具体描述
人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究机器智能的学科，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统，来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为。
本书共16章。第1-6章讨论人工智能的认知问题和逻辑基础，论述约束推理、定性推理、基于范例推理、概率推理。第7-13章重点讨论机器学习，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、粗糙集、关联规则、知识发现。第14章阐述分布式智能。第15-16章分别讨论进化计算和人工生命。与第一版相比，增加了五章新内容。其他章节也作了较大的修改和补充。
本书内容新颖，反映该领域的最新研究进展，特别总结了作者多年的科研成果。全书力求从理论、算法、系统、应用讨论人工智能的方法和关键技术。本书可以作为信息领域和相关专业的高等院校高年级学生和研究生的教材，也可以供有关科技人员学习参考。
作者简介
目录信息
读后感
写在前面：“给两颗星：一颗星给排版和印刷，一颗星给作者在材料收集方面付出的劳动。” 这是我给此书的短评。本来打算在通读此书后认认真真的写一篇像样的书评，奈何我实在看不下去了，原因就在下面。 人们都喜欢比较，只有比较才能得出好或者坏的结论。那我就先简单的比较一...
评分写在前面：“给两颗星：一颗星给排版和印刷，一颗星给作者在材料收集方面付出的劳动。” 这是我给此书的短评。本来打算在通读此书后认认真真的写一篇像样的书评，奈何我实在看不下去了，原因就在下面。 人们都喜欢比较，只有比较才能得出好或者坏的结论。那我就先简单的比较一...
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用户评价
读完《高级人工智能》这本书，我感觉自己像是经历了一次思维的洗礼。书中的内容远超我最初的预期，它不仅仅是关于算法的堆砌，更深入地探讨了人工智能的哲学和伦理问题。我特别欣赏作者在讨论“AI的意识”和“AI的创造力”时所持的审慎态度。书中并没有给出明确的答案，而是引导读者去思考，去辩证地看待这些前沿问题。例如，在探讨“机器是否能真正拥有情感”时，作者列举了不同学派的观点，并分析了当前的AI技术在模拟情感方面的局限性，这让我不再仅仅停留在表面上的理解，而是开始思考更深层次的机制和可能性。书中关于“AI伦理”的部分更是让我受益匪浅，例如在自动驾驶汽车的“电车难题”场景下，如何编写能够做出道德选择的算法，以及数据隐私和偏见在AI训练中的潜在危害，这些都让我意识到，在追求技术进步的同时，我们也必须承担起相应的社会责任。作者还对未来AI的发展趋势进行了预测，虽然充满了不确定性，但他的分析却逻辑严谨，让我对AI的未来充满了期待，同时也多了一份警惕。这本书真的让我对人工智能的理解进入了一个全新的维度，它不仅增长了我的知识，更引发了我对科技与社会关系的深刻反思。
评分对于我来说，《高级人工智能》这本书是一次意外的惊喜。我原本以为它会是一本充斥着枯燥公式和晦涩理论的学术著作，但实际阅读体验却完全颠覆了我的认知。作者的写作风格非常生动有趣，他善于运用类比和故事来解释复杂的概念，比如在讲解“决策树”算法时，他用了一个帮助学生选择大学专业的例子，让我瞬间就抓住了核心思想。书中还穿插了一些历史故事，讲述了AI发展过程中的一些重要里程碑事件和关键人物，这让整个阅读过程变得更加有血有肉，也让我对AI的演进有了更直观的感受。我尤其喜欢关于“深度学习”的章节，作者详细介绍了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的架构，并且用非常形象的比喻来解释它们是如何工作的，例如将CNN比作人眼的视觉皮层，将RNN比作人脑的短期记忆。我原本对神经网络感到非常畏惧，但在读了这本书后，感觉它们也没有那么神秘了。书中还提到了一些开源的AI框架，比如TensorFlow和PyTorch，虽然没有深入讲解代码实现，但对于我这样一个想尝试实践的读者来说，这已经足够了，让我知道从哪里可以开始进一步的学习。
