具体描述
内容简介
人工智能是解决复杂工程问题的重要工具，是当 前许多高新技术产品中的核心技术。读者通过学习本 书，能够掌握人工智能的基本内容，了解人工智能研 究的一些前沿技术，为进一步学习与研究人工智能理 论与应用奠定基础。王万良编*的《人工智能及其应用(第3版高等学 校教材)》共11章，分别为人工智能的基本概念与主 要研究领域、知识表示、确定性推理方法、不确定性 推理方法、搜索求解策略、进化算法(包括遗传算法 、差分进化算法、量子进化算法)、群智能算法(包括 粒子群算法、量子粒子群算法、蚁群算法)、人工神 经网络(包括卷积神经网络)、机器学习(包括深度学 习)、专家系统、自然语言处理。附录中给出了本书 习题的简要解答和实验指导书。
本书主要作为计算机、自动化、电气、电子信息 、机械等类专业本科生、研究生学习人工智能课程的 教材。由于书中几大部分内容相对独立，可以容易地 根据课程计划学时选择部分内容学习，仍可保持课程 体系结构的完整性。本书也可供希望掌握人工智能技 术的研究人员与工程技术人员学习参考。书中增加了 “扫一扫”，能够观看相应内容的讲课录像和实验的 参考程序，很方便读者自学。
目录
第1章 绪论1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的发展简史
1.3 人工智能研究的基本内容
1.4 人工智能的主要研究领域
1.5 小结
思考题
第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 框架表示法
2.5 语义网络表示法
2.6 小结
思考题
习题
第3章 确定性推理方法
3.1 推理的基本概念
3.2 自然演绎推理
3.3 谓词公式化为子句集的方法
3.4 海伯伦定理
3.5 鲁宾逊归结原理
3.6 归结反演
3.7 应用归结原理求解问题
3.8 小结
思考题
习题
第4章 不确定性推理方法
4.1 不确定性推理中的基本问题
4.2 概率方法
4.3 主观Bayes方法
4.4 可信度方法
4.5 证据理论
4.6 模糊推理方法
4.7 模糊控制
4.8 小结
思考题
习题
第5章 搜索求解策略
5.1 搜索的概念
5.2 状态空间知识表示方法
5.3 盲目的图搜索策略
5.4 启发式图搜索策略
5.5 与／或图搜索策略
5.6 小结
思考题
习题
第6章 进化算法及其应用
6.1 进化算法的产生与发展
6.2 基本遗传算法
6.3 遗传算法的改进算法
6.4 基于遗传算法的生产调度方法
6.5 差分进化算法及其应用
6.6 量子进化算法及其应用
6.7 小结
思考题
习题
第7章 群智能算法及其应用
7.1 群智能算法产生的背景
7.2 粒子群优化算法
7.3 量子粒子群优化算法
7.4 粒子群优化算法的应用
7.5 基本蚁群算法
7.6 改进蚁群算法
7.7 蚁群算法的应用
7.8 小结
思考题
第8章 人工神经网络及其应用
8.1 神经元与神经网络
8.2 BP神经网络及其学习算法
8.3 BP神经网络的应用
8.4 Hopfield神经网络及其改进
8.5 Hopfield神经网络的应用
8.6 Hopfield神经网络优化方法求解JSP
8.7 卷积神经网络及其应用
8.8 小结
思考题
习题
第9章 机器学习
9.1 机器学习的基本概念
9.2 符号学习
9.3 知识发现与数据挖掘
9.4 深度学习
9.5 小结
思考题
第10章 专家系统
10.1 专家系统的产生和发展
10.2 专家系统的概念
10.3 专家系统的工作原理
10.4 知识获取的主要过程与模式
10.5 专家系统的建立
10.6 专家系统实例
10.7 专家系统的开发工具
10.8 小结
思考题
第11章 自然语言理解及其应用
11.1 自然语言理解的概念与发展历史
11.2 语言处理过程的层次
11.3 词法分析
11.4 句法分析
11.5 语义分析
11.6 基于语料库的大规模文本处理
