人工智能（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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丁世飞 著

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• Python
• 算法
• 数据科学
• 神经网络
• 自然语言处理
• 计算机科学
• 智能系统

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302383895

版次：2

商品编码：11663315

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：263

字数：429000

正文语种：中文

内容简介

　　《人工智能（第2版）》主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书分为11章，除第1章讨论人工智能概述、第11章讨论人工智能的争论与展望外，其余9章主要按照“基本智能+典型应用+计算智能”三个模块编著： 第1模块为人工智能经典的三大基本技术，包括知识表示技术、搜索技术、推理技术； 第2模块为人工智能的典型应用领域，包括机器学习、专家系统以及支持向量机； 第3模块为典型的计算智能方法，包括神经计算、进化计算等。与第一版相比，增加了专家系统的介绍，其他大多数章节都做了相应的修改、精简或补充。
　　《人工智能（第2版）》力求科学化、模块化、实用化，内容由浅入深、循序渐进、条理清晰，让读者在有限的时间内，掌握人工智能的基本原理与应用技术。
　　《人工智能（第2版）》可作为计算机、信息处理、自动化和电信等IT相关专业的高年级本科生的“人工智能”课程教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。

目录

第1章 绪论
1.1 什么是人工智能
1.1.1 智能的定义
1.1.2 人工智能的定义
1.2 人工智能的发展
1.2.1 孕育期
1.2.2 摇篮期
1.2.3 形成期
1.2.4 发展期
1.2.5 实用期
1.2.6 稳步增长期
1.3 人工智能的研究方法
1.3.1 符号主义
1.3.2 连接主义
1.3.3 行为主义
1.4 人工智能的应用领域
1.4.1 机器学习
1.4.2 知识发现和数据挖掘
1.4.3 专家系统
1.4.4 模式识别
1.4.5 自然语言处理
1.4.6 智能决策支持系统
1.4.7 人工神经网络
1.4.8 自动定理证明
1.4.9 机器人学
1.4.10 分布式人工智能与智能体
1.5 小结
习题

第2章 知识表示
2.1 概述
2.1.1 知识与知识表示
2.1.2 知识表示方法
2.2 谓词逻辑表示法
2.2.1 命题逻辑
2.2.2 谓词逻辑
2.3 产生式表示法
2.3.1 产生式可表示的知识种类及其基本形式
2.3.2 知识的表示方法
2.3.3 产生式系统的组成
2.3.4 产生式系统的推理方式
2.3.5 产生式表示法的特点
2.4 语义网络表示法
2.4.1 语义网络的概念及结构
2.4.2 语义网络的基本语义联系
2.4.3 语义网络表示知识的方法及步骤
2.4.4 语义网络知识表示举例
2.4.5 语义网络的推理过程
2.4.6 语义网络表示法的特点
2.5 框架表示法
2.5.1 框架结构
2.5.2 框架表示知识举例
2.5.3 推理方法
2.5.4 框架表示法的特点
2.6 脚本表示法
2.6.1 脚本的定义与组成
2.6.2 用脚本表示知识的步骤
2.6.3 用脚本表示知识的推理方法
2.6.4 脚本表示法的特点
2.7 面向对象的知识表示
2.7.1 面向对象的基本概念
2.7.2 面向对象的知识表示
2.7.3 面向对象方法学的主要观点
2.8 小结
习题

第3章 搜索策略
3.1 引言
3.2 基于状态空间图的搜索技术
3.2.1 图搜索的基本概念
3.2.2 状态空间搜索
3.2.3 一般图的搜索算法
3.3 盲目搜索
3.3.1 宽度优先搜索
3.3.2 深度优先搜索
3.3.3 有界深度搜索和迭代加深搜索
3.3.4 搜索最优策略的比较
3.4 启发式搜索
3.4.1 启发性信息和评估函数
3.4.2 启发式搜索算法A
3.4.3 实现启发式搜索的关键因素和A*算法
3.4.4 迭代加深A*算法
3.4.5 回溯策略和爬山法
3.5 问题规约和与／或图启发式搜索
3.5.1 问题规约
3.5.2 与/或图表示
3.5.3 与/或图的启发式搜索
3.6 博弈
3.6.1 极大极小过程
3.6.2 α-β过程
3.7 小结
习题

