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读后感
这本书有700多页,而且纸张不错,所以显得特别厚. 我手头有Nilsson的那本薄很多的书,但是Luger这本充满了 例子的更符合我的口味.去公司的公交车上的时间很漫长, 这本书陪了我有一段时间,现在回想起来,还是很感谢Luger 辛苦写了这么一本涵盖了人工智能很多方面的入门书. 其中...
评分这本书有700多页,而且纸张不错,所以显得特别厚. 我手头有Nilsson的那本薄很多的书,但是Luger这本充满了 例子的更符合我的口味.去公司的公交车上的时间很漫长, 这本书陪了我有一段时间,现在回想起来,还是很感谢Luger 辛苦写了这么一本涵盖了人工智能很多方面的入门书. 其中...
评分这本书有700多页,而且纸张不错,所以显得特别厚. 我手头有Nilsson的那本薄很多的书,但是Luger这本充满了 例子的更符合我的口味.去公司的公交车上的时间很漫长, 这本书陪了我有一段时间,现在回想起来,还是很感谢Luger 辛苦写了这么一本涵盖了人工智能很多方面的入门书. 其中...
评分这么有趣的东西，当年的老师是如何讲到我睡着的呢，我很好奇。 什么时候AI才会开始普遍渗透日常软件呢？ 自然语言处理、机器学习的技术应用到客户端的话，可以大大提高可用性，个人电脑完全可以成为我们的小秘嘛。
评分导师推荐的人工智能入门书籍。首先，该书言简意赅比较容易读懂。第二，有很多例子穿插在在课文中，帮助读者能将每种人工智能的方法应用于只见众。第三，算法或者数据结构的解释被巧妙地阐释出来，而不是对一大堆资料的冗长的总结。最后，编程章节让学生能更深刻地理解资料，同...
用户评价
当我深入阅读这本书时，我逐渐意识到，AI的本质并非是创造一个“人造大脑”，而是通过结构化的方法和策略，来模拟和扩展人类解决问题的能力。书中对“智能代理”的定义和分类，让我对AI系统有了更清晰的认知框架。我开始理解，无论是简单的搜索算法，还是复杂的深度学习模型，它们都是为了让代理能够有效地感知环境、做出决策并采取行动。 我对书中关于“自然语言处理”的章节印象尤为深刻。在这个充满挑战的领域，AI如何才能理解人类语言的微妙之处？书中提供的各种方法，从早期的基于规则的系统，到后来的统计模型和深度学习，都展示了AI在语言理解和生成方面所取得的巨大进步。这让我看到了AI在人机交互、信息检索等方面的巨大潜力，也让我开始思考，未来AI将如何更自然、更有效地与人类沟通。
评分这本书为我打开了一个全新的视角，让我看到了人工智能在解决各种复杂问题中的强大潜力。它并非仅仅是关于算法和代码，而是关于如何构建智能系统，以及如何通过结构化和策略化的方法来模仿和扩展人类的智能。 我特别喜欢书中关于“机器学习”的章节。它将复杂的机器学习概念，例如监督学习、无监督学习和强化学习，进行了清晰的讲解，并用生动的案例展示了它们在实际应用中的威力。这本书让我明白，机器学习并非是神秘的黑箱，而是基于数据和算法的科学，理解其原理能够帮助我们更好地应用它，并规避潜在的风险。
评分这本书的价值在于它不仅传授了AI的“技术”，更重要的是它培养了读者解决复杂问题的“思维”。当我学习到“知识表示和推理”的章节时，我被书中对形式逻辑、概率论等数学工具在AI中的应用所震撼。这些工具并非是僵硬的公式，而是灵活的思维框架，帮助AI理解世界、做出推理。 我特别喜欢书中对“机器学习中的不确定性”的讨论。现实世界充满了模糊和随机，AI如何在这种环境中做出准确的判断？书中对概率图模型、贝叶斯推理的讲解，让我看到了AI如何用概率的语言来描述和处理不确定性。这不仅在理论上严谨，也为AI在实际应用中（如医疗诊断、金融预测）提供了坚实的基础。
评分这本书给予了我一种前所未有的“知其然，更知其所以然”的学习体验。作者并非仅仅罗列算法和模型，而是深入剖析了它们背后的数学原理和设计哲学。我花了大量时间去理解例如逻辑编程、约束传播等概念，并尝试着将这些抽象的理论应用到书中的例子中。这种亲力亲为的实践过程，让我对AI的理解不再停留在表面，而是触及了其核心的运作机制。 我特别喜欢书中关于“机器学习”部分的内容。它并没有将机器学习视为一个独立的、脱离AI整体的领域，而是将其置于解决复杂问题的宏观框架下进行讲解。这让我明白了机器学习是如何作为一种强大的工具，来提升AI在模式识别、预测分析等方面的能力。书中对各种学习算法的介绍，从简单的线性回归到更复杂的神经网络，都伴随着清晰的数学推导和直观的解释，让我在掌握技术的同时，也理解了其局限性。
