人工智能一种现代的方法(第3版) (美)罗素,殷建平 9787302331094 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 罗素，殷建平 著

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• 计算机科学
• 认知科学
• Python
• 数据科学
• 现代方法
• 罗素

店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302331094

商品编码：12094790539

包装：平装

出版时间：2013-11-01

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基本信息

书名:人工智能一种现代的方法(第3版)

定价：128.00元

售价：75.52元,便宜52.48元,折扣59

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

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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

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　　《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

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作者介绍

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　　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

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序言

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《深度学习革命：驱动未来智能的核心技术》 本书是一部关于深度学习领域的开创性著作，旨在为读者深入揭示驱动现代人工智能飞速发展的核心技术——深度学习。从基础概念到前沿应用，本书以清晰的逻辑、严谨的理论和丰富的案例，全面梳理了深度学习的演进历程、关键理论、核心模型以及在各个领域的颠覆性应用。 第一部分：深度学习的基石 本部分将引领读者穿越深度学习的起源与发展，理解其为何能在近十年内取得如此瞩目的成就。我们将从神经网络的早期探索讲起，追溯感知机、多层感知机等经典模型的发展脉络，并阐释反向传播算法作为训练深层网络的基石所扮演的关键角色。随后，我们将深入剖析深度学习与传统机器学习的根本区别，探讨其在处理高维、非结构化数据（如图像、文本、语音）时所展现出的强大优势。本部分还会对深度学习所需的基础数学知识进行梳理，包括线性代数、微积分和概率论，确保读者能够扎实掌握后续内容的理论基础。 第二部分：核心深度学习模型与架构 本书将花费大量篇幅，细致讲解当前最主流、最具影响力的深度学习模型。首先，我们将深入研究卷积神经网络（CNN），阐述其在图像识别、目标检测、图像生成等领域的卓越表现，并详细解析卷积层、池化层、全连接层等核心组成部分及其工作原理。接着，我们将聚焦循环神经网络（RNN）及其变种，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），重点探讨它们在序列数据处理，特别是自然语言处理（NLP）和时间序列分析中的关键作用。