第4章 确定性推理
第5章 不确定性推理
第6章 机器学习
第7章 专家系统
第8章 支持向量机
第9章 神经计算
第10章 进化计算
第11章 人工智能的争论与展望
参考文献

精彩书摘

　　《人工智能（第2版）》：
　　5.1.2知识不确定性的来源研究不确定性推理，首先要研究知识的不确定性。知识的不确定性，用相应的知识表示模式与之对应，以便于进行推理与计算，还需用适当的方法把知识的不确定性及其程度描述描述出来。
　　最常见的不确定性是随机性。随机性使世界、使我们的生活充满了未知的魅力，是创造性不可缺少的因素，为我们提供了种种的机遇。确定性可以告诉我们事物的普遍规律，这也许是群体的统计规律，也许仅是一个相对的真理。而个体的“机遇”是一种特殊的随机性：小概率事件。小概率的机遇一般不会出现，一旦出现，往往就会创造奇迹。
　　另一种不确定性是模糊性。模糊性能够用较少的代价，传送足够的信息，并能对复杂事物作出高效率的判断和处理。也就是说，模糊性有助于提高效率。1965年扎德（I-A.Zadeh）的论文FuzzySets正式创立了模糊集合理论。扎德深入分析了模糊性、近似性、随机和含混性，主张用模糊性作为基本的研究对象，提出了隶属度、隶属函数、模糊集合等基本概念。模糊性使我们的生活简单而有效，借助模糊性能对复杂事物作出高效率的判断和处理。如医生可以根据病人的模糊症状而做出正确的判断、画家不用精确的测量计算而能画出栩栩如生的风景人物等。
　　知识的不确定性，还来自知识的不完备性、不协调性和非恒常性。
　　知识的不完备性包括知识内容的不完整、知识结构的不完备等。内容的不完整，可能来源于获取知识时观测不充分、设备不精确；知识结构的不完备，可能因为人的认识能力、获取手段的限制等原因，造成对解决某个特定问题的背景和结构认识不全，忽略了一些重要因素。
　　知识的不协调性是知识不确定性的另一种表现，是指知识内在的矛盾，不协调的程度可以依次为冗余、干扰、冲突等。不协调性是知识不确定性的重要体现，人们不可能、也没必要在一切场合下都试图消除知识的不协调性，固执地去追求知识的一致性，要把不协调看作是知识的一种常态，允许包容、并蓄，允许折中、调和。
　　知识的非恒常性是指知识随时间的变化而变化的特性。人类对自然、社会乃至自身的认识都是一个由不知到知、由不深刻到深刻，不断更新的过程，是一个否定之否定的过程。人类的知识是无限发展的，不可能永远停留在某个水平上。5.1.3不确定推理要解决的基本问题推理是运用知识求解问题的过程，是证据和规则相结合得出结论的过程。由于知识的不确定性，导致了所产生的结论的不确定性。不确定性推理反映了知识不确定性的动态积累和传播过程.推理的每一步都需要综合证据和规则的不确定因素，通过某种不确定性测度，寻找尽可能符合客观实际的计算模式，通过不确定测度的传递计算，最终得到结果的不确定程度。在专家系统中，不确定性表现在证据、规则和推理三个方面，需要对专家系统中的事实与规则给出不确定性描述，并在此基础上建立不确定性的传递计算方法。因此要实现对不确定性知识的处理，要解决不确定知识的表示问题、计算问题和语义解释问题。
　　1.表示问题
　　表示问题指的是采用什么方法描述不确定性，这是解决不确定性推理的关键一步。通常有数值表示和非数值的语义表示方法。数值表示便于计算、比较；非数值表示，是一种定性的描述，以便较好地解决不确定性问题。
　　在专家系统中的“不确定性”一般分为两类：一是知识的不确定性；二是证据的不确定性。
　　1）知识的不确定性
　　知识的不确定性是指用相应的知识表示模式与之对应，以便于进行推理与计算，还须用适当的方法把知识的不确定性及其程度描述表达出来。一般用（E-H，f（H，E》来表示知识的不确定性，它表示相应知识的不确定性程度，称为知识强度或规则强度。
　　2）证据的不确定性
　　通常有两类不同来源的证据：
　　初始证据：如针对要求解问题所提供的事实，诸如病人的症状、化验结果等。
　　推理证据：依据前面的事实而推出的若干新情况和判断，可作为继续研究考证的证据。
　　证据的不确定性可记作（命题E，C（E）），它表示证据E为真的程度。它有两种来源：初始证据（由用户给出）；前面推出的结论作为当前证据（通常由计算得到）。
　　初始证据大多来源于客户片面观察或理解，故往往是零碎的片段，不够精确完整，因而具有证据的不确定性。而推理证据又是使用不确定的初始证据而得出来的，当然它也是不确定的证据了。
