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李连德 著

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 图解
• 科普
• 技术入门
• 算法
• Python
• 数据科学
• 未来科技

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115424037

版次：01

商品编码：11936995

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2016-06-01

页数：192

正文语种：中文

编辑推荐

从1.0时代到4.0时代，人工智能潜移默化地影响着我们的生活，也为我们提供了诸多便利，很难想象没有人工智能的生活会是怎样的。但究竟什么是人工智能？它是如何发展的？人工智能在将来又会变成什么样呢？就让我们通过阅读本书，一起解读人工智能。

人工智能：藏于冰山下的万亿级巨大市场
信息奇点：让人类永生，还是做人类的主人

图灵的计算王国——人工智能1.0时代
知识，让计算机更聪明——人工智能2.0时代
悄然兴起的“机器学习”——人工智能3.0时代
“深度学习”打破沉寂——人工智能4.0时代

内容简介

阿尔法狗与李世石的人机“世纪大战”让人工智能又一次成为了人们关注的焦点。到底什么是人工智能？人工智能的发展历程如何？人工智能将怎样改变我们的生活？本书将带你找到这些问题的答案。
本书共分为7章，第1章简要介绍了我们生活中常见的人工智能与相关知识，第2章至第5章分别详细介绍了人工智能发展历程中的1.0至4.0四个时代，第6章阐述了人工智能对人类社会的影响，第7章展望了人工智能与人类的未来生活。
本书适合对人工智能有兴趣，希望了解人工智能的读者阅读。

作者简介

作者简介
李连德
2009年毕业于东北大学，并获得博士学位。辽宁省普通高等学校自动化类专业教学指导委员会委员，现任沈阳城市学院机电工程学院院长，主要研究领域为嵌入式系统及智能控制系统，曾主持并参与多项企业工程项目。近年来主持并参与了三项省级教学改革项目，一项省级科学研究项目；指导多个国家和省级大学生创新创业项目；多次指导学生参加ACM大赛，并获得奖项。在核心刊物上发表了多篇学术论文，出版了教材和实验指导手册。

目录

第1章
人工智能：藏于冰山下的万亿级巨大市场 001
1．1 世纪大战：阿尔法狗VS李世石 002
1．2 到底什么是人工智能 005
1．3 汽车会改变，机器人也会改变 010
1．4 超高速运算的威力 015
1．5 谷歌狂想：创造真正的人工智能 019
1．6 百度的先见之明 023
第2章
人工智能1．0时代：图灵的计算王国 029
2．1 人工智能之父：阿兰·图灵 030
2．2 推理与搜索的年代 034
2．3 “人工智能”术语的起源 038
2．4 用搜索树探寻迷宫 042
2．5 机器人行动过程规划 048
目 录
一本书读懂人工智能（图解版）
002
第3章
人工智能2．0时代：知识，让计算机更聪明 051
3．1 人机对话 052
3．2 堪比专家的专家系统 056
3．3 本体研究：如何正确描述知识 060
3．4 重量级本体论与轻量级本体论 064
3．5 机器翻译难在何处 067
3．6 生不逢时的第五代计算机 070
3．7 第二次人工智能浪潮消退 074
第4章
人工智能3．0时代：悄然兴起的“机器学习” 079
4．1 数据激增与机器学习的兴起 080
4．2 学习即区分 084
4．3 有监督学习与无监督学习 088
4．4 各式各样的分类方法 092
4．5 用人工神经网络识别手写文字 098
4．6 机器学习的难点 103
第5章
人工智能4．0时代：“深度学习”打破沉寂 107
5．1 深度学习开创新时代 108
目 录
003
5．2 自动编码器：输入与输出相同 112
5．3 多层架构深度挖掘 117
5．4 情绪识别里的“深度学习” 120
5．5 鲁棒性：飞跃发展的关键 125
第6章
正在展开的未来：人工智能对人类社会的影响 131
6．1 人工智能对人类社会的影响 132
6．2 将要消失的职业与被保留的职业 137
6．3 人工智能催生新业务 142
6．4 人工智能与军事 146
6．5 “知识转移”改变产业结构 150
6．6 人工智能垄断阴云 154
6．7 濒临失业的人们 159
第7章
信息奇点：让人类永生，还是做人类的主人 163
7．1 信息奇点：超人类智能时代 164
7．2 人工智能的摩尔定律 168
7．3 人类永生：半人半机器人 173
7．4 三体世界中的人工智能 179
7．5 假如人工智能妄想征服人类 183
7．6 人工智能须造福大众 188