评分这是一本让我沉迷其中、爱不释手的《高级人工智能》。作者的写作风格非常独特，他并没有一味地堆砌技术名词，而是将抽象的概念，通过生动形象的比喻和贴近生活的例子，展现在读者面前。例如，在解释“过拟合”时，作者将其比作学生死记硬背课本内容，考试时遇到稍微变化的问题就束手无策，这让我瞬间就理解了模型的局限性。书中关于“注意力机制”的讲解，更是让我大开眼界。我原本以为，机器学习模型只能机械地处理信息，但作者通过对注意力机制的介绍，让我看到了模型是如何学会“关注”最重要的信息，从而提高效率和准确性。这就像是人类在阅读文章时，会自动抓住重点词汇和句子一样。书中还介绍了一些“无监督学习”和“半监督学习”的方法，这让我意识到，AI的学习并不总是需要大量标注好的数据，很多情况下，AI可以从海量未标注的数据中学习到有用的信息。这本书的深度和广度都让我非常满意，它不仅让我掌握了AI的基础知识，更让我对AI的未来发展有了更深入的思考。
评分这本书的封面设计就充满了科技感，深邃的蓝色背景上，抽象的神经网络图案交织，仿佛预示着即将踏入一个复杂而迷人的智能世界。我本来对人工智能只是略知一二，停留在科幻电影中的那些机器人形象，但当我翻开《高级人工智能》这本书时，我被深深地吸引住了。作者以一种非常清晰且循序渐进的方式，逐步揭开了人工智能的神秘面纱。从最基础的机器学习算法，到深度学习的神经网络结构，再到更复杂的强化学习和生成式模型，每一个概念的引入都伴随着详实的解释和生动的案例。我尤其喜欢书中对于“过拟合”和“欠拟合”的探讨，作者不仅解释了这些概念的本质，还通过图示和伪代码，让我直观地理解了如何识别和解决这些常见的模型训练难题。书中还介绍了一些经典的AI应用场景，比如自然语言处理在智能客服和机器翻译中的应用，以及计算机视觉在自动驾驶和医疗影像识别中的突破，这些都让我对AI的实际价值有了更深刻的认识。虽然我不是科班出身，但书中并没有使用过于晦涩的专业术语，即使是数学公式，作者也尽量用通俗易懂的语言来阐释其背后的逻辑，这让我这种非技术背景的读者也能津津有味地读下去，并且常常能在阅读过程中产生“原来如此”的顿悟。
评分《高级人工智能》这本书给我带来的冲击是巨大的。它让我意识到，我们所处的时代，人工智能的发展速度之快，已经远远超出了普通人的想象。书中关于“通用人工智能（AGI）”的探讨，虽然带有一定的前瞻性，但作者并没有把AGI描绘成遥不可及的科幻场景，而是从当前AI技术的发展方向出发，分析了实现AGI可能面临的挑战和突破点。我印象最深刻的是关于“自监督学习”和“迁移学习”的章节，这两种技术的发展，极大地降低了AI模型的训练门槛，也让AI的应用范围变得更加广泛。书中通过大量的图表和数据，展示了AI在各个领域的实际应用成果，比如在金融领域的风险评估，在营销领域的个性化推荐，以及在游戏领域的智能NPC，这些都让我真切地感受到了AI正在如何改变我们的生活和工作。作者在书中还强调了“可解释性AI”的重要性，他认为，随着AI系统越来越复杂，理解AI的决策过程变得至关重要，这不仅是为了满足监管要求，更是为了建立人类对AI的信任。这本书让我对AI的未来有了更全面、更深刻的认识，也让我对未来的科技发展充满了好奇和期待。
评分《高级人工智能》这本书，可以说是我近年来读过最令人振奋的科技读物之一。作者在书中，不仅详细阐述了机器学习、深度学习等核心技术，还对“强化学习”在自动驾驶、机器人控制等领域的应用进行了深入的分析。我尤其被书中关于AlphaGo的案例所吸引，作者详细介绍了AlphaGo是如何通过强化学习和深度神经网络，最终击败人类顶尖棋手，这让我对AI的学习能力有了更深刻的认识。书中还探讨了“生成式AI”的最新进展，例如GPT系列模型在自然语言生成方面的突破，以及DALLE-2等模型在图像生成方面的惊艳表现。这让我不禁感叹，AI的创造力正在以前所未有的方式展现出来。此外，书中对“AI伦理”和“AI的社会影响”的探讨，也让我受益匪浅。作者认为，在AI技术飞速发展的今天，我们需要更加关注AI的公平性、透明性和可解释性，以确保AI能够真正造福于人类社会。这本书让我对AI的未来充满了信心，但也认识到，我们在拥抱AI的同时，也需要审慎地思考其潜在的风险。