　　一般来说，证据不确定性的表示方法应与知识不确定性的表示方法保持一致，证据的不确定性通常也是一个数值表示，它代表相应证据的不确定性程度，称为动态强度。
　　对知识及证据不确定性程度常用可信度来表示。例如，在专家系统MYCIN中，用可信度表示知识及证据的不确定性，取值范围为[-1，1]。当可信度取大于零的数值时，其数值越大，表示相应的知识或证据越接近于“真”；当可信度的取值小于零时，其数值越小，表示相应的知识或证据越接近于“假”。
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《星辰的低语》 序章 夜空中，繁星点点，仿佛亘古不变的低语，诉说着宇宙深处的秘密。在这浩瀚的星海中，有一颗名为“艾特拉”的星球，它的文明璀璨而古老，却在一次突如其来的灾难中，走向了覆灭的边缘。幸存的艾特拉人，怀揣着对家园的眷恋和对未来的渺茫希望，踏上了寻找新家园的漫长旅程。 第一卷：失落的家园 故事始于艾特拉文明最为辉煌的时代。那时候，艾特拉人已经掌握了超越我们想象的科技，他们能够自由地穿梭于星际之间，探索未知的宇宙。他们的城市如同水晶般闪耀，能源取之不尽，生命得以永恒。然而，在这看似完美的世界中，一股潜藏的危机正在悄然滋生。 一种被称为“虚空之蚀”的神秘力量，开始侵蚀艾特拉的星球。它吞噬光明，扭曲空间，让曾经生机勃勃的星球变得死寂。面对这前所未有的灾难，艾特拉最顶尖的科学家和智者们倾尽全力，试图找到解决之道。他们开发了强大的防护罩，制造了能够抵御虚空之蚀的武器，但一切努力都如同螳臂当车，虚空之蚀的力量太过强大，它似乎拥有自己的意志，而艾特拉人的科技，在它面前显得如此渺小。 绝望之中，艾特拉的领导者们做出了一个艰难的决定：放弃母星，寻找新的栖息之地。他们倾尽所有资源，建造了数十艘巨大的星舰，承载着最后的希望，离开了那片逐渐被黑暗吞噬的家园。每一艘星舰都承载着艾特拉文明的火种，包括他们的知识、他们的艺术，以及他们对未来的憧憬。 第二卷：漂泊的旅途 星舰在漆黑的宇宙中孤独地航行。漫长而艰辛的旅途中，艾特拉人经历了无数的挑战。他们遭遇了险恶的星云，穿越了危险的小行星带，与各种未知的宇宙生物擦肩而过。每一次的遭遇，都考验着他们的智慧和勇气。 在这些星舰中，有一艘名为“奥德赛”的旗舰，它承载着艾特拉最杰出的探险家和工程师。他们肩负着寻找适宜居住星球的重任。在旅途中，他们遇到了各种文明，有的友善，有的敌对。他们学会了与不同种族交流，了解了宇宙的多样性，也见证了宇宙中许多文明的兴衰。 “奥德赛”号的船员们，也在探索中不断成长。年轻的导航员莉娜，凭借着对星辰轨迹的敏锐洞察，带领飞船避开了无数的危机；资深的工程师卡尔，用他的智慧修复了无数次几乎崩溃的系统，确保了飞船的正常运行；而神秘的考古学家伊莱，则在古老的遗迹中，寻找着关于虚空之蚀的线索，以及关于生命起源的启示。 旅途并非一帆风顺，艾特拉人也经历了内部的矛盾和分裂。资源的匮乏，希望的渺茫，以及对未知未来的恐惧，让一些人开始质疑远航的意义，甚至产生了回撤的念头。但更多的人，依然坚守着艾特拉文明的精神，他们相信，只要不放弃，总会有希望。 第三卷：希望的微光 在无数个日夜的航行后，奥德赛号终于抵达了一个被命名为“苍穹”的星系。这个星系拥有数颗宜居的星球，其中一颗，散发着诱人的生命气息，宛如宇宙中的一颗璀璨明珠。这颗星球，被命名为“泽洛斯”。 泽洛斯星球的环境与艾特拉的故乡有着惊人的相似之处，这里拥有丰富的资源，适宜的温度，以及纯净的空气。艾特拉人看到了新的希望，他们开始规划在这片新大陆上建立新的家园。 然而，泽洛斯并非一片净土。这里同样存在着未知的危险和挑战。星球上生活着一些本土的智慧生物，他们的文明与艾特拉截然不同。如何与这些原住民和谐共处，如何避免历史的重演，成为了艾特拉人面临的新课题。 在探索泽洛斯的过程中，艾特拉人也发现了关于虚空之蚀的更多信息。伊莱通过对星球上古老遗迹的研究，发现虚空之蚀并非一种自然现象，而是一种来自更高维度的能量体，它似乎在吞噬宇宙中的生命能量，并以此为生。而艾特拉人之所以能够逃脱，是因为他们的科技在某种程度上，能够暂时抵御这种侵蚀，并且他们离开的星舰，本身也具有一定的能量防护力。 第四卷：新的挑战 新的家园，并非意味着安逸的开始。泽洛斯上的本土文明，虽然不如艾特拉先进，却拥有独特的生存之道和智慧。艾特拉人必须尊重他们的文化，学习与他们共存。最初的接触并非总是顺利，误解和冲突时有发生。 