前言/序言

《一本书读懂人工智能（图解版）》精彩试读 前言：拨开迷雾，洞见智能的未来 人工智能（AI），这个曾经只存在于科幻小说中的概念，如今已悄然融入我们生活的方方面面。从智能手机里的语音助手，到推荐你下一个观看视频的算法，再到自动驾驶汽车的雏形，AI的力量正以前所未有的速度改变着世界。然而，对于许多人来说，AI仍然是一个充满神秘色彩的领域。它究竟是什么？它是如何运作的？它将如何影响我们的未来？这些疑问常常萦绕在我们心头。 《一本书读懂人工智能（图解版）》正是为了解答这些疑问而生。我们深知，要真正理解一个复杂的领域，绝非易事。艰涩的理论、晦涩的术语、复杂的公式，这些都可能成为阻碍我们前进的绊脚石。因此，我们尝试了一种全新的方式——用直观易懂的图解，辅以精炼生动的文字，带领读者一步步揭开AI的神秘面纱。我们希望这本书能够成为你探索AI世界的引路人，让你在轻松愉快的阅读体验中，构建起对AI的系统认知。 本书并非堆砌枯燥的学术理论，也不是罗列冰冷的技术细节。我们的目标是让你“读懂”，是让你真正理解AI的核心思想、关键技术以及它们所蕴含的巨大潜力。我们将从AI的起源谈起，追溯它发展的脉络，让你明白这项技术并非凭空出现，而是人类智慧不断积累和突破的结晶。接着，我们会深入探讨AI最核心的组成部分，例如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等等，并通过精心设计的图示，将这些抽象的概念具象化，让你能够“看见”AI是如何思考、如何学习、如何感知世界的。 更重要的是，我们将不止步于技术的介绍，而是着眼于AI的应用及其对社会的影响。AI如何赋能各行各业，为我们的生产生活带来变革？AI的发展又将对人类社会提出哪些挑战，又将为我们创造怎样的机遇？这些都是本书想要与你一同探讨的议题。我们相信，理解AI不仅是为了掌握一门前沿技术，更是为了更好地理解我们所处的时代，并积极地塑造我们共同的未来。 本书的编写力求做到： 系统性： 从概念到技术，从应用到伦理，构建AI知识的完整框架。 易理解： 抛弃晦涩难懂的语言，用通俗的解释和形象的图示，让AI触手可及。 启发性： 不仅传授知识，更激发读者对AI的思考和探索。 前瞻性： 关注AI的最新发展趋势，预见其未来的走向。 无论你是对AI充满好奇的初学者，还是希望系统梳理AI知识的从业者，亦或是对技术变革可能带来的影响感到关切的每一个普通人，我们都相信，《一本书读懂人工智能（图解版）》都能为你带来启发与收获。 现在，就让我们一起踏上这场激动人心的AI探索之旅吧！ --- 第一章：人工智能的黎明：从梦想家到实践者 在人类的想象中，创造拥有智能的机器似乎是一个古老的梦想。从神话故事里的自动人偶，到哲学思辨中的“机械心智”，人类对智能的探索从未停止。本章将带你穿越历史的长河，回顾人工智能思想萌芽的关键时刻，了解那些伟大的先驱者是如何一步步将这个看似遥不可及的梦想，转化为科学研究的课题。 古老的哲学思考： 探讨早期哲学家对思维、意识和智能的理解，以及这些思考如何为后来的AI研究奠定了思想基础。 图灵的远见： 深入剖析艾伦·图灵的“图灵测试”及其重要意义，它不仅是衡量机器是否具有智能的标杆，更是AI领域诞生的标志性事件。 人工智能的诞生： 追溯1956年达特茅斯会议的召开，这个里程碑式的事件正式确立了“人工智能”这一术语，并为该领域的长期发展设定了方向。 早期的探索与挫折： 了解AI发展初期，符号主义、逻辑推理等早期AI方法的尝试，以及它们在面对复杂现实问题时所遇到的挑战，也便是AI发展中的“冬天”。 知识驱动的时代： 介绍专家系统的兴起，它们如何试图将人类的专业知识编码到计算机中，以解决特定领域的问题，并从中学习。 图解亮点： 时间轴： 一幅清晰的AI发展历史时间轴，标注出关键事件、人物和理论。 图灵测试示意图： 以生动形象的漫画方式，展示图灵测试的交互过程。 符号主义代表性逻辑图： 简化展示逻辑推理的过程，帮助理解早期AI的思维方式。 早期专家系统架构图： 简要描绘专家系统的组成部分，如知识库、推理引擎等。 --- 第二章：机器学习的基石：让机器学会思考 如果说人工智能是目标，那么机器学习就是实现这一目标的关键技术之一。