11.7 机器翻译
11.8 语音识别
11.9 基于隐马尔可夫模型的语音识别方法
11.10 小结
思考题
习题
附录A 部分习题解答
附录B 实验指导书
参考文献
用户评价
这本书的出现，简直就是为我这种对人工智能既充满好奇又略感迷茫的人量身定做的。刚拿到它的时候，我还在担心会不会又是那种晦涩难懂、充斥着大量公式和术语的理论书籍。然而，翻开第一页，我就被它那深入浅出的讲解方式深深吸引。作者仿佛把我当成了多年的老友，用一种非常亲切、生动的语言，一点点地剖析着人工智能的起源、发展历程以及那些构成其核心的各种技术。从最初的符号主义到如今深度学习的浪潮，每一个重要的里程碑都被清晰地勾勒出来。我尤其喜欢其中关于机器学习的章节，作者没有止步于罗列算法，而是花了大量的篇幅去解释这些算法背后的逻辑和直觉，比如决策树是如何“思考”的，支持向量机又是如何找到那个“最优超平面”的。这些解释，不像教科书那样死板，更像是有人在你耳边低语，将抽象的概念具象化。当我读到神经网络的部分，原本以为会是一片黑暗，结果作者用生动的比喻，将层层叠叠的神经元和它们之间的连接解释得明明白白，甚至还引入了一些历史故事，让学习过程充满了趣味性。这本《人工智能及其应用（第三版）》就像是一位博学的向导，带领我穿越人工智能的迷雾森林，不仅看到了其宏伟的全貌，还教会了我如何辨认那些闪烁着智慧光芒的“宝石”。它真正做到了“普及”二字，让原本高高在上的技术变得触手可及，也让我对未来充满了无限的遐想。
评分我一直认为，学习一本技术书籍，最怕的就是作者的叙述方式过于冷漠和机械，让人感觉像是在啃一本冷冰冰的字典。《人工智能及其应用（第三版）》在这方面做得非常出色，它充满了人性化的关怀和引人入胜的叙事风格。作者在讲解复杂的概念时，总是能用生动形象的比喻来辅助理解，仿佛在和你娓娓道来一个精彩的故事。例如，在介绍强化学习时，作者并没有直接抛出马尔可夫决策过程，而是从一个游戏玩家如何通过试错来学习玩游戏的过程讲起，将“奖励”、“状态”、“动作”等概念巧妙地融入其中，让原本晦涩的算法变得生动有趣。我尤其喜欢书中穿插的各种“小故事”和“案例分析”。这些故事不仅仅是为了增加趣味性，更是为了帮助读者更好地理解技术背后的逻辑和实际应用。比如，当讲到推荐系统时，作者分享了电商平台是如何通过用户的浏览和购买历史来“猜透”用户喜好的，这让我顿时对那些“精准推荐”有了更深的认识。这种“故事化”的学习方式，极大地降低了学习门槛，也让我在不知不觉中掌握了大量的知识。读这本书，就像是和一个经验丰富的朋友在咖啡馆里聊天，他不仅学识渊博，而且善于表达，总能让你在轻松愉快的氛围中获得深刻的洞察。
评分我始终坚信，一本好的技术书籍，不仅仅是知识的传递，更是思维方式的启迪。《人工智能及其应用（第三版）》在这方面做得非常出色，它不仅仅教授了我关于人工智能的知识，更重要的是，它改变了我看待问题的方式。书中对人工智能的讲解，不仅仅局限于“是什么”和“怎么做”，而是更多地引导读者去思考“为什么”。例如，当介绍到神经网络的“反向传播”算法时，作者并没有简单地展示数学公式，而是深入剖析了它背后的“误差回溯”和“梯度下降”的逻辑，让我理解为什么这种方法能够有效地训练模型。这种对“为什么”的深入探究，让我不再是被动地接受知识，而是主动地去理解和思考。此外，书中对不同人工智能技术流派的对比和分析，也让我看到了知识的多样性和复杂性。它让我明白，在人工智能领域，并没有唯一正确的答案，不同的方法各有其优势和劣势，需要根据具体问题来选择。这种批判性思维的培养，让我觉得这本书不仅仅是一本教材，更是一本“思维工具箱”，它教会了我如何去分析问题、解决问题，以及如何在这个快速变化的世界中保持学习的热情和能力。