同时，虚空之蚀的威胁并未完全消除。虽然艾特拉人找到了暂时的庇护所，但他们知道，这种力量无处不在，只是在能量浓度较低的地方，它才会暂时沉寂。他们必须找到彻底解决虚空之蚀的方法，否则，即使在这里建立家园，未来依然充满未知。 在泽洛斯星球上，艾特拉人开始重建他们的文明。他们利用泽洛斯丰富的资源，结合从故乡带来的科技，开始了新的创造。他们建造了新的城市，发展了新的农业，并重新开始了科学研究。然而，他们的研究方向，已经发生了根本性的改变。他们不再仅仅追求科技的进步，而是更加注重与自然的和谐，以及生命的意义。 卡尔带领他的团队，开始研究一种新型的能量，这种能量并非来自外部，而是源于生命的内在潜力，他们称之为“生命之源”。莉娜则利用她的导航经验，探索泽洛斯星球的每一个角落，寻找能够帮助他们对抗虚空之蚀的线索。伊莱则继续他的考古研究，试图揭开虚空之蚀背后更深层次的秘密。 第五卷：星辰的低语 随着时间的推移，艾特拉人和泽洛斯的原住民，逐渐学会了相互理解和尊重。他们开始共享资源，合作研究，共同抵御潜在的威胁。一场空前的文化融合正在发生，两种截然不同的文明，在彼此的碰撞和借鉴中，孕育出新的火花。 艾特拉人发现了生命之源的巨大潜力，这种能量不仅能够为他们的科技提供动力，更重要的是，它能够增强生命的抵抗力，甚至能够暂时驱散虚空之蚀的侵蚀。而泽洛斯的原住民，则用他们古老的智慧，教会了艾特拉人如何与星球融为一体，如何倾听大地的声音，如何理解生命的循环。 然而，虚空之蚀的阴影依然笼罩着宇宙。伊莱的研究终于有了突破。他发现，虚空之蚀并非一种纯粹的“邪恶”力量，而是一种宇宙的“净化”机制，当一个文明过度膨胀，走向失衡时，虚空之蚀就会出现，以一种极端的方式，来“重置”宇宙的能量平衡。艾特拉人能够逃脱，是因为他们的文明在走向毁灭之前，就已经意识到了失衡，并选择了“逃离”。 故事的结局，并非彻底消灭虚空之蚀，而是学会与它共存。艾特拉人明白，宇宙的法则，并非简单的善恶二元论。他们学会了更加谦逊地对待宇宙，更加珍视生命的存在。他们将“生命之源”的力量，与泽洛斯星球的自然能量相结合，创造出一种能够与虚空之蚀“共振”的防护体系。当虚空之蚀出现时，这种体系不会与之对抗，而是通过一种微妙的能量调节，使其绕行，或者减弱其侵蚀力。 尾声 在泽洛斯星球上，艾特拉人建立了一个全新的文明。他们不再是仰望星空，而是成为了星辰的一部分。他们的城市与自然融为一体，他们的科技与生命息息相关。他们学会了倾听星辰的低语，理解宇宙的韵律。 《星辰的低语》讲述了一个关于失落、漂泊、希望与重生的故事。它探讨了文明的兴衰，生命的意义，以及在宇宙的浩瀚面前，渺小却又坚韧的生命是如何寻找自己的归宿。这是一个关于爱、勇气、智慧与和解的故事，它提醒我们，即使面对最黑暗的绝望，只要心中尚存希望，总会有微光闪耀，指引我们前行的方向。而生命的真正意义，或许就蕴藏在每一次的探索，每一次的成长，以及每一次与未知的和谐共存之中。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能（第2版）》这本书，给我的感觉就像是在一个庞大而复杂的迷宫中，给我指明了一条清晰的道路。我一直对人工智能充满兴趣，但往往在接触到一些技术书籍时，会被其过于专业的术语和深奥的数学公式所劝退。这本书，恰恰解决了这个难题。它从人工智能的最基本概念开始，循序渐进地展开，让我能够轻松地跟上作者的思路。我尤其喜欢它在讲解“知识表示与推理”部分时，那种对不同知识表示形式（如谓词逻辑、产生式规则、语义网络等）的细致剖析。它不仅仅是列出这些概念，更是深入探讨了每种形式的优缺点以及它们在解决不同问题时的适用性，这让我对人工智能的“思考”机制有了更深刻的理解。而当我进入到机器学习的章节时，更是如获至宝。它将复杂的机器学习算法，通过生动的比喻和精巧的图示，变得易于理解。比如，在介绍支持向量机时，它用“寻找最优超平面”的比喻，让我一下子就抓住了其核心思想。而且，这本书并没有回避算法的局限性，而是诚恳地分析了过拟合、欠拟合等问题，并提供了相应的解决方法。这对于我这样一个希望将所学知识应用于实际项目的人来说，非常有价值。更让我惊喜的是，书中还对自然语言处理、计算机视觉等前沿领域进行了介绍，让我对人工智能的未来发展有了更清晰的认知。总而言之，这本书就像一本“人工智能通识读本”，它为我构建了一个扎实的知识体系，让我能够更加自信地探索这个充满挑战和机遇的领域。

