰富，我不需要再东拼西凑地去找各种资料了，一本书就能解决大部分问题，这对于我这种喜欢“一站式”学习的人来说，简直太棒了。收到书后，我迫不及待地翻阅了一下，感觉内容确实非常详实，排版也很清晰，我很有信心能从中获得很多有价值的知识。
评分这本书我早就听说了，一直是人工智能领域的经典教材，很多人都推荐，说它内容全面、讲解透彻，是入门AI的不二之选。我一直想买一本深入学习一下，但是平时工作比较忙，总是抽不出完整的时间来系统学习。这次终于下定决心，准备把它搬回家，好好啃一啃。收到书的时候，感觉沉甸甸的，这厚度就预示着里面的内容量绝对扎实。封面设计简洁大方，很有学术范儿，一看就是正规出版物。书的纸张质量也很好，触感细腻，印刷清晰，一点也不伤眼睛，这一点对于需要长时间阅读的我来说非常重要。我特别喜欢它这种循序渐进的讲解方式，从最基础的概念讲起，一步一步深入到复杂的算法和模型。听说里面涵盖了从搜索、知识表示、推理到机器学习、深度学习等几乎所有AI的核心领域，我特别期待能通过这本书，把之前零散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系。而且，这本书据说还提供了很多实际的案例和练习题，这对于我这种动手能力稍弱的人来说，简直是福音。我希望通过这本书的学习，能够真正理解AI的底层逻辑，而不仅仅是停留在“调包侠”的层面。我最近也在关注一些AI的热点应用，比如自然语言处理、计算机视觉等等，这本书应该能为我提供扎实的基础理论支持，让我能更好地理解和应用这些技术。总的来说，我对这本书的期望值非常高，希望它能成为我AI学习之路上的重要助力。
评分作为一个对科学和技术充满热情的人，我对人工智能的迷恋由来已久。我曾经尝试过阅读一些关于AI的文章和入门教程，但总感觉它们过于碎片化，难以形成完整的知识体系。我渴望能够找到一本能够系统、全面地讲解AI核心概念和技术的书籍，从而真正理解这个迷人的领域。经过多方打听和比较，我了解到这本书是AI领域的经典之作，被誉为“AI的百科全书”，它以其严谨的理论、全面的内容和深入的讲解而闻名。收到书后，我立刻被它的厚度所震撼，这预示着里面包含着丰富而深入的内容。我迫不及待地翻阅了目录，发现它几乎涵盖了AI的每一个重要方面，从早期的搜索算法，到知识表示、推理，再到机器学习、深度学习，以及更广泛的应用领域，如自然语言处理、计算机视觉等等。我特别欣赏它那种从基础概念出发，逐步深入到复杂理论的讲解方式，这对于我这样的非专业背景读者来说，非常友好。我还注意到，书中提供了大量的数学公式和算法描述，这让我看到了它在理论深度上的扎实。我计划将这本书作为我深入学习AI的“宝典”，认真研读，并尝试理解其中的每一个细节，希望能在这个过程中，真正领略到人工智能的魅力，并为我今后的进一步探索打下坚实的基础。
评分作为一名在职的软件工程师，我深知技术更新换代的速度之快，尤其是人工智能领域，近年来更是呈现爆炸式的发展。我之前的工作中，虽然也接触过一些AI相关的项目，但大多是停留在应用层面，对于其背后的原理和核心技术，我一直感到有些力不从心。我希望能够通过一本权威的书籍，系统地学习AI的理论知识，从而更好地理解和应用各种AI技术，也为自己未来的职业发展增加竞争力。经过一番比较和咨询，我选择了这本书。它被广泛认为是AI领域的经典之作，内容全面，讲解深入，而且更新到了第三版，说明其内容一直在不断完善和发展，这一点非常重要。收到书后，我立刻被它的厚度和内容量所吸引。它涵盖了从最基础的搜索算法、逻辑推理，到复杂的机器学习、深度学习模型，再到概率图模型、强化学习等，几乎是应有尽有。我特别喜欢它那种逻辑严谨、条理清晰的讲解方式，即使是复杂的数学公式和算法，作者也都能用清晰的语言和生动的例子来解释，让我能够逐步理解。我还注意到，这本书不仅有理论讲解，还提供了很多算法的伪代码和伪代码，这对于我这种喜欢动手实践的工程师来说，非常有帮助。我计划将这本书作为我的主要学习资源，每天抽出一定的时间来阅读和消化，并尝试将书中的知识应用到我日常的工作中，我相信这会极大地提升我的技术能力和解决问题的能力。
评分作为一名对科技发展保持高度敏感的人，我一直非常关注人工智能的最新进展。我经常在各种科技新闻和论坛上看到关于AI的讨论，但很多时候，我感觉自己对这些概念的理解还停留在表面。我渴望能够深入了解AI的本质，理解它的工作原理，而不是仅仅停留在“听过”的层面。经过一番研究，我发现这本书是AI领域的经典之作，被誉为AI学习者的必读书籍。很多人都评价这本书内容权威、系统、深入，能够帮助读者构建起扎实的AI理论基础。我了解到，这本书第三版的更新，意味着它涵盖了最新的AI研究成果和技术发展，这一点非常吸引我。收到书后，它的厚度和精炼的语言让我感受到内容的丰富和专业。我翻阅了目录，发现它几乎涵盖了AI的每一个重要领域，从搜索、规划，到机器学习、深度学习，再到自然语言处理、计算机视觉等等，应有尽有。我特别期待它在机器学习和深度学习部分的讲解，希望能真正弄明白这些目前最热门的技术是如何工作的。我还听说这本书提供了大量的参考文献，这对于我这种喜欢追根溯源、深入研究的人来说，简直是宝藏。我计划将这本书作为我深入学习AI的指引，认真研读，并尝试理解书中的每一个概念和算法，希望能真正提升我对AI的认知水平。