它让计算机不再仅仅依靠预设的指令行事，而是能够从数据中学习规律，并根据这些规律做出预测或决策。本章将为你揭开机器学习的神秘面纱，让你理解其核心原理和常见方法。 什么是机器学习？ 用最直观的比喻解释机器学习的核心概念：从数据中学习，而不是被显式编程。 监督学习： 讲解监督学习的工作原理，包括如何利用带有标签的数据进行训练，以及线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）等常用算法。 无监督学习： 探索无监督学习，它如何在没有标签的数据中发现隐藏的模式，例如聚类和降维技术。 强化学习： 介绍强化学习，让机器通过与环境互动，从试错中学习最优策略，为机器人控制、游戏AI等领域提供了强大支持。 数据的重要性： 强调数据在机器学习中的核心地位，以及数据预处理、特征工程等关键步骤。 图解亮点： 监督学习流程图： 清晰展示输入数据、模型训练、预测输出的整个过程。 聚类算法示意图： 用不同颜色的圆点和圆圈，直观展示数据点的聚类过程。 强化学习的“智能体-环境”交互模型： 用简笔画展示智能体如何感知环境、做出动作，并获得奖励或惩罚。 不同算法的决策边界对比图： 形象展示线性模型、SVM等算法在数据分类时的不同效果。 特征工程的抽象概念图： 通过不同形状和颜色的几何图形，展示如何从原始数据提取有用的特征。 --- 第三章：深度学习的革新：神经网络的强大力量 近年来，深度学习的飞速发展成为了AI领域最激动人心的篇章。它借鉴了人脑神经网络的结构，构建出多层次的复杂模型，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。本章将带你深入了解深度学习的奥秘。 人工神经网络的诞生： 回顾人工神经网络的概念起源，以及早期感知机模型的局限性。 多层感知机（MLP）： 介绍多层感知机，它通过增加隐藏层，使得网络能够学习更复杂的非线性关系。 反向传播算法： 揭示反向传播算法如何实现神经网络的训练，它是深度学习得以广泛应用的关键。 卷积神经网络（CNN）： 重点介绍CNN在图像处理领域的杰出表现，其卷积层、池化层等结构如何有效地提取图像特征。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 讲解RNN及其变种LSTM如何处理序列数据，在语音识别、文本生成等方面发挥巨大作用。 深度学习的框架： 简要介绍TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，以及它们如何简化深度学习模型的开发。 图解亮点： 单层神经元模型示意图： 简化展示输入、权重、激活函数、输出的计算过程。 多层感知机（MLP）结构图： 直观展示输入层、隐藏层、输出层之间的连接关系。 反向传播算法的原理示意图： 用箭头和颜色变化，展示误差是如何从输出层反向传播到输入层的。 卷积神经网络（CNN）层级结构图： 形象展示卷积层、池化层、全连接层如何逐层提取和处理图像特征。 循环神经网络（RNN）的“循环”概念图： 用循环箭头和时间步，展示RNN如何处理序列信息。 LSTM单元的内部结构示意图： 简化展示LSTM的门控机制，例如遗忘门、输入门、输出门。 --- 第四章：AI的眼睛与耳朵：计算机视觉与自然语言处理 如果没有“看见”和“听懂”的能力，人工智能将难以真正理解和交互我们所处的真实世界。本章将聚焦于人工智能的两大核心能力：计算机视觉和自然语言处理，它们赋予了AI感知和理解世界的能力。 计算机视觉：让机器“看懂”世界： 图像识别与分类： AI如何识别图片中的物体，并将其归类。 目标检测与分割： AI如何在图片中精确定位和识别多个目标，并区分出它们的边界。 人脸识别与姿态估计： AI如何识别人脸特征，甚至判断人物的动作和姿势。 场景理解： AI如何理解图像中的整体场景和物体之间的关系。 自然语言处理（NLP）：让机器“听懂”人类语言： 文本的理解与生成： AI如何理解文本的含义，并生成流畅自然的语言。 机器翻译： AI如何实现不同语言之间的自动翻译。 