此外，本书还将全面介绍Transformer模型，解析其自注意力机制的强大之处，以及它如何彻底改变了NLP领域，并逐渐渗透到计算机视觉等其他领域。生成对抗网络（GAN）作为一种强大的生成模型，也将得到深入的讲解，展示其在图像合成、数据增强等方面的无限可能。 第三部分：深度学习的实践与挑战 理论与实践相结合是本书的重要特色。在这一部分，我们将引导读者了解深度学习模型的训练过程，包括数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优、正则化技术以及模型评估方法。我们将探讨不同优化器（如SGD, Adam, RMSprop）的优缺点，并讲解如何利用梯度下降及其变种有效地训练深度模型。同时，本书还将不回避深度学习发展过程中遇到的挑战，例如过拟合、梯度消失/爆炸、模型可解释性差、计算资源需求高等问题，并介绍相应的解决方案和研究进展。我们将讨论迁移学习、少样本学习、零样本学习等提高模型泛化能力和效率的技术。 第四部分：深度学习的变革性应用 深度学习的强大能力正在重塑众多行业。本部分将展示深度学习在各领域的广泛而深刻的应用。在计算机视觉领域，我们将探讨其在人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、视频监控等方面的突破性进展。在自然语言处理领域，我们将深入了解其在机器翻译、文本摘要、情感分析、智能问答、对话系统等方面的巨大潜力。此外，本书还将拓展到其他前沿应用，如推荐系统、语音识别与合成、强化学习在游戏和机器人领域的应用、生物信息学、金融风控以及艺术创作等，展现深度学习的广阔前景和对社会各方面产生的深远影响。 第五部分：面向未来的深度学习 展望未来，深度学习的发展仍将继续。本书的最后一章将聚焦深度学习的未来趋势与研究方向。我们将探讨更高效、更轻量级的模型架构，以及如何降低深度学习模型的计算和数据需求。自监督学习、联邦学习、差分隐私等保障数据安全与隐私的技术将得到关注。我们还将讨论模型的可解释性研究，以及如何构建更值得信赖的AI系统。此外，本书还将探讨深度学习与脑科学、认知科学的交叉研究，以及通用人工智能（AGI）的终极目标。 《深度学习革命：驱动未来智能的核心技术》不仅是一本技术手册，更是一次对未来智能世界的探索。无论您是渴望理解人工智能奥秘的学生，还是希望掌握前沿技术的开发者，抑或是对科技发展充满好奇的读者，本书都将为您打开一扇通往深度学习世界的精彩大门，助您把握智能时代的脉搏。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是“厚重”。它不像一本随便翻翻的休闲读物，更像是一本需要潜心研究的学术专著。我拿到书的时候，就对它沉甸甸的质感留下了深刻印象，那是一种知识储备的厚度，同时也让我感受到了某种程度的压力。我本身对人工智能有着浓厚的兴趣，也看过一些关于AI的科普文章，但总觉得浮于表面，无法深入。我希望能够通过阅读这本书，建立起对人工智能一个更加系统、更加扎实的认知体系。然而，当我打开书本，看到目录里那些密密麻麻的专业名词，比如“智能体”、“搜索”、“知识表示”、“推理”、“学习”等等，我脑海里瞬间充满了问号。我并非科班出身，对计算机科学的了解仅限于一些浅显的皮毛，更不用说那些复杂的数学模型和算法了。我尝试去阅读其中关于“搜索”的章节，里面充斥着各种图示、公式和算法描述，这让我感觉自己像是在看一本天书。我花了很长时间试图理解其中的逻辑，但很快就发现自己完全跟不上作者的思路。我开始怀疑，我是否真的适合阅读这本书，我的知识背景是否能够支撑我理解其中的内容。我担心，这本书会不会像一座高不可攀的山峰，而我只是站在山脚下，连攀登的资格都没有。我需要找到一个更温和的切入点，让我能够逐步建立起对人工智能的理解，而不是被如此“硬核”的内容吓退。

