具体描述
《人工智能基础》是国家教育部立项建设的优秀网络课程“人工智能网络课程”的配套教材。全书共10章，主要内容：绪论、知识表示、搜索原理、推理技术、机器学习、规划系统、专家系统、自然语言理解、智能控制、人工智能程序设计。附录中给出了人工智能网络课程使用指南。《人工智能基础》可作为本科学校和高职高专学校计算机相关专业的“人工智能”课程教材或教学参考书，还可供从事人工智能研究、开发与应用的科技工作者学习参考。建议读者尽可能结合“人工智能网络课程”进行学习和训练，充分利用该网络课程提供的丰富教学资源。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
《人工智能基础》这本书，带给我的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的重塑。作者的叙述风格非常注重逻辑性和连贯性，他能够将看似分散的AI技术融会贯通，形成一个清晰的知识脉络。我特别喜欢书中对于“特征工程”的讲解，它让我明白，在构建AI模型之前，如何有效地提取和选择有用的数据特征，是决定模型性能的关键。书中对回归分析的深入阐述，也让我理解了如何利用数据来预测连续变量，这在很多实际问题中都有着广泛的应用。我印象深刻的是，作者在讨论自然语言处理（NLP）时，不仅介绍了词向量、循环神经网络（RNN）等技术，还探讨了Transformer等最新的模型架构，展现了AI在理解和生成人类语言方面的巨大进步。此外，本书还包含了一些关于AI伦理和社会责任的讨论，这让我意识到，作为AI的使用者和创造者，我们肩负着重要的使命。这本书的价值在于，它能够引导读者从“术”的层面，深入到“道”的层面，理解AI背后的核心思想和发展趋势。它是一本能够激发深度思考、培养批判性思维的优秀读物，对于任何想要真正理解人工智能的人来说，都具有极高的参考价值。
评分《人工智能基础》这本书，在我看来，是一部真正意义上的“启蒙之作”。作者的写作风格沉稳而富有条理，他能够将复杂的技术概念，以一种非常系统化的方式呈现出来。书中对数据预处理的详细讲解，包括缺失值处理、异常值检测以及特征缩放等，让我明白了数据质量对AI模型性能的重要性。我特别喜欢书中关于聚类算法的讨论，例如K-Means和层次聚类，作者通过直观的图示和案例，让我轻松掌握了如何从无标签数据中发现隐藏的模式。书中对降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE的介绍，也让我看到了AI在数据可视化和特征提取方面的强大能力。更让我印象深刻的是，作者在探讨AI的局限性时，也进行了深入的分析，例如数据偏差、模型可解释性差等问题，这让我对AI有了更全面、更客观的认识。这本书的价值在于，它不仅教授了AI技术，更重要的是培养了读者的科学素养和批判性思维。它是一次非常宝贵的学习经历，让我对AI的理解上升到了一个新的高度，并为我未来的学习指明了方向。
评分阅读《人工智能基础》的过程，是一场充满惊喜的智识之旅。作者的文字充满力量，他以一种极具启发性的方式，将人工智能的魅力展现得淋漓尽致。书中对不同类型神经网络的深入剖析，从前馈神经网络到卷积神经网络（CNN），再到循环神经网络（RNN），都进行了详尽的介绍，让我对AI在图像和序列数据处理上的强大能力有了深刻的理解。我尤其欣赏作者在解释梯度消失和梯度爆炸问题时，所提出的解决方案，这为我解决实际模型训练问题提供了宝贵的思路。书中还涵盖了强化学习中的Q-learning和Deep Q-Network（DQN）等关键算法，让我看到了AI如何通过与环境互动来学习最优决策。此外，作者还对AI在自动驾驶、智能医疗等领域的应用进行了深入探讨，这些前沿的应用让我对AI的未来发展充满了无限的想象。这本书的独特之处在于，它不仅传授了硬核的技术知识，更重要的是点燃了我对AI的无限热情。它是一次意义非凡的学习体验，让我对AI的理解更加立体和深刻，也让我看到了科技进步的巨大潜力。