情感分析： AI如何判断文本中蕴含的情感倾向（积极、消极、中性）。 问答系统与对话机器人： AI如何理解用户的问题，并提供准确的回答，实现智能对话。 词嵌入技术（Word Embeddings）： 讲解如何将词语转化为向量，以便计算机进行处理和理解。 图解亮点： 图像识别流程示意图： 从像素输入到类别输出的整个过程。 目标检测的边界框标注图： 展示AI如何在图片中标注出识别出的物体。 人脸识别的特征点标记图： 简示AI如何提取人脸的关键特征点。 机器翻译的输入-输出对比图： 展示不同语言之间的转换效果。 文本情感分析的词语情绪打分图： 以可视化方式展示句子中各词语的情感倾向。 对话机器人的交互流程图： 展示用户输入、AI理解、回复生成的过程。 词嵌入的可视化展示： 用二维散点图展示词语之间的语义关系，例如“国王-男人+女人≈王后”。 --- 第五章：AI的智慧之眼：深度学习在计算机视觉中的应用 深度学习的崛起，极大地推动了计算机视觉技术的发展，使其在诸多应用场景中取得了超越人类的性能。本章将深入剖析深度学习在计算机视觉领域的关键技术与应用。 CNN的演进： 深入理解AlexNet、VGG、ResNet等经典CNN模型的结构演进，它们如何不断刷新图像识别的记录。 目标检测的利器： 详细介绍R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等目标检测算法，它们如何实现高效而精准的目标定位。 语义分割与实例分割： 讲解AI如何进行像素级别的图像理解，区分图像中的不同对象。 图像生成与风格迁移： 探索生成对抗网络（GAN）等技术，让AI能够创造出逼真的图像，甚至模仿特定艺术家的风格。 三维视觉与点云处理： 介绍AI如何理解三维空间信息，以及在自动驾驶、机器人导航等领域的应用。 图解亮点： 经典CNN模型架构示意图： 通过层级结构图，展示不同CNN模型在网络深度和宽度上的差异。 Faster R-CNN的区域建议网络（RPN）工作流程图： 简化展示RPN如何高效生成候选目标区域。 YOLO的网格划分与边框预测示意图： 直观展示YOLO如何将图像划分为网格并直接预测边界框。 GAN的生成器与判别器交互示意图： 用“猫捉老鼠”的比喻，生动展示GAN的学习过程。 图像风格迁移的艺术作品对比图： 展示一张内容图像与一张风格图像融合后生成的艺术作品。 点云数据的三维可视化效果图： 展示LiDAR等传感器采集到的三维点云数据。 --- 第六章：AI的语言之魂：深度学习在自然语言处理中的革新 深度学习同样为自然语言处理带来了革命性的变化，让机器能够以更自然、更智能的方式与人类语言交互。本章将聚焦于深度学习在NLP领域的关键技术与应用。 词向量的革命： 深入理解Word2Vec、GloVe等词向量技术，它们如何捕捉词语之间的语义和句法关系。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 介绍Seq2Seq模型及其在机器翻译、文本摘要等任务中的应用，为理解长序列的转化提供了基础。 注意力机制（Attention Mechanism）： 讲解注意力机制如何让模型在处理长文本时，聚焦于最重要的信息，极大地提升了性能。 Transformer模型： 重点介绍Transformer模型及其在NLP领域的统治地位，如BERT、GPT系列模型，它们如何彻底改变了NLP的格局。 预训练语言模型（PLM）： 解释PLM的强大之处，它们如何在海量文本数据上进行预训练，并能够通过微调适应各种下游任务。 情感分析、文本分类、命名实体识别等任务： 介绍深度学习在这些具体NLP任务中的实现与效果。 图解亮点： Word2Vec的“词类比”示意图： 如“国王 - 男人 + 女人 ≈ 王后”。 Seq2Seq模型的编码器-解码器架构图： 展示信息如何从输入序列编码到固定长度向量，再解码为输出序列。 注意力机制的权重热力图： 直观展示模型在处理某个词时，对输入序列中其他词的关注程度。 Transformer模型的自注意力（Self-Attention）机制示意图： 用箭头表示不同词语之间的相互关联程度。 