评分《人工智能及其应用（第三版）》不仅仅是一本知识的传授者，更像是一位启发者，它不断地激发我思考，让我对人工智能的未来充满敬畏和好奇。书中并没有止步于对现有技术的介绍，而是大量的篇幅探讨了人工智能未来可能的发展方向，以及它将如何深刻地改变我们的社会。我印象深刻的是关于“通用人工智能”（AGI）的讨论。作者并没有简单地将其描绘成科幻小说中的场景，而是从理论和实践的角度，分析了实现AGI所面临的挑战，以及可能的技术路径。这种审慎而又充满想象力的探讨，让我对AGI有了更深刻的理解，也让我意识到，人工智能的发展远不止于此。此外，书中还涉及到了人工智能在科学研究、医疗健康、环境保护等领域的潜在应用，这些内容让我看到了人工智能作为一种强大的工具，能够为解决人类面临的重大挑战提供新的思路和方法。它让我思考，作为一名普通人，我又能为人工智能的发展贡献什么？这本书让我不仅仅看到了技术本身，更看到了技术背后的宏大愿景和深远意义，激发了我进一步探索和学习的动力。
评分对于我这样的初学者来说，学习一门新技术，最大的挑战莫过于不知道从何下手，以及如何将零散的知识点串联起来。《人工智能及其应用（第三版）》在这方面为我提供了极大的帮助，它就像是一张清晰的地图，指引我在这片广阔的人工智能领域中前行。书中对人工智能的整体框架进行了非常系统和全面的梳理。从最基础的搜索算法、知识表示，到机器学习、深度学习，再到具体的应用领域，每一个模块都衔接得非常自然，让我能够逐步建立起对人工智能的整体认知。我特别喜欢书中对不同技术分支之间的联系和区别的阐述。例如，在介绍神经网络时，作者会将其与传统的统计模型进行对比，指出它们在处理非线性问题上的优势。而在讲解深度学习的不同架构时，如CNN、RNN、Transformer，作者也清晰地阐述了它们各自适用的场景和解决的问题。这种“由面到点，再由点到面”的讲解方式，让我在学习过程中，既能掌握每一个细分技术，又能理解它们在整个AI生态中的位置。这本书为我搭建了一个坚实的基础，让我不再感到迷茫，而是有了清晰的学习目标和路径。
评分《人工智能及其应用（第三版）》给我最大的惊喜之一，在于它在内容深度和广度上都达到了一个非常令人满意的水平，并且还能保持清晰的逻辑和流畅的叙述。我曾尝试阅读过一些同类书籍，但往往要么过于侧重理论，要么过于偏重应用，难以找到一个恰到好处的平衡点。这本书在这方面做得非常出色。它在介绍完某个技术的核心原理后，紧接着就会深入探讨该技术在实际应用中的挑战和局限性，并提出可能的解决方案。例如，在讲解无监督学习时，作者不仅介绍了K-means、DBSCAN等经典算法，还深入分析了在真实世界数据中，如何处理噪声、如何选择合适的聚类数量等实际问题。此外，书中对强化学习的讲解也让我印象深刻。作者不仅介绍了Q-learning、Deep Q-Network (DQN)等算法，还详细讨论了在多智能体系统、离线强化学习等更复杂的场景下的研究进展。这种从基础到前沿，从理论到实践的全面覆盖，让我觉得这本书的价值非常高，能够满足不同层次读者的需求。它就像是一本“全景图”，让我能够在一个宏观的视角下，深入理解人工智能的每一个细节。
评分坦白说，我当初拿到这本书，并没有抱太大的期望，因为“第三版”这个字眼，常常意味着内容更新缓慢，跟不上技术飞速发展的步伐。然而，《人工智能及其应用（第三版）》却给了我一个大大的惊喜。它在内容上的更新和迭代，简直可以用“及时雨”来形容。作者似乎拥有预知未来的能力，将最新的研究成果和技术趋势都囊括其中。我特别关注深度学习的最新进展，比如Transformer模型在自然语言处理领域的统治地位，以及其在计算机视觉等其他领域的拓展应用。这本书对此有着非常深入且前沿的探讨，不仅介绍了Transformer的架构和工作原理，还分析了其成功的关键因素，以及未来可能的发展方向。另外，书中关于生成式AI的部分，也让我眼前一亮。从GANs到Diffusion Models，再到最近备受瞩目的大型语言模型，作者都进行了详尽的介绍，并讨论了它们在艺术创作、内容生成、虚拟现实等领域的巨大潜力。我甚至在书中看到了关于AI伦理和社会影响的讨论，这部分内容非常及时且具有前瞻性，让我开始思考人工智能发展过程中可能带来的挑战和需要关注的问题。这种既有深度又紧跟潮流的内容，让我觉得这本书不仅仅是一本教材，更像是一份人工智能领域的“年鉴”，记录着最前沿的思考和最热的动态。