评分☆☆☆☆☆

我之前对人工智能的认知，很大程度上是受到了科幻作品的影响。那些电影和小说里描绘的智能体，拥有高度发达的自我意识，能够进行复杂的推理、学习，甚至产生情感。这让我对人工智能充满了浪漫化的想象，觉得它是一种能够解放人类、创造无限可能的神秘力量。然而，当我拿到这本《人工智能：一种现代方法》时，我脑海中的幻想顿时被现实的严谨所取代。书中的内容，从一开始就展现出一种极其系统化和理论化的姿态。我翻到关于“搜索”的章节，里面充斥着各种图示、算法和复杂的术语，比如“广度优先搜索”、“深度优先搜索”、“A搜索算法”等等。这些概念让我感觉自己置身于一个抽象的数学世界，而不是在畅想未来科技的蓝图。我尝试去理解那些算法的原理，但很快就发现自己在这方面非常吃力。我并非没有耐心，也不是不愿意学习，只是感觉我之前积累的知识基础，在这本书面前显得如此单薄。我回想起我在学校里，数学课总是让我头疼，那些公式和定理对我来说就像天书一样。现在，我却要面对着人工智能领域的核心算法，这让我感到前所未有的压力。我开始怀疑，我是否真的能够驾驭这本书的深度，是否真的能够从中学到我想象中的关于人工智能的精髓。我担心，我可能会在这本书的海洋中迷失方向，最终一无所获，甚至对人工智能产生一种畏惧感，觉得它是一个遥不可及的、只有少数顶尖人才才能触及的领域。我希望我能找到一些更贴近实际应用、更容易上手的入门材料，而不是直接面对如此“硬核”的学术著作。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《人工智能：一种现代方法》时，我抱有极大的期待。作为一名对科技前沿信息非常关注的普通读者，我渴望能够深入了解人工智能这个当下最炙手可热的领域。我平时会关注一些科技资讯，也会看一些AI相关的科普视频，但总觉得内容比较零散，缺乏系统的知识框架。我希望这本书能够给我带来一种“恍然大悟”的感觉，能够让我从宏观到微观，全面地认识人工智能。然而，当我打开书本，看到那密密麻麻的目录，里面充斥着诸如“智能体”、“搜索”、“约束满足问题”、“概率图模型”、“机器学习”等专业术语时，我的热情瞬间被浇灭了一大半。我并非计算机专业的学生，对数学的理解也仅限于基本的代数和微积分，更不用说那些复杂的算法和模型了。我尝试去阅读其中关于“搜索”的章节，里面的图示、算法描述和数学公式让我感到非常吃力。我花了很长时间才勉强理解了广度优先搜索和深度优先搜索的基本原理，但当我试图去理解更复杂的A算法时，却发现自己完全跟不上作者的节奏。我开始怀疑，我是否真的适合阅读这本书，我的知识储备是否能够支撑我理解其中的内容。我担心，这本书会不会成为我书架上的“摆设”，让我望而却步，最终无法从中获得我期望的知识。我希望我能找到一本能让我“看得懂”并且“学得会”的书，而不是被大量的专业知识和复杂的数学公式所淹没。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字有点拗口，翻译过来叫《人工智能：一种现代方法》。刚拿到的时候，我其实是有点犹豫的，毕竟“人工智能”这个词听起来就很高深莫测，感觉自己像个初中生闯入了大学教授的学术研讨会。我最开始是被封面那种简约而又不失科技感的蓝色吸引的，然后又看到了作者的名字，罗素，这个名字我总觉得在哪听过，好像是哪个领域的泰斗。当我翻开目录的时候，我的心就沉了一半，什么“智能体”、“搜索”、“约束满足问题”、“逻辑”、“概率图模型”、“机器学习”……这些名词就像一个个巨大的问号，在我眼前排成一列，让我望而却步。我甚至怀疑自己是不是买错了书，它是不是一本给计算机专业博士生看的教科书？我的背景是市场营销，对编程的了解仅限于一些基础的HTML标签，对数学更是“谈虎色变”。我记得我大学数学期末考试，考前复习了整整一周，结果还是勉强及格，那种被数字和公式支配的恐惧至今还在。所以，当我看到书中充斥着各种算法、证明和数学推导时，我的第一反应就是：完了，这书可能要被我供在书架上吃灰了。我不太确定我能不能理解里面的内容，更别提融会贯通了。我预想中的人工智能，应该是那种科幻电影里，会说话、会思考，甚至拥有情感的机器人，就像《攻壳机动队》里的少佐，或者《西部世界》里的接待员。但这本书的封面和目录，给我的感觉是充满了冷冰冰的逻辑和严谨的数学，一点也不“人情味”。我开始怀疑，我是否真的适合深入了解人工智能，或者说，人工智能这个领域，是不是真的像我之前想象的那样，充满了奇思妙想和未来主义的浪漫？