BERT模型的预训练任务示意图： 如掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。 GPT模型的多层Transformer解码器架构图： 展示GPT如何通过自回归的方式生成文本。 命名实体识别（NER）的标注示例图： 展示文本中人名、地名、组织名等实体被标记出来的效果。 --- 第七章：AI的决策者：强化学习的智慧之路 强化学习，让机器能够在复杂的环境中通过与环境的交互来学习最优策略，仿佛一个不断尝试和优化的“学徒”。本章将深入探讨强化学习的核心理念、关键算法及其激动人心的应用。 马尔可夫决策过程（MDP）： 介绍强化学习的数学框架，理解状态、动作、奖励和转移概率的概念。 Q-Learning： 讲解Q-Learning算法，它是强化学习中最基础也最重要的算法之一，通过学习状态-动作值来指导决策。 深度Q网络（DQN）： 介绍DQN如何将深度学习与Q-Learning结合，解决了大规模状态空间下的强化学习问题。 策略梯度（Policy Gradient）： 讲解策略梯度方法，它直接学习最优的策略函数，在连续动作空间问题中表现出色。 AlphaGo的启示： 深入分析AlphaGo如何利用强化学习击败人类围棋顶尖选手，展示了AI在复杂决策任务上的强大潜力。 强化学习在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域的应用： 展望强化学习的广阔前景。 图解亮点： 马尔可夫决策过程（MDP）示意图： 用节点和箭头表示状态转移和奖励。 Q-Learning的Q表更新示意图： 展示Q值如何根据新的经验进行迭代更新。 DQN的整体架构图： 展示经验回放、目标网络等关键组件。 策略梯度算法的流程图： 从策略参数化到梯度计算，再到策略更新。 AlphaGo的蒙特卡洛树搜索（MCTS）示意图： 简要展示MCTS如何用于搜索最优落子点。 机器人手臂控制的强化学习示意图： 展示机器人如何通过试错学习抓取物体的动作。 --- 第八章：AI的伦理与未来：挑战与机遇并存 随着人工智能技术的飞速发展，它对社会、经济、伦理等方面的影响也日益凸显。本章将与你一起思考AI发展所带来的挑战，以及我们应该如何应对，共同塑造一个更美好的AI未来。 AI的偏见与公平性： 探讨AI模型中可能存在的偏见，以及如何构建更公平、更负责任的AI系统。 隐私与数据安全： 分析AI对个人隐私的影响，以及如何在数据利用与隐私保护之间取得平衡。 就业市场的变革： 讨论AI自动化对未来就业可能带来的冲击，以及我们需要为之做出的准备。 AI的安全性与可控性： 思考如何确保AI系统的安全可靠，避免潜在的风险。 AGI（通用人工智能）的探索： 展望AGI的可能性，以及它将为人类社会带来的深远影响。 人机协作的未来： 强调AI并非取代人类，而是与人类协同工作，共同创造价值。 负责任的AI发展： 呼吁构建一套完善的AI伦理规范和法律框架，引导AI朝着积极方向发展。 图解亮点： AI偏见产生的模型示意图： 用不同颜色和大小的圆点，展示训练数据中的不均衡可能导致的模型偏差。 数据隐私的风险示意图： 用锁和眼睛等图标，形象地展示数据泄露的风险。 就业市场转型示意图： 用图表展示不同行业和岗位受AI影响的程度。 AGI的抽象概念图： 用不同功能模块的组合，描绘AGI可能具备的跨领域智能。 人机协作的场景示意图： 展示人类与AI在不同工作场景中和谐共处的画面。 AI伦理原则的图标化展示： 如公平、透明、可解释、安全等原则的简洁图标。 --- 结语：拥抱智能，创造未来 《一本书读懂人工智能（图解版）》的旅程即将告一段落。我们希望通过这本书，能够让你对人工智能有一个清晰而全面的认识。AI不是一个遥不可及的科学幻想，而是正在深刻地改变我们世界的强大力量。理解它，拥抱它，我们才能更好地驾驭它，并用它来解决人类面临的各种挑战，创造一个更加智能、更加美好的未来。 人工智能的探索之路永无止境，本书只是你旅程的起点。愿你带着这份理解，继续在AI的广阔天地中探索、学习、创新，成为构建未来智能世界的重要一员。

