具体描述
人工智能经常被人们认为是计算机科学中的一门高度复杂甚至令人生畏的学科。长期以来人工智能方面的书籍往往包含复杂矩阵代数和微分方程。本书形成于作者多年来给没有多少微积分知识的学生授课时所用的讲义，它假定读者预先没有编程的经验，并说明了智能系统中的大部分基础知识实际上是简单易懂的。本书目前已经被国际上多所大学（例如，德国的马德堡大学、日本的广岛大学、美国的波士顿大学和罗切斯特理工学院）采用。
如果你正在寻找关于人工智能或智能系统设计课程的浅显易懂的入门级教材，如果你不是计算机科学领域的专业人员，而又正在寻找介绍基于知识系统最新技术发展的自学指南，本书将是最佳选择。
本书的主要内容：
基于规则的专家系统；模糊专家系统；基于框架的专家系统；人工神经网络；进化计算；混合智能系统；知识工程；数据挖掘。
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读后感
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用户评价
我通常对这种面向大众的“热点”书籍抱持着审慎的态度，因为很多时候它们只是对既有知识的重新包装。然而，这本书在“人类创造力与机器智能的交集”这一章节中，提出了一个让我眼前一亮的观点：与其将AI视为人类的替代品，不如将其视为一种“认知放大器”。作者没有过多纠缠于图灵测试或意识的哲学难题，而是专注于如何利用生成式模型（如那些处理文本和图像的模型）来辅助人类的创意过程，提升生产力的边际效益。书中对“提示工程”（Prompt Engineering）的探讨，虽然篇幅不长，但其洞察力远超市面上大多数仅停留在基础技巧层面的指南。它将“提问”本身提升到了一种艺术和科学的高度，探讨了如何与机器进行有效、富有创造性的“对话”。这本书的价值在于，它成功地将AI从一个遥远的概念，转变为一个触手可及的、可以提升日常工作效率的工具。
评分这本关于“人工智能”的书籍，我必须承认，它在技术深度上给了我一个相当硬核的震撼。作者显然对最新的机器学习算法了如指掌，从基础的线性回归到复杂的深度神经网络架构，讲解得极为细致。我尤其欣赏它在反向传播机制上的阐述，那种步步为营的数学推导，虽然在阅读过程中需要频繁查阅微积分知识，但一旦理解，你会感觉自己真正触及了AI“学习”的核心奥秘。书中花了大量篇幅讨论了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别和自然语言处理中的应用案例，这些案例都非常前沿，引用了许多近期的学术论文成果。如果你期待的是一本能让你从零开始构建自己模型的实战指南，这本书的理论基础部分绝对是首选。它不是那种浅尝辄止的科普读物，更像是一本大学高年级或研究生级别的教材，充满了公式和算法的严谨性。唯一美中不足的是，对于那些对数学不那么自信的读者来说，可能需要极大的耐心和毅力去攻克其中的理论难关。
评分这本书的排版和视觉呈现方式，是我近年来读过的技术书籍中最为清爽、最具设计感的之一。虽然主题是严肃的“人工智能”，但全书大量运用了信息图表和概念地图，将那些原本抽象的流程和层级结构变得直观易懂。比如，当介绍到强化学习中的马尔可夫决策过程（MDP）时，作者没有堆砌冗长的文字，而是用一个动态的流程图清晰地展示了状态、动作、奖励和下一状态之间的循环关系，让人茅塞顿开。这种注重阅读体验的设计，极大地降低了复杂概念的学习门槛。它就像一本精心制作的视觉词典，即使偶尔跳过一些技术细节，仅凭那些精美的插图和图表，也能对AI的各个分支领域形成一个扎实的空间认知框架。对于视觉学习者来说，这本书的价值不亚于任何一本理论专著。
评分坦白讲，这本书在历史溯源部分做得非常扎实，展现了作者深厚的学术功底。它不仅仅是简单地罗列了从艾伦·图灵到当前深度学习的线性发展史，而是深入挖掘了AI发展历程中的几次“寒冬”与“春天”背后的社会、经济和计算能力的驱动因素。书中对早期符号主义与联结主义两大阵营的争论进行了精彩的还原，那种思想的碰撞和路线之争，读起来仿佛置身于一个世纪前的学术沙龙。特别是对早期专家系统的失败原因分析，它清晰地指出了知识表示的瓶颈如何制约了系统的扩展性，这为理解当前大规模模型成功的底层逻辑提供了必要的历史参照。我感觉，只有理解了过去为什么失败，才能更清醒地认识到当前的成功有多么来之不易和可能隐藏的风险。这本书提供的历史纵深感，是许多只关注最新进展的读物所欠缺的宝贵财富。
评分读完这本书，我最大的感受是，它成功地将一个宏大且常常被过度神化的概念——人工智能——拉回到了现实的土壤中。作者并没有沉溺于对未来强人工智能的浪漫幻想，而是非常务实地聚焦于当前“弱人工智能”的局限性与伦理挑战。书中探讨了偏见和公平性问题时，视角非常犀利，通过多个真实世界的案例，揭示了训练数据中的系统性歧视是如何被算法无情地放大，这让我对这项技术的社会责任有了更深刻的反思。特别是关于算法决策透明度的讨论，提出了许多值得政策制定者和技术人员深思的尖锐问题。这本书的叙事风格非常流畅，像是在与一位深谙技术又富有社会责任感的导师对话，他既能告诉你技术能做什么，更能引导你思考技术不该做什么。它成功地架起了一座连接技术精英与普通公众的桥梁，让非技术背景的读者也能理解AI背后的伦理困境。
评分很有意思，是我接触这个领域读的第一本书。但里面介绍的算法有些已经过时了
评分只能作为入门，知道有哪些常用方法
评分入门级读物，但条例性很好。
评分入门级读物，但条例性很好。
评分很有意思，是我接触这个领域读的第一本书。但里面介绍的算法有些已经过时了
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