评分我是一名对技术抱有极大热情但又缺乏系统学习机会的业余爱好者，而《人工智能及其应用（第三版）》恰好满足了我对知识的渴望，并且以一种前所未有的易懂方式呈现。这本书的语言风格极其平实、接地气，没有晦涩的行话，也没有冗长的理论推导。作者仿佛是用一种“大众化”的语言，将人工智能这个高深的学科“翻译”成了我能够理解的文字。我最喜欢的部分是关于AI伦理和社会影响的讨论。在很多技术书籍中，这部分内容往往被一笔带过，或者仅仅是简单的罗列。但在这本书中，作者花了大量的篇幅，从偏见、隐私、就业、自主性等多个维度，深入探讨了人工智能可能带来的伦理和社会问题。并且，作者并没有给出简单的答案，而是鼓励读者进行批判性思考，去辩论和权衡。这种开放式的讨论，让我觉得这本书非常有深度，不仅仅是在教授技术，更是在引导读者成为一个有责任感的人工智能学习者和使用者。这本书让我觉得，学习人工智能，不仅仅是掌握技能，更重要的是理解其对人类社会的影响，并积极参与到构建一个更美好的AI未来中来。
评分这本书的结构设计简直堪称典范，完全打破了我对技术书籍刻板印象的桎梏。我通常认为一本技术书籍，要么是纯粹的理论堆砌，要么是代码的罗列，而《人工智能及其应用（第三版）》巧妙地找到了一个平衡点。它不仅仅是理论的阐述，更重要的是，它将理论与现实世界中的应用场景紧密地结合了起来。当我阅读到关于自然语言处理的部分，作者并没有简单地介绍分词、词性标注这些基础概念，而是立刻转向了它在智能客服、机器翻译、情感分析等方面的实际应用。让我印象深刻的是，书中详细分析了在不同应用场景下，哪些技术模型是更优的选择，以及它们的优劣势分别是什么。例如，在进行文本情感分析时，是使用基于规则的方法更有效，还是基于深度学习的模型表现更好，书中都给出了详细的对比和分析。此外，关于计算机视觉的章节，也让我大开眼界。从图像识别到目标检测，再到图像生成，每一个技术点的介绍都配以了丰富的案例，比如自动驾驶汽车如何“看见”世界，医疗影像诊断如何借助AI的力量。这些具体的例子，让抽象的技术概念变得鲜活起来，也让我能够直观地理解人工智能是如何改变我们的生活的。我尤其欣赏书中对“应用”的重视，它让我明白了学习人工智能不仅仅是为了掌握理论，更是为了用这些知识去解决实际问题，去创造价值。这本书给了我一个清晰的路径，让我知道如何将所学的知识转化为实际的力量。
评分在阅读《人工智能及其应用（第三版）》的过程中，我最大的感受就是它打破了知识的壁垒，让原本遥不可及的人工智能变得触手可及。我是一名非计算机专业的学生，在接触这本书之前，对人工智能的认知仅限于一些新闻报道和科幻电影。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者在介绍每一个技术概念时，都会从最基础的原理讲起，并配以大量的图示和实例，让我能够轻松地理解。例如，在讲解卷积神经网络（CNN）时，作者用了一个非常生动的比喻，将卷积核比作一个“探测器”，它在图像上“扫描”并提取特征，从而帮助计算机“看懂”图像。这种直观的解释，让我立刻就明白了CNN的工作原理。此外，书中还详细介绍了人工智能在各个领域的应用，从医疗诊断到金融风控，再到智能交通，每一个案例都让我看到了人工智能的巨大潜力，也激发了我对未来职业发展方向的思考。这本书让我觉得，人工智能并不是少数专业人士的专属领域，而是每个人都可以去了解和学习的。它为我打开了一扇新的大门，让我对未来充满了无限的可能。
评分不错不错不错不错不错不错不错不错
评分挺好的
评分不错
评分经典正版图书，配送及时，非常满意
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评分内容一般
评分挺好的
评分好书！技术新，实力派！
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