评分☆☆☆☆☆

拿到《人工智能（第2版）》这本书，我首先被它沉甸甸的质感和封面设计所吸引，预感它将是一本内容厚实、有深度的著作。我之前对人工智能的理解，大多是通过一些科普读物和新闻报道，感觉它是一个充满魔幻色彩的领域，但缺乏系统的认识。这本书，无疑是为我补足这一短板而来的。它从人工智能的历史渊源讲起，让我对这个学科的产生和发展有了宏观的认识，这为我理解后续的理论知识打下了坚实的基础。而当我翻阅到“问题求解”和“搜索”章节时，我更是被作者的讲解方式所吸引。它并没有直接抛出复杂的算法，而是通过一些生活化的例子，比如旅行规划、游戏对弈等，来引出搜索算法的原理。这种“化抽象为具体”的讲解方式，让我这样一个对数学公式感到头疼的人，也能轻松地理解算法的核心思想。我尤其期待的是书中关于“机器学习”部分的介绍。我一直对“机器如何学习”感到好奇，这本书就从最基础的监督学习、无监督学习，到更高级的强化学习，都进行了详尽的阐述。它不仅解释了各种算法的原理，还深入分析了它们的优缺点和适用场景。比如，它在介绍决策树时，就用清晰的流程图展示了如何根据属性进行划分，让我对“树”的生长过程有了直观的理解。而且，书中还涉及到了自然语言处理、计算机视觉等前沿领域，虽然篇幅有限，但足以让我对这些领域有一个初步的认识。这本书就像是一位经验丰富的向导，带领我穿越人工智能的迷雾，让我看到了这个领域无限的可能性。