我甚至开始反思，我选择购买这本书，究竟是源于一种好奇心，还是一种盲目跟风？我需要找一本能够真正让我感觉“我能行”的书，而不是让我产生巨大挫败感的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，以及作者的名字，都给我一种“高大上”的感觉。在我心中，《人工智能：一种现代方法》就代表着这个领域最前沿、最权威的知识。然而，当我真正拿到这本书，并开始翻阅它时，我的内心却涌现出了一种莫名的不安。我不是计算机专业的学生，对编程和数学的理解都停留在非常基础的层面。我脑海中对人工智能的想象，更多的是停留在科幻作品的层面，比如那些能够独立思考、拥有情感的机器人，或者能够解决人类难题的超级智能。但这本书的目录，却展现出了一种截然不同的景象。我看到了诸如“搜索算法”、“概率模型”、“约束满足问题”等一系列专业术语，这些术语让我感到既陌生又畏惧。我尝试去阅读其中关于“搜索”的章节，里面的图示和公式让我感到非常吃力。我花了很长时间才勉强理解了其中的一些基本概念，但当我试图进一步深入时，却发现自己已经完全跟不上书的节奏了。我开始怀疑，我是否真的适合阅读这本书，我是否应该先从一些更基础、更通俗易懂的入门读物开始？我担心，如果我继续强行阅读，最终只会让自己感到沮丧和气馁，甚至对人工智能这个领域产生一种“可望而不可即”的距离感。我希望我能够找到一些更贴近生活、更能激发我兴趣的内容，而不是被大量的专业知识和复杂的数学公式所淹没。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《人工智能：一种现代方法》时，内心是充满了期待的。毕竟，人工智能是当下最热门的科技话题之一，我渴望能够深入了解它的原理和发展。我平时对科技新闻非常敏感，也看过不少关于人工智能的科普文章，但我总觉得这些信息碎片化，缺乏系统性。这本书的名字，以及作者的声望，都让我觉得它能够填补我的知识空白。然而，当我翻开目录，看到那些诸如“智能体”、“搜索”、“逻辑”、“概率图模型”、“机器学习”等一系列专业术语时，我的内心不免有些打鼓。我并非计算机专业的科班出身，对数学和编程的了解都停留在非常基础的层面。我脑海中对人工智能的想象，更多的是来自科幻电影里的情节，比如那些拥有自主意识、能够与人类媲美的机器人。但这本书的内容，显然指向了更深层、更理论化的知识。我尝试去阅读其中关于“搜索”的章节，里面的图示、算法和数学公式让我感到非常吃力。我花了很多时间才勉强理解了其中的一些基本概念，但当我试图进一步深入时，却发现自己已经完全跟不上书的节奏了。我开始怀疑，我是否真的有能力读懂这本书，是否应该先从一些更基础、更通俗易懂的入门读物开始？我担心，如果我硬着头皮读下去，最终只会让自己感到沮丧和气馁，甚至对人工智能这个领域产生一种“可望而不可及”的距离感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《人工智能：一种现代方法》本身就带着一种严谨和权威的气息，让我觉得它一定能带我深入了解这个神奇的领域。我一直对人工智能充满了好奇，总觉得它是未来科技发展的风向标。平时我也会关注一些AI的新闻和科普文章，但总感觉信息碎片化，缺乏系统性。我希望能够通过阅读这本书，构建起一个完整的人工智能知识体系，能够真正理解它的核心原理和发展脉络。然而，当我拿到书本，翻开目录时，我的内心却涌现出了一种不小的压力。书中的章节名称，比如“智能体”、“搜索”、“知识表示”、“推理”、“机器学习”，都显得非常专业，里面的术语更是让我感到陌生。我并不是计算机科学专业的科班出身，我对数学也早已“还给了老师”，大学里的高数和线代课程给我留下了深刻的“阴影”。我尝试去阅读其中关于“搜索”的章节，里面的图示、算法描述和数学公式让我看得云里雾里。我花了很长时间才勉强理解了广度优先搜索和深度优先搜索的基本思想，但当我试图去理解更复杂的A算法时，却发现自己完全抓不住重点。我开始怀疑，我是否真的有能力读懂这本书，我的知识背景是否能够支撑我理解其中的内容。我担心，这本书会不会像一座高耸入云的山峰，而我只是站在山脚下，连攀登的勇气都没有。我需要找到一个更温和的切入点，让我能够逐步建立起对人工智能的理解，而不是被如此“硬核”的内容吓退。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《人工智能：一种现代方法》之后，我的第一感觉就是“重量级”。这本书的纸张质量很好，拿在手里沉甸甸的，给人一种专业书籍的厚实感。