人工智能 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
《人工智能：一种现代的方法（第3版）》是最权威、最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。
《人工智能：一种现代的方法（第3版）》的最新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”。《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最前沿的进展，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首选教材，也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。
作者简介
目录信息
第1章绪论
1.1什么是人工智能
1.2人工智能的基础
1.3人工智能的历史
1.4最新发展水平
1.5本章小结
参考文献与历史注释
习题
第2章智能Agent
2.1Agent和环境
2.2好的行为：理性的概念
2.3环境的性质
2.4Agent的结构
2.5本章小结
参考文献与历史注释
习题
第Ⅱ部分问题求解
第3章通过搜索进行问题求解
3.1问题求解Agent
3.2问题实例
3.3通过搜索求解
3.4无信息搜索策略
3.5有信息（启发式）的搜索策略
3.6启发式函数
3.7本章小结
参考文献与历史注释
习题
第4章超越经典搜索
4.1局部搜索算法和最优化问题
4.2连续空间中的局部搜索
4.3使用不确定动作的搜索
4.4使用部分可观察信息的搜索
4.5联机搜索Agent和未知环境
4.6本章小结
参考文献与历史注释
习题
第5章对抗搜索
5.1博弈
5.2博弈中的优化决策
5.3α—β剪枝
5.4不完美的实时决策
5.5随机博弈
5.6部分可观察的博弈
5.7博弈程序发展现状
5.8其他途径
5.9本章小结
参考文献与历史注释
习题
第6章约束满足问题
6.1定义约束满足问题
6.2约束传播：CSP中的推理
6.3CSP的回溯搜索
6.4CSP局部搜索
6.5问题的结构
6.6本章小结
参考文献与历史注释
习题
第Ⅲ部分知识、推理与规划
第7章逻辑Agent
7.1基于知识的Agent
7.2Wumpus世界
7.3逻辑
7.4命题逻辑：一种简单逻辑
7.5命题逻辑定理证明
7.6有效的命题逻辑模型检验
7.7基于命题逻辑的Agent
7.8本章小结
参考文献与历史注释
习题
第8章一阶逻辑
8.1重温表示
8.2一阶逻辑的语法和语义
8.3运用一阶逻辑
8.4一阶逻辑的知识工程
8.5本章小结
参考文献与历史注释
习题
第9章一阶逻辑的推理
9.1命题推理与一阶推理
9.2合一和提升
9.3前向链接
9.4反向链接
9.5归结
9.6本章小结
参考文献与历史注释
习题
第10章经典规划
10.1经典规划的定义
10.2状态空间搜索规划算法
10.3规划图
10.4其他经典规划方法
10.5规划方法分析
10.6本章小结
参考文献与历史注释
习题
第11章现实世界的规划与行动
11.1时间、调度和资源
11.2分层规划
11.3非确定性领域中的规划与行动
11.4多Agent规划
11.5本章小结
参考文献与历史注释
习题
第12章知识表示
12.1本体论工程
12.2类别和对象
12.3事件
12.4精神事件和精神对象
12.5类别的推理系统
12.6缺省信息推理
12.7互联网购物世界
12.8本章小结
参考文献与历史注释
习题
……
第Ⅳ部分不确定知识与推理
第Ⅴ部分学习
第Ⅵ部分通讯、感知与行动
第Ⅶ部分结论
· · · · · · (收起)
读后感
这本书不是很好懂的，对于自学的初学者而言。我自学的，看这本书，半懂不懂的，最大的困难还是在逻辑那一块吧。这本书很全面，虽然不敢说把人工智能（包括机器学习）领域的一切都包括了吧，但是至少概况是都覆盖到了。或许正是这么全面的原因，也或许是译者翻译的原因，也有...
评分国内的人民邮电出过一本中译版，说老实话翻译的很差，非常影响阅读 如果真的有心读这本书的话，还是要看英文原版 这本书是一本指导性的AI书籍，哪个方向都涉及的不深，不过当需要查阅资料，尤其是概念性的资料的时候，这本书却是一个很不错的选择
评分一样的清新醒目，一样的幽默风趣，Monty Python里的大段搞笑台词，故事书风格的"in which"章节概要。不同的是时下统计大热，第二版也增加了大量的统计推断和学习理论。只是同专门论述统计学习的书籍比起来，篇幅所限，跳跃还是太快，讲解也只能从简。不过，我一直最佩服Peter N...
评分疯狂的书~~~ 深度和广度俱佳， 理论讲解透彻，实践细节准确， 语言通俗，对人工智能的归类和划分有启发意义。
评分国内的人民邮电出过一本中译版，说老实话翻译的很差，非常影响阅读 如果真的有心读这本书的话，还是要看英文原版 这本书是一本指导性的AI书籍，哪个方向都涉及的不深，不过当需要查阅资料，尤其是概念性的资料的时候，这本书却是一个很不错的选择
用户评价
这本书告诉我，学习人工智能的一个体系。还没读完。 又，可参考浙江大学吴飞在学习强国中的视频：人工智能的模型与算法，2019. 从模型和算法的角度出发，人工智能的体系大致包括： 数据搜索、逻辑推理、机器学习(机器学习、深度学习、强化学习)、博弈对抗、前沿性问题(视觉、听觉、语言、触觉等）。 人工智能的体系当然不止这些。还应该有法律、伦理等，所以这是一门新兴的学科。
评分垃圾翻译
评分觉得全人类应该建造一个人工智能母基，mother AI，这样能更快的实现人类理想。偏基础，至于那些函数确实需要专业人士学习。
评分足够全面的概述，但许多内容细节不够，需要结合其他资料来理解。翻译校对质量一般
评分整整一个多月的时间啃要这本经典，虽然能看懂的部分不足一半内容。即使如此，收获的东西也远超预期。第一次看到这本书，就被多达一千多页A4的容量所吓到，而目录上的条目是如此吸引人，因为它就是我一直想要解答的疑惑。自从读完《深入理解计算机系统》和《数学，确定性的消失》后，如何在机械的计算原理中实现人工智能，自主意识和其物理实现一直是心头的疑惑，本书看懂的部分从理性主义和经验主义两和角度讨论了人工智能的实现。理性模型的建模和算法，经验模型的决策建模和算法，构成了目前人工智能的基础，基于学习反馈的模型构成了它的进化。
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