评分这本书的出版，让我对人工智能有了更全面、更深入的认识。它不仅仅是一本教材，更像是一次对人类智能本身进行反思的旅程。作者以其深厚的学术功底和卓越的教学能力，将AI领域最核心的概念和最前沿的技术，以一种清晰、系统的方式呈现给了读者。 我特别欣赏书中对于“搜索策略”的详尽阐述。从基础的无信息搜索，到启发式搜索，再到更复杂的博弈搜索，每一个部分都配有详实的算法描述和直观的示例。这让我不仅掌握了AI解决问题的基本方法，更重要的是理解了不同搜索策略的优劣势以及适用的场景，这对于我未来在实际项目中选择和设计AI解决方案至关重要。
评分这本书的结构设计非常巧妙，仿佛是一场精心策划的智力探险。作者并没有急于抛出复杂的理论，而是从最基础的“智能代理”概念入手，构建了一个宏大的框架，然后逐层深入。这种由表及里的讲解方式，让我能够清晰地看到AI的演进脉络，理解不同技术分支之间的联系。特别是在学习专家系统和机器学习部分时，我能感受到作者对于知识表示和推理机制的深刻理解，以及如何将其融汇贯通，形成能够解决实际问题的强大工具。 我尤其欣赏书中关于“不确定性下的推理”的章节。生活本身充满了模糊和不确定，而AI要真正达到“智能”，就必须能够处理这些挑战。书中对概率图模型、贝叶斯网络以及各种推理算法的详细阐述，让我看到了AI如何应对信息不完整和噪声干扰。这不仅仅是学术上的严谨，更是一种对现实世界复杂性的深刻洞察，也让我对AI在医疗诊断、金融风险评估等领域的应用有了更深层次的理解。
评分在翻开这本《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版）第四版》之前，我脑海中浮现的是对AI领域根深蒂固的刻板印象——冰冷的算法、晦涩的数学公式，以及遥不可及的未来科技。然而，这本书以一种出人意料的方式，将我引向了一个更为丰富和人性化的AI世界。它不是那种枯燥的技术手册，而更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我理解AI的核心思想，并通过无数精心设计的案例，让我真切地感受到AI如何能够模拟甚至超越人类的智慧来解决现实世界中的复杂问题。 从搜索策略的深入剖析，到约束满足问题的巧妙构建，再到逻辑推理的严谨推演，这本书让我对AI的“思考”过程有了前所未有的清晰认识。它并没有回避其中的技术细节，但却以一种易于理解的方式呈现，确保了即使是初学者也能跟上作者的思路。我特别喜欢书中对各种搜索算法的对比分析，例如A*搜索在路径规划中的高效应用，以及其背后的启发式函数设计原则，这让我不仅仅是学会了“是什么”，更理解了“为什么”和“如何做得更好”。
评分这不仅仅是一本技术书籍，它更像是一份关于智能本质的哲学探讨。作者通过对各种AI技术的回溯和梳理，让我不禁思考，究竟什么是“智能”？是搜索的速度？是推理的准确性？还是学习的能力？书中对不同AI方法论的分析，让我看到了AI发展历程中的各种思想碰撞和演进。 我尤其喜欢书中关于“机器学习中的优化”部分。当AI需要从海量数据中学习时，如何高效地找到最优的模型参数是一个关键问题。书中对各种优化算法的讲解，如梯度下降及其变种，让我理解了AI模型训练背后的数学原理。这种对底层机制的深入剖析，让我对AI的学习能力有了更深刻的认识，也明白了为什么AI能够在许多领域取得突破性的进展。
评分在阅读这本书的过程中，我逐渐摒弃了对AI的某些固有偏见，开始将其视为一种强大的、能够辅助人类解决复杂问题的工具。书中对“机器人学”的介绍，让我看到了AI如何在物理世界中发挥作用，例如通过感知、规划和控制来实现自主导航和操作。这不仅仅是理论上的探讨，更是将AI的智能转化为实际行动的生动实践。 我曾对AI的“创造力”持怀疑态度，但这本书在“规划和决策”部分的内容，让我看到了AI如何通过搜索和推理来生成新的解决方案。例如，在游戏中AI能够策略性地做出最优选择，在工业生产中AI能够优化复杂的生产流程。这让我开始重新审视AI的创造力，并理解了这种创造力并非凭空而来，而是建立在对问题结构和策略的深刻理解之上。
评分这不仅仅是一本关于AI的书，更是一次关于“如何思考”的深度训练。书中提供的各种问题解决框架和策略，例如博弈论在决策制定中的应用，以及规划问题如何通过搜索和回溯来解决，都极大地拓展了我的思维方式。我发现，书中所介绍的许多解决复杂问题的思想，不仅仅局限于AI领域，也能够迁移到我日常工作和生活中遇到的各种挑战。 我曾一度认为，AI的学习曲线会非常陡峭，但我错了。作者的叙述方式非常注重逻辑性和连贯性，并且在关键概念的引入上做足了功课。每次学习到一个新的章节，我都能清晰地看到它与之前知识点的联系，这种“学以致用”的感觉非常强烈。例如，在学习机器学习的监督学习和无监督学习时，我能回想起之前学到的搜索和推理概念，并理解它们如何在数据驱动的模式下被应用和扩展。
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