然而，这种厚实感并没有给我带来太多的信心，反而让我对书中的内容产生了些许的畏惧。我是一名普通的上班族，工作之余喜欢看看闲书，偶尔也会接触一些科技类的文章，但对于真正深入的学术著作，我总是心存敬畏。我翻开目录，里面的章节标题，比如“智能体”、“搜索”、“知识表示”、“推理”、“机器学习”等等，都让我觉得非常专业。我不是计算机专业的科班出身，对这些领域的了解仅限于一些科普性的文章和新闻报道。我脑海中对人工智能的印象，更多的是来自科幻电影里那些聪明的机器人，能够像人类一样思考和行动。但这本书的目录，显然指向了更深层、更学术的知识。我尝试去读其中一个章节的开头，里面充斥着大量的公式和符号，这些让我感到非常吃力。我尝试去理解其中的逻辑，但感觉自己就像是在一片陌生的语言海洋中漂泊，找不到任何熟悉的航标。我担心，如果我继续深入阅读，我可能会发现自己完全跟不上书的节奏，最终只能浅尝辄止，而无法真正领会到人工智能的精髓。我开始反思，我的知识储备是否足以支撑我理解这本书，我是否应该先从一些更基础、更通俗易懂的入门读物开始？我对人工智能的热情，会不会因为这本书而变得冷却？我希望我能找到一些更具启发性、更能激发我兴趣的内容，而不是被大量的专业术语和复杂的数学公式吓退。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能这个概念充满了好感，觉得它代表着科技的未来，能够解决很多我们目前面临的难题。我偶尔也会浏览一些关于AI的科普文章，但总觉得那些信息过于浅显，无法满足我对这个领域的深入探索的渴望。因此，当我看到《人工智能：一种现代方法》这本书时，我便毫不犹豫地购买了。这本书的名称本身就透露着一股专业和系统性，作者的名字也让我觉得非常有分量，仿佛它能为我打开一扇通往人工智能殿堂的大门。然而，当我真正翻开书本，面对着目录中那些我感到既熟悉又陌生的术语时，我的内心不禁泛起一丝凉意。我并非计算机专业的学生，对于数学和算法的理解也仅限于基础的常识。当我尝试阅读其中关于“搜索”的章节时，里面充斥着的各种图表、公式和复杂的算法描述，让我感到眼花缭乱。我努力去理解其中的逻辑，但很快就发现自己已经力不从心。我开始怀疑，我是否真的有能力掌握这本书的内容，我是否应该先从一些更基础、更入门级的读物开始？我担心，这本书会不会成为我书架上的一个“摆设”，让我望而却步，最终无法从中获得我真正想要了解的知识。我希望我能找到一本能让我更容易理解、更容易入门的书籍，而不是被如此“硬核”的内容所劝退。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《人工智能：一种现代方法》时，我脑海里涌现出的第一个念头是：“这下可算找到了！”我一直对人工智能这个领域非常感兴趣，总觉得它是未来科技发展的关键。我平时也会关注一些科技新闻，看一些科普视频，但总觉得隔靴搔痒，无法深入了解。我期待着一本能够系统地梳理人工智能发展脉络，并详细介绍其核心理论和技术的书籍。然而，当我翻开目录，看到那些密密麻麻的专业术语时，我的心就凉了半截。什么“智能体”、“搜索”、“约束满足”、“概率图模型”、“机器学习”……这些词汇对我来说就像外星语一样。我不是计算机专业的学生，对数学也早已还给了老师。我感觉自己像个想要攀登珠穆朗玛峰的普通人，却只带了一把小铲子。我尝试去阅读其中关于“搜索”的章节，里面的算法和公式让我眼花缭乱，我花了很长时间才勉强理解了广度优先搜索和深度优先搜索的区别，但对于A算法，我感觉自己完全抓不住重点。我开始怀疑，我是否真的有能力读懂这本书，我是否应该先从一些更入门级的科普读物开始？我担心，如果我硬着头皮读下去，最终只会让自己感到挫败和迷茫，甚至对人工智能这个领域产生一种畏惧感。我希望我能找到一本能让我真正“看得懂”并且“学得会”的书，而不是让我望而却步的学术巨著。

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

书有明显手渍，太坑了

评分☆☆☆☆☆

挺好的

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书有明显手渍，太坑了

评分☆☆☆☆☆

二手书，很脏

评分☆☆☆☆☆

商品确实是正版的，但书是样品书，书皮有点破损。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

二手书，很脏