评分《人工智能基础》这本书，为我打开了一扇通往理解智能世界的大门。作者的叙述风格非常吸引人，他能够将复杂的AI概念，用生动形象的语言解释清楚，让人倍感亲切。书中对监督学习的详细阐述，涵盖了从线性回归到支持向量机，再到决策树和随机森林等多种算法，让我能够清晰地认识到不同算法的优劣势以及适用的场景。我尤其喜欢书中对“过拟合”和“欠拟合”的讲解，作者通过生动的比喻和图示，让我深刻理解了模型训练过程中需要注意的关键问题。书中对无监督学习的介绍，如K-Means聚类和主成分分析（PCA），也让我看到了AI在数据探索和模式发现方面的强大能力。更让我受益匪浅的是，书中还探讨了AI在推荐系统、图像识别和自然语言处理等领域的实际应用，这些贴近生活的案例，让AI不再是冰冷的理论，而是能够切实改变我们生活的力量。这本书的价值在于，它能够引导读者从“知其然”到“知其所以然”，更深入地理解AI的原理和应用。它是一次非常愉快的学习经历，让我对AI有了更全面的认识，也激发了我对这个领域更深入探索的兴趣。
评分对于《人工智能基础》这本书，我必须说，它是我近期阅读过的最令人振奋的一本书籍之一。作者以其精湛的文字功底和对AI领域的深刻理解，将这个庞大而复杂的学科，以一种既严谨又易于理解的方式呈现给了读者。我尤其欣赏书中对统计学在机器学习中作用的强调，许多读者可能会忽略数学基础的重要性，但这本书恰恰是从这一关键点切入，为我们构建了坚实的理论基石。关于贝叶斯定理的讲解，作者通过多个实际应用场景的案例，让我明白了概率模型在人工智能中的核心地位。书中对无监督学习的介绍，如聚类和降维技术，也让我看到了AI在数据探索和模式发现方面的强大能力。我尤其喜欢作者在讨论神经网络时，对梯度下降算法的详细解析，它就像是为我打开了通往深度学习“黑箱”的一扇门，让我明白了模型是如何一步步学习和优化的。更重要的是，这本书的结构设计也非常合理，从基础概念到进阶应用，层层递进，让读者能够循序渐进地掌握AI的知识体系。它不仅仅是一本关于AI的书，更是一种关于如何学习和理解复杂概念的示范，让我受益匪浅，并对AI的未来发展充满了更深的期待。
评分《人工智能基础》这本书，在我看来，是一部真正能够“点亮”思维的作品。我一直对人工智能领域充满好奇，但往往因为其复杂性和专业性而望而却步。然而，这本书的出现，彻底改变了我的认知。作者的叙述方式非常独特，他擅长通过类比和形象化的语言，将那些抽象的算法和模型具象化。例如，在解释决策树时，他用生活中的“二分法”决策过程来类比，瞬间就让我抓住了核心要点。书中对支持向量机（SVM）的讲解，更是让我眼前一亮，它不仅解释了其背后的数学原理，更强调了其在处理高维数据和非线性可分问题时的强大优势。我尤其喜欢书中关于“过拟合”和“欠拟合”的讨论，作者通过生动的图示和深入浅出的分析，让我清晰地理解了模型训练过程中可能遇到的挑战，以及如何通过正则化等技术来规避这些问题。这本书不仅仅停留在理论层面，它还引导我去思考AI伦理和社会影响，比如算法的公平性、数据隐私的保护等问题，这些前瞻性的思考让我受益匪浅。它让我明白，学习AI不仅仅是掌握技术，更是理解技术背后的逻辑和对社会可能产生的深远影响。这本书是一次非常愉快的学习体验，它不仅满足了我对AI的好奇心，更激发了我对这个领域更深入探索的渴望。
评分拿起《人工智能基础》这本书，我仿佛进入了一个充满智慧与可能性的新世界。作者的文字极富感染力，他以一种充满激情而又不失严谨的态度，带领读者探索人工智能的奥秘。书中对分类算法的介绍，无论是逻辑回归、决策树还是支持向量机，都进行了详细的比对分析，让我能够根据不同的应用场景选择最合适的算法。我尤其欣赏作者在讲解强化学习时，对“奖励函数”和“状态空间”的清晰定义，这有助于理解智能体如何与环境进行交互并学习最优策略。书中还涉及了生成对抗网络（GANs）等前沿技术，让我对AI在创造力方面的潜力有了全新的认识。此外，作者还探讨了AI在个性化推荐、智能助手等领域的实际应用，这些贴近生活的例子，让AI不再是遥不可及的概念，而是能够切实改善我们生活的重要力量。这本书的独特之处在于，它不仅传授了技术知识，更重要的是激发了读者的学习兴趣和探索欲望。它是一次令人难忘的学习旅程，让我对AI有了更深层次的理解，并渴望继续在这个领域深入钻研。