评分☆☆☆☆☆

拿到《人工智能（第2版）》这本书，我当即就被它扎实的学术底蕴和清晰的逻辑结构所折服。作为一名在人工智能领域摸索多年的开发者，我一直觉得虽然接触了大量的AI工具和框架，但对于其背后的原理和核心思想，始终存在一层隔阂。这本书，恰恰就填补了我在这方面的空白。它没有停留在“调包侠”的层面，而是深入剖析了每一个算法的演进历程、数学基础以及适用场景。我特别欣赏它在讲解搜索算法时，那种从最简单的盲目搜索到启发式搜索的层层递进，每一个步骤都设计得恰到好处，让人在不知不觉中就掌握了核心思想。而到了机器学习章节，更是让我茅塞顿开。之前我虽然知道有监督学习、无监督学习、强化学习这些概念，但对于它们之间的界限、各自的代表性算法（比如逻辑回归、支持向量机、决策树、K-means等等）是如何工作的，以及它们在实际应用中是如何选择和调优的，都感到有些迷茫。这本书用大量精心设计的图表和实例，将这些抽象的概念具象化，比如在讲到线性回归时，它不仅仅给出了数学公式，还用三维图来展示了拟合的过程，让人一目了然。我尤其看重的是，它并没有回避算法的局限性和潜在的挑战，而是诚恳地分析了过拟合、欠拟合、特征选择等问题，并提供了相应的解决方案。这对于我们实际开发过程中遇到的难题，提供了宝贵的指导。而且，这本书的语言风格非常接地气，虽然是学术著作，但并没有给人一种高高在上的感觉，而是像一位经验丰富的老师，循循善诱地引导读者。我觉得它不仅仅是一本教材，更像是一本值得反复研读的案头书，在我的开发生涯中，它一定会扮演越来越重要的角色。