评分☆☆☆☆☆

从内容编排上看，《一本书读懂人工智能（图解版）》的设计非常巧妙。它不是简单地罗列知识点，而是将相关的概念和技术融会贯通，形成了一个有机的整体。比如，在讲解机器学习的几种主要算法时，书中并不是孤立地介绍，而是会联系它们在不同应用场景下的表现，让你能更直观地理解它们的优劣势。我尤其喜欢书中关于“模型训练”的讲解，它用生动的比喻，将“特征提取”、“模型选择”、“参数调整”等过程具象化，让我这个非技术背景的读者也能理解其中的奥秘。更难得的是，这本书在讲解核心技术的同时，也穿插了大量的历史故事和前沿动态，比如图灵测试的由来，深度学习的突破性进展，以及当前AI领域的热点话题，这些都让阅读过程充满了趣味性和启发性。这本书的价值在于，它不仅仅是一本知识的百科全书，更是一本能够激发读者好奇心和探索欲的引路书。它让我明白，AI并非遥不可及，而是可以通过系统性的学习和理解，逐渐掌握的。

评分☆☆☆☆☆

读完《一本书读懂人工智能（图解版）》，我最大的感受就是，这本书真的做到了“图解”二字。我之前也看过一些讲AI的书，但很多都充斥着晦涩的数学公式和专业术语，看得我头昏脑涨，感觉AI离我遥不可及。而这本《一本书读懂人工智能（图解版）》则完全不同，它用大量的图示，将那些抽象的概念形象化了。比如，在讲解神经网络时，书中用一幅幅生动的示意图，一步步地展示了神经元是如何连接、信号是如何传递的，甚至连权重更新的过程也用动画式的图解来表现，这让我一下子就理解了那些原本枯燥的算法原理。而且，书中还穿插了很多生活中的例子，比如推荐系统如何工作，人脸识别是如何实现的，这些都让我觉得AI并不是高高在上的技术，而是已经渗透到我们生活的方方面面。最让我惊喜的是，这本书的排版也很舒服，不像有些技术书籍那样密密麻麻，而是留白恰到好处，阅读起来一点都不费力。总的来说，如果你和我一样，对AI充满好奇但又担心看不懂，那么这本《一本书读懂人工智能（图解版）》绝对是一个绝佳的选择。它就像一位耐心又专业的老师，用最直观的方式，带你领略AI世界的奇妙。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，要真正理解一个领域，除了技术细节，更重要的是了解它的发展脉络和核心思想。《一本书读懂人工智能（图解版）》在这方面做得相当出色。书中不仅仅停留在对各种算法的罗列，而是通过历史的视角，展现了AI从萌芽到蓬勃发展的整个过程。我尤其欣赏书中对于“专家系统”、“机器学习”和“深度学习”这几个关键发展阶段的梳理，这让我能够清晰地看到AI技术是如何一步步演进，又是如何解决之前遇到的瓶颈的。更重要的是，这本书并没有刻意去神化AI，而是保持了一种审慎的态度，探讨了AI的局限性以及未来可能面临的挑战。这让我觉得这本书的内容非常扎实，而且具有前瞻性。它不仅仅是在教你“是什么”，更在引导你去思考“为什么”和“接下来会怎样”。