评分阅读《人工智能基础》的过程，就像是进行了一场穿越时空的思想漫游。作者的笔触细腻而富有洞察力，将人工智能的发展历程娓娓道来，从早期概念的萌芽，到如今的百花齐放，每一个里程碑式的事件都被赋予了生动的色彩。书中对于符号主义和连接主义两大AI学派的对比分析，让我茅塞顿开，理解了不同流派在解决问题时所采取的策略和核心思想。我特别欣赏作者在阐述强化学习时，那种将复杂模型转化为通俗易懂的语言的能力，通过游戏AI的例子，我仿佛亲身经历了智能体如何通过试错来不断优化自身决策的过程。此外，书中对专家系统的介绍，也让我领略到了早期AI在特定领域模拟人类专家决策的智慧。更让我感到受益匪浅的是，作者在分析AI的应用场景时，并非简单罗列，而是深入剖析了AI技术如何赋能各个行业，比如医疗诊断的精准化、金融风控的智能化、以及自动驾驶的安全性提升等等，这些具体的案例让AI不再是抽象的概念，而是触手可及的现实力量。这本书的魅力在于，它不仅教授了“是什么”，更重要的是探讨了“为什么”和“如何”，引导读者从宏观到微观，全面理解人工智能的魅力与潜力，是任何想要在这个快速变化的时代把握机遇的人不可或缺的读物。
评分这本《人工智能基础》的问世，无疑在当下这个由技术浪潮席卷的时代，为广大求知者提供了一扇通往未来世界的窗口。翻开书页，扑面而来的并非晦涩难懂的学术理论，而是作者以其深厚的功底和独到的视角，将那些曾经遥不可及的AI概念，抽丝剥茧般地呈现在读者面前。书中对机器学习的几种主流算法，从原理到应用，都进行了详尽的阐述，每一个步骤都辅以生动的案例，仿佛一位经验丰富的导师，循循善诱地引导着我们去理解这些强大的工具。我尤其对书中关于神经网络的章节印象深刻，作者不仅清晰地解释了其结构和工作机制，还深入探讨了深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展，这些内容让我对AI的能力有了更直观、更深刻的认识。更令人惊喜的是，书中并没有止步于技术的介绍，而是将AI的发展置于更广阔的社会和伦理背景下进行审视，引发读者对AI的未来走向、潜在影响以及人类自身角色的深入思考。这种兼具深度与广度的解读，使得这本书不仅仅是一本技术入门指南，更是一本关于思考的启迪之书。它让我看到了AI的无限可能，也让我开始审视科技进步带来的挑战，为我后续更深入的学习和探索奠定了坚实的基础，对于任何渴望了解这个时代最前沿科技的读者来说，这本书都是一份宝贵的馈赠。
评分我必须承认，《人工智能基础》这本书，比我预期的要精彩得多。作者的写作功底非常扎实，他能够将人工智能这一复杂且不断发展的领域，以一种清晰、有条理且引人入胜的方式呈现出来。书中对机器学习基本概念的阐述，从特征、样本、标签到模型的训练和评估，都进行了详尽的介绍，为我构建了扎实的理论基础。我特别欣赏作者在讲解线性回归时，对最小二乘法的详细推导，以及在讨论逻辑回归时，对Sigmoid函数的巧妙运用，这些都让我对算法背后的数学原理有了更深刻的理解。书中对神经网络的介绍，也从多层感知机开始，逐步深入到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），让我看到了AI在处理复杂数据和模式识别上的强大能力。此外，作者还对AI在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用进行了深入的探讨，这些生动具体的案例，让我看到了AI如何改变着我们的生活和社会。这本书的价值在于，它不仅传授了技术知识，更重要的是培养了读者的逻辑思维和解决问题的能力。它是一次非常宝贵的学习经历，让我对AI有了更全面、更深入的认识，并为我未来的学习和工作提供了宝贵的指导。
评分还没看完就要还书了。。。
评分还没看完就要还书了。。。
评分还没看完就要还书了。。。
评分还没看完就要还书了。。。
评分还没看完就要还书了。。。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有