评分☆☆☆☆☆

老实说，当我第一次翻开《人工智能（第2版）》这本书时，我的内心是充满忐忑的。因为我一直觉得人工智能是一个极其高深的学科，而我自己的背景，更多的是偏向于实际应用，对理论基础的掌握还不够扎实。然而，这本书的出现，却给了我一个巨大的惊喜。它以一种非常温和、包容的方式，引领我一步步走进人工智能的世界。我最喜欢它对“搜索”概念的阐述，它将很多复杂的搜索算法，通过生动的例子和清晰的图示，变得触手可及。比如，它用解决迷宫问题来讲解广度优先搜索和深度优先搜索，这种直观的理解方式，让我很快就掌握了这些基本算法的核心思想。而当我进入到机器学习章节时，更是被它深入浅出的讲解所折服。它并没有直接抛出晦涩的数学公式，而是先从数据和模式识别的角度，引导我理解机器学习的本质。然后，再逐步引入像线性回归、逻辑回归、决策树等经典算法。我特别欣赏它在讲解这些算法时，不仅仅是介绍原理，还探讨了它们的假设、局限性以及如何进行参数调整，这对于我理解算法的“脾气”非常有帮助。而且，这本书还涉及到了自然语言处理和计算机视觉等热门领域，它并没有回避这些领域的复杂性，而是以一种概览性的方式，让我对这些前沿技术有了一个初步的了解。这本书就像是一本“人工智能百科全书”，它为我打开了一个全新的视野，让我看到了这个领域蕴含的巨大潜力和挑战。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能（第2版）》这本书，给我最深刻的印象就是它的“厚重感”和“前沿性”的完美结合。拿到书的那一刻，我就感受到了它作为一本经典著作的底蕴，无论是纸张的质感，还是排版的精巧，都透露出一种匠心。我一直以来都对人工智能领域充满了浓厚的兴趣，但市面上的许多书籍要么过于浅显，要么就充斥着大量晦涩的数学公式，让我望而却步。这本书，则以一种非常优雅的方式，解决了这个问题。它从人工智能的起源和发展开始，为我梳理了整个学科的脉络，让我对人工智能有了宏观的认识。而当我深入到具体章节时，更是被它严谨的逻辑和深入的分析所折服。比如，在讲解知识表示和推理方面，它并没有仅仅停留在概念层面，而是详细阐述了不同的知识表示方法（如逻辑、规则、语义网络等），以及相应的推理机制，这对于理解AI的“思考”过程至关重要。我特别想提的是，这本书在介绍机器学习部分，对于各种算法的讲解，可谓是面面俱到。它不仅解释了算法的核心思想，还深入剖析了其数学原理，并且用大量的图示和伪代码来辅助理解，这让我这样一个数学基础并非非常扎实的读者，也能循序渐进地掌握。更让我惊喜的是，书中还涉及了诸如自然语言处理、计算机视觉等前沿领域，并且对它们的最新发展趋势进行了展望，这充分体现了其“第2版”的价值，即紧跟时代步伐，内容的时效性极强。这本书让我感觉，它不仅仅是在传授知识，更是在塑造一种思考方式，一种解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能（第2版）》这本书，对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更像是一场深入人心的思维启蒙。我一直对人工智能领域有着浓厚的兴趣，但往往在接触一些理论知识时，会被其复杂的数学推导和抽象的概念所困扰。而这本书，以一种极为精妙的方式，将这些复杂性进行了巧妙的转化。它并没有回避数学，但却将重点放在了数学背后的逻辑和直觉上，让我更容易理解为什么某个公式或算法是这样设计的。我特别欣赏它在讲解搜索算法时，那种从无到有、由浅入深的逻辑递进。从最基本的盲目搜索，到各种启发式搜索算法，每一个步骤都经过了精心的设计，让我能够清晰地看到算法的优化过程和效率提升。这种循序渐进的讲解方式，让我感觉像是在和一位经验丰富的导师一起探索，他知道我可能遇到的困惑，并提前准备好了解决方案。我最期待的章节，无疑是关于机器学习的部分。我一直对“机器如何学习”这个问题感到好奇，这本书就从基础的监督学习、无监督学习，到更高级的强化学习，都进行了详尽的阐述。它不仅解释了各种算法的原理，还深入分析了它们的优缺点和适用场景，这对于我未来在实际项目中选择合适的算法，提供了极大的帮助。我特别赞赏书中对模型评估和选择的讲解，它强调了交叉验证、正则化等技术的重要性，这让我明白了构建一个鲁棒的AI模型所需要的严谨态度。这本书让我感觉，它不仅仅是在传授知识，更是在培养一种解决问题的能力，一种对复杂系统进行深入分析的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，《人工智能（第2版）》这本书，彻底颠覆了我之前对人工智能的刻板印象。我一直以为人工智能是一个高高在上、只有少数精英才能触及的领域，而这本书，却用一种非常亲切、易懂的方式，向我展示了这个迷人世界的魅力。我最喜欢的是它在开篇部分，对人工智能历史和哲学的探讨，这不仅仅是枯燥的知识灌输，更是引导我思考人工智能的本质和伦理问题，这为我后续的学习打下了坚实的基础。而且，这本书的讲解方式非常多元化，它不仅仅是文字的呈现，还穿插了大量的图表、流程图，甚至还有一些小故事，这些都极大地增强了阅读的趣味性，让我感觉像是在和一位博学的老师在对话。我特别期待的是书中关于“智能体”的部分，我一直很好奇，那些能够感知环境、做出决策的AI系统，是如何构建的。这本书就详细阐述了智能体的架构，包括感知、决策、行动等模块，并且引入了不同的智能体类型，比如反应式智能体、基于目标的智能体、基于效用的智能体等。这些概念的引入，让我对AI的“行为”有了更深刻的理解。另外，我非常赞赏书中对于机器学习算法的介绍，它并没有一味地堆砌复杂的数学公式，而是将重点放在算法的直观理解和实际应用上，比如在介绍回归模型时，它用生动的例子说明了如何通过数据来预测未来的趋势，这让我觉得机器学习并不是那么遥不可及。总而言之，这本书就像一座知识的灯塔，照亮了我通往人工智能殿堂的道路，让我看到了这个领域的广阔前景和无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《人工智能（第2版）》这本书的出现，简直是为我们这些对前沿技术充满好奇但又缺乏系统性知识的普通爱好者量身打造的。我之前对人工智能的认知，大多来自于科幻电影和新闻头条，总觉得它是一个遥不可及、甚至有些神秘的领域。但这本书，就像一把金钥匙，悄悄地打开了通往人工智能世界的大门。它没有一开始就用晦涩难懂的专业术语吓唬我，而是从最基础的逻辑和问题求解的思维方式开始，一步步引导我理解人工智能到底是什么，它能做什么。我特别喜欢它在介绍一些基本概念时，会引用一些生动有趣的例子，比如用下棋的例子来解释搜索算法，用图像识别来引入机器学习。这种将抽象理论与具体实例相结合的方式，让我觉得学习过程不再枯燥乏味，而是充满乐趣。而且，我惊喜地发现，这本书的编排非常用心，它并没有把所有内容堆积在一起，而是根据不同的主题进行了清晰的划分，让读者可以根据自己的兴趣和需求，选择性地阅读。我最感兴趣的，莫过于它关于机器学习的介绍。我一直很好奇，电脑是如何“学会”识别猫和狗的，这本书就从最基本的监督学习入手，详细解释了数据预处理、模型训练、预测评估等环节，并且还引入了一些常见的算法，比如决策树和神经网络。我虽然不一定能完全理解所有数学推导，但至少让我明白了这些算法背后的逻辑和运作方式，这对我来说已经是非常大的突破了。总而言之，这本书为我构建了一个初步的AI知识框架，让我不再对人工智能感到畏惧，反而充满了探索的兴趣。