评分《高级人工智能》这本书，简直是为我量身定做的。我一直对人工智能充满好奇，但苦于缺乏系统的知识。这本书的出现，恰好填补了我知识上的空白。作者以一种非常清晰、生动的方式，将复杂的人工智能概念呈现在我面前。我尤其喜欢书中关于“深度学习”的讲解，作者详细介绍了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的架构，并且用非常形象的比喻来解释它们是如何工作的。我原本对神经网络感到非常畏惧，但在读了这本书后，感觉它们也没有那么神秘了。书中还穿插了一些历史故事，讲述了AI发展过程中的一些重要里程碑事件和关键人物，这让整个阅读过程变得更加有血有肉，也让我对AI的演进有了更直观的感受。我特别欣赏书中关于“模型评估”的章节，作者详细介绍了各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，并且强调了选择合适的评估指标的重要性。这本书的深度和广度都让我非常满意，它不仅让我掌握了AI的基础知识，更让我对AI的未来发展有了更深入的思考。
评分我之前对《高级人工智能》这本书的印象，仅仅停留在它是一本关于AI技术的专业书籍。但当我真正翻开它，才发现它远不止于此。作者以一种非常宏观的视角，为我勾勒出了人工智能发展的宏伟蓝图。我尤其欣赏书中对“通用人工智能（AGI）”的探讨，作者并没有将AGI描绘成遥不可及的科幻场景，而是从当前AI技术的发展方向出发，分析了实现AGI可能面临的挑战和突破点。书中还对“AI的可解释性”以及“AI的安全性”等重要议题进行了深入的讨论，作者强调，随着AI在社会中的应用越来越广泛，确保AI的决策过程透明、公正且安全，是人类社会面临的重大挑战。我特别喜欢书中关于“迁移学习”的章节，它让我意识到，利用预训练好的模型，可以极大地降低AI模型的训练门槛，这对于很多资源有限的研究者或开发者来说，无疑是巨大的福音。这本书让我对AI的未来有了更全面、更深刻的认识，也让我对未来的科技发展充满了好奇和期待。
评分这本书的阅读体验真的可以说是“欲罢不能”。作者在《高级人工智能》中，将一些原本可能显得枯燥的技术细节，通过巧妙的叙述方式，变得引人入胜。我之前对“强化学习”的概念一直感到模糊，总觉得它离我的生活很遥远，但书中通过介绍AlphaGo击败人类围棋冠军的案例，以及AI在机器人控制和游戏AI中的应用，让我对强化学习有了全新的认识。作者详细解释了“奖励函数”和“策略梯度”等核心概念，并且用易于理解的语言阐述了智能体是如何通过与环境互动来学习最优策略的。此外，书中关于“迁移学习”的讲解也让我茅塞顿开，作者解释了如何利用预训练好的模型，在少量数据的情况下，快速适应新的任务，这对于很多资源有限的研究者或开发者来说，无疑是巨大的福音。我特别欣赏书中关于“模型评估”的章节，作者详细介绍了各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，并且强调了选择合适的评估指标的重要性，这让我意识到，在AI项目中，不仅仅是模型训练本身，模型的评估也同样至关重要。
评分《高级人工智能》这本书，简直就是一本人工智能领域的“百科全书”，但又不同于一般的百科全书，它充满了智慧和洞见。作者在探讨“自然语言处理（NLP）”的章节时，不仅仅介绍了词向量、循环神经网络和Transformer模型等核心技术，还深入分析了NLP在情感分析、文本摘要和机器翻译等方面的应用，并且详细阐述了当前NLP技术面临的挑战，比如对语境的理解、对细微情感的捕捉以及对多语言的复杂处理。我尤其喜欢书中关于“生成式AI”的讨论，作者介绍了GAN（生成对抗网络）和VAE（变分自编码器）等模型，并且展示了它们在图像生成、音乐创作和文本生成等方面的惊人能力。这让我不禁感叹，AI的创造力正在以前所未有的方式展现出来。书中还探讨了“AI的可解释性”以及“AI的安全性”等重要议题，作者认为，随着AI在社会中的应用越来越广泛，确保AI的决策过程透明、公正且安全，是人类社会面临的重大挑战。这本书让我对AI的未来发展充满了信心，但也认识到，我们在拥抱AI的同时，也需要审慎地思考其潜在的风险。
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