对于想要构建一个对AI更全面、更深入认识的读者来说，这本书无疑是一个非常好的起点，它为你打下了坚实的基础，并为你指明了进一步探索的方向。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对“图解版”三个字并没有抱太大的期望，总觉得会是那种流于表面的东西。但《一本书读懂人工智能（图解版）》完全颠覆了我的认知。书中那些精致的插画和流程图，简直是技术理解的“神器”。我之前在网上看到过很多关于“决策树”的解释，但总是抓不住重点，直到在这本书里看到了一张清晰的决策树展开图，并且辅以不同场景的例子，我才豁然开朗。它就像一条清晰的路径，指引着我一步步走向理解的彼岸。而且，书中对各种AI应用的介绍，也足够接地气，比如在讲述“自然语言处理”时，作者用一个简单的对话机器人作为例子，循序渐进地展示了它背后的技术原理。这种由浅入深、由具体到抽象的学习方式，大大降低了AI的学习门槛。对于那些希望快速掌握AI核心概念，并且愿意通过视觉化方式来加深理解的读者来说，这本书绝对是物超所值。它让我看到了技术书籍也可以如此生动有趣，并且富有启发性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格让我觉得非常亲切，像是和一个经验丰富的行业前辈在轻松地聊天。作者没有上来就抛出一堆理论，而是从一个宏观的视角，娓娓道来人工智能的发展历程，以及它所扮演的角色。我特别喜欢书中关于“弱人工智能”和“强人工智能”的区分，这种清晰的界定，让我对AI的不同阶段有了更深刻的认识。它没有神化AI，也没有过度渲染它的威胁，而是用一种客观、理性的态度，分析了AI的潜力和局限性。书中还探讨了AI对社会、伦理、就业等方面的影响，这些内容让我产生了许多思考。我印象深刻的是，书中并没有回避AI带来的挑战，比如数据隐私、算法偏见等问题，反而深入剖析了这些问题产生的原因以及可能的解决方案。这种全面而深刻的探讨，让我对AI的理解不再停留在表面的技术层面，而是上升到了对它未来发展方向和社会影响的认识。对于想要系统性了解AI，并对其背后的逻辑和潜在影响有所思考的读者来说，这本书无疑是一本难得的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

挺不错的，品质保障，物美价廉的。

评分☆☆☆☆☆

业内很火，先从初步做起。

评分☆☆☆☆☆

大概看了一下，字迹很清晰很不错等看完再评价

评分☆☆☆☆☆

书已收到，包装完好，内容完好。还没学习不知道讲的好不好。

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂，感觉还是可以的。

评分☆☆☆☆☆

不错，到货快，是正版。

评分☆☆☆☆☆

挺不错的，品质保障，物美价廉的。

评分☆☆☆☆☆

适合3岁的小朋友

评分☆☆☆☆☆

书是非常好的书，值得反复阅读