评分我是一名对人工智能领域充满好奇的学生，一直想深入了解AI的原理和应用。在选择学习资料的过程中，我了解到这本书是人工智能领域的经典教材，被广泛推荐给想要系统学习AI的读者。收到书后，它的厚度和精美的装帧立刻吸引了我。我翻阅了目录，发现它涵盖了AI的各个重要分支，从最基础的搜索和博弈，到知识表示、推理，再到机器学习、神经网络、深度学习等前沿领域，内容非常全面。我特别欣赏它那种逻辑严谨、条理清晰的讲解方式。书中的数学推导和算法描述都非常详细，有助于我理解AI的底层原理。我还发现，书中穿插了很多现实世界的例子和应用，这让我能够更好地理解抽象的理论在实际中的应用。对于我这样的学生来说，能够在一本书中获得如此系统和深入的学习体验，是非常难得的。我计划将这本书作为我的主要学习教材，配合学校的课程和老师的指导，认真研读，希望能对AI有一个全面而深入的理解，为我未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。
评分我是一名正在准备考研的学生，专业方向是计算机科学，而人工智能正是我们专业未来发展的重点。所以，这本书对我来说，不仅仅是一本参考书，更是一本重要的学习资料。我之前在一些课程中接触过AI的一些基础概念，但总感觉不够系统，很多知识点都是零散的。我在网上搜索了很久，想找一本能够全面、深入地讲解AI原理的教材，很多学长学姐都推荐了这本书，说它覆盖了AI的各个主要领域，而且讲解的深度和广度都非常适合研究生阶段的学习。收到书后，我立刻打开看了看目录，发现它从最基础的搜索算法，到知识表示、推理，再到机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等等，几乎把AI的每一个重要分支都讲到了，而且还涉及了很多前沿的研究方向。这对我来说，意味着我可以在一本教材里，建立起一个非常完整的AI知识框架。我特别欣赏它那种严谨的逻辑和详实的论证，很多复杂的数学推导都讲解得很清楚，这对于我理解算法的底层原理至关重要。我还发现书里面有很多图示和表格，这有助于我更好地理解抽象的概念，而且还提供了大量的参考文献，方便我进一步深入研究。我计划将这本书作为我的主要学习资料，配合课堂学习和一些在线课程，希望能对AI有一个非常深入和透彻的理解，为我的考研复习打下坚实的基础。
评分我是一名在互联网公司工作的开发人员，近年来，人工智能的发展势头迅猛，几乎影响着各个行业。我发现，很多公司都在积极拥抱AI技术，我也意识到，如果不跟上AI的步伐，很容易被时代淘汰。所以，我下定决心要系统地学习人工智能。在选择教材的过程中，我反复比较了很多书籍，最终锁定了这本书。它被广泛认为是AI领域的权威教材，内容详实，讲解深入，而且更新到了第三版，说明其内容紧跟时代发展。收到书后，它的厚度和内容量让我感到非常满意，这预示着它能够提供一个非常全面的AI知识体系。我尤其看重它在理论深度方面的表现，因为我希望能理解AI的底层逻辑，而不仅仅是停留在API调用层面。我了解到，这本书的作者是该领域的顶尖学者，他们的讲解一定非常权威和专业。我迫不及待地翻阅了目录，发现它涵盖了AI的各个主要分支，包括知识表示、推理、学习、感知、自然语言处理等，这正是我所需要的。我计划利用业余时间，将这本书作为我的主要学习资料，逐章逐节地深入学习，并尝试理解其中的数学原理和算法实现，希望能够将所学知识融会贯通，并应用到实际工作中，提升我的技术能力和职业竞争力。
评分我一直以来都对“智能”这个概念非常着迷，尤其是当它与计算机科学相结合，形成了人工智能这个充满魅力的领域。虽然我不是专业的科班出身，但出于浓厚的兴趣，我一直想找一本能够系统、全面地引导我入门AI的书籍。市面上关于AI的书籍琳琅满目，但很多都过于偏重某一方面，或者讲解得过于碎片化，让我难以形成完整的认知。经过多方打听和比较，我发现这本书被誉为AI领域的“百科全书”，内容涵盖了AI的方方面面，而且讲解非常深入浅出，非常适合像我这样的初学者。收到书后，它的厚度让我感到既兴奋又有点小压力，但翻开书页，看到清晰的排版和精炼的语言，我的信心又回来了。我特别喜欢它那种从最基础的概念开始讲解的方式，比如什么是智能体，什么是搜索算法，一步步构建起来，让我能够循序渐进地理解。书中的很多例子都非常贴切，能够帮助我更好地理解抽象的理论。我还注意到，它不仅讲解了理论，还提及了一些实际的应用场景，这让我对AI有了更直观的认识。我计划利用业余时间，认真阅读这本书，一步一个脚印地学习，希望能真正理解AI的奥秘，并为我今后进一步深入学习打下坚实的基础。
评分挺好的，值得阅读
评分这本书讲解的很基础，也很广，很适合大学生看。
评分书真的是好书，就是翻译太烂
评分纸张有些差！
评分木有保护膜包装，但快递包的很好，书的纸张一般，不太像正版
评分很快收到咯还没看呢
评分挺值的，学到了很多，很值得去买
评分很快收到咯还没看呢
评分挺赞的?，好评～～～～
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