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哇，这本《人工智能（第2版）》真是让人眼前一亮！拿到书的那一刻，我就被它沉甸甸的分量和硬朗的装帧吸引了，感觉就是一本厚实、扎实的学术巨著。翻开第一页，那种扑面而来的严谨和深度就让我知道，这绝对不是那种浅尝辄止、泛泛而谈的书。我之前对人工智能的了解，大多停留在一些科普文章和新闻报道层面，感觉它是一个充满神秘色彩、又似乎触手可及的领域。而这本书，从目录来看，就展现了它极高的学术追求，从最基础的逻辑推理、搜索算法，到更深层次的机器学习、深度学习，再到更前沿的自然语言处理、计算机视觉，几乎涵盖了人工智能的各个分支。我最期待的部分是它关于机器学习的部分，虽然我知道机器学习是人工智能的核心驱动力，但具体的算法原理、模型构建、优缺点分析，一直是我理解的盲区。这本书的作者似乎非常擅长将复杂的概念抽丝剥茧，用清晰的逻辑和恰当的比喻来阐述，这一点从书中大量的图示和例子的设计上就能看出来。而且，它不仅仅是理论的堆砌，更重要的是，我感觉作者在强调实践的重要性，字里行间都透露出一种“知行合一”的精神，仿佛在鼓励读者去动手实践，去验证理论，去创造属于自己的AI应用。我特别喜欢它处理某些算法时，那种循序渐进的讲解方式，不是一开始就抛出复杂的数学公式，而是先建立直观的理解，然后再逐步引入数学模型，这样一来，即使是没有深厚数学背景的读者，也能更容易地进入状态。总而言之，这本书就像是一座知识的宝库，我迫不及待地想深入其中，探索人工智能的奥秘，并希望它能帮助我构建一个系统、完整的知识体系。

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《人工智能（第2版）》这本书，给我最大的感受就是它那种“化繁为简”的能力，以及对“全局观”的强调。我一直觉得，人工智能这个领域，就像是一片浩瀚的星海，充满了无数的奥秘和可能性，但同时，也因为其庞大的知识体系，而让人感到有些无从下手。而这本书，就像是一位经验丰富的领航员，为我指明了方向。它并没有上来就纠缠于某个具体的算法细节，而是先为我勾勒出了人工智能的整体框架，让我明白了这个学科是如何发展的，各个分支之间是如何联系的。我特别喜欢它在介绍“逻辑与推理”部分时，那种对形式化方法和非形式化方法的清晰梳理。它让我明白了，人工智能的“思考”能力，是如何建立在严谨的逻辑基础之上的。而当我进入到更具体的章节，比如机器学习时，我更是被它对不同算法的分析所打动。它不仅仅是罗列算法的名称和公式，而是深入探讨了每种算法的“哲学”——它们是如何从数据中学习的，各自的优势和劣势是什么，以及在什么场景下使用最合适。我特别看重的是，书中还强调了数据预处理、特征工程、模型评估等关键步骤的重要性，这让我明白了，一个成功的AI项目，不仅仅是算法的胜利，更是整个流程的优化。这本书就像是为我量身定制的“AI地图”，它让我不再迷失在知识的海洋中，而是能够有条不紊地探索这个令人着迷的领域。

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好快

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好教材，值得学习

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一本学习人工智能的好书。

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这本书涵盖知识点较全面，干货比较多，比较适合教学

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经常在京东买书，送货快！这本书作为入门教材合适。

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现代来讲，很现实也很值得学习的书籍，推荐~~~

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