具体描述
The popularity of artificial intelligence continues to grow as more and more uses are found for the technology. AI Application Programming Second Edition is completely updated to supply both the conceptual background and the real-world examples needed to begin using AI in software projects. Each technology is illustrated with a model implementation and application, and complete source code for each example is provided on the companion CD-ROM. Selected applications cover data mining, genetic algorithms, game programming, embedded rules-based engines, and the World Wide Web.
KEY FEATURES:
* Covers cutting-edge AI concepts such as neural networks, natural language processing, intelligent agents, genetic algorithms, rule-based systems, unsupervised learning algorithms, migratory software, and more
* Teaches each AI concept through a practical application, including a financial data miner, a Web spider, a networked data collector, a game program, an embedded battery charger control system, an embedded rules-based engine for log monitoring, and a fault tolerance subsystem
* Groups AI topics by conceptual subfields (machine learning, evolutionary methods, symbolic methods) for better "big picture" understanding and more focused specialization
* Provides a background in the history of AI, the distinct branches of this broad field, and the philosophical underpinnings and issues associated with these technologies
* Includes a CD-ROM (Win/Linux) with complete, fully commented source code in C for every application in the book
* Exercise sets for each chapter are located in Appendix A for use as a Textbook
作者简介
M. Tim Jones has been developing software since 1986. He has published articles on embedded systems, network protocols, and artificial intelligence for Dr. Dobb's Journal, Embedded Systems Programming, and Embedded Linux Journal. In addition, he is the author of GNU/Linux Application Programming and TCP/IP Application Layer Protocols for Embedded Systems. He resides in Longmont, CO, where he works as a Senior Principal Software Engineer.
目录信息
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用户评价
这本《AI Application Programming》的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调配上流动的、类似神经网络的线条，立刻让人感受到一股科技前沿的气息。我原本以为这会是一本晦涩难懂的技术手册，充斥着密密麻麻的代码示例和理论公式，毕竟“应用编程”这四个字听起来就挺硬核。然而，当我翻开第一章时，惊喜地发现作者的叙事方式非常平易近人。他们似乎明白，即便是最复杂的AI概念，也需要一个良好的“引路人”。书中对于机器学习模型如何融入实际业务场景的探讨，远比我预期的要深入。比如，它没有仅仅停留在介绍TensorFlow或PyTorch的API层面，而是花了大篇幅去解析一个电商推荐系统从数据采集到模型部署的全流程，甚至包括了A/B测试的策略设计。特别是关于边缘计算中模型轻量化处理的章节，作者给出的优化方案简直是教科书级别的，清晰地指明了如何在资源受限的环境下保证推理速度和准确率之间的微妙平衡。我尤其欣赏作者在代码片段旁添加的“陷阱提示”，这些都是只有在实战中摔过跟头的人才能总结出来的经验，避免了初学者在部署阶段走不必要的弯路。整本书的阅读体验，更像是在一位经验丰富的老工程师的指导下，一步步构建一个可运行的、有价值的AI产品，而不是单纯地在啃技术文档。
评分初次接触这本书时，我最关注的是它在“人机交互”层面的阐述是否足够前沿。现在市面上大多数AI书籍，要么只谈模型本身，要么就是停留在Web开发的基础框架上，鲜有能够将这两者有效结合，探讨如何设计出真正“智能”的用户体验的。而《AI Application Programming》在这方面给了我巨大的启发。它用一种近乎哲学思辨的方式，探讨了AI在前端界面上的“存在感”问题——程序应该在何时、以何种方式介入用户的操作流，才能既不显得突兀，又能提供恰到好处的辅助。书中关于自然语言处理（NLP）在对话式界面中的应用案例，并非局限于简单的问答机器人，而是深入到了上下文理解和情感识别的微妙之处。我记得其中一个案例分析了一个医疗诊断辅助工具的UI/UX设计，它不仅展示了如何将复杂的概率预测结果转化为用户可以理解的风险等级，还设计了一套反馈机制，允许医生对AI的建议进行标记和修正，从而形成一个持续学习的闭环。这种以用户为中心，反向驱动技术实现的思路，让我对如何构建下一代智能应用有了全新的认知框架。它不再是冰冷的算法堆砌，而是充满温度和思考的设计艺术。
评分坦白说，我对软件工程的实践性要求很高，一本好的应用编程书籍，必须要有扎实的DevOps理念支撑。在这本书中，我发现作者对于“生产环境”的重视程度超出了我的预期。很多书籍在讲完模型训练后就戛然而止，仿佛模型一旦跑通就算大功告成。但本书的后半部分，简直就是一本实用的“AI系统运维指南”。它详细介绍了容器化技术（如Docker和Kubernetes）在部署大规模AI服务时的最佳实践。我特别欣赏作者对“模型漂移”（Model Drift）的监控和处理流程的讲解，这部分内容极其关键，却是许多初学者忽略的。作者提供了一套基于时间序列分析的预警系统框架，能够提前识别出输入数据分布的变化，并自动触发模型的重新校准流程，大大降低了系统在长期运行中性能衰退的风险。而且，作者没有拘泥于某一特定云服务商，而是提供了跨平台的解决方案思路，使得读者可以根据自身基础设施的特点进行灵活适配。这种对“生命周期管理”的深入刻画，让这本书的实用价值瞬间提升了好几个量级，真正称得上是“从代码到云端”的全景式教程。
评分阅读过程中，我强烈感受到作者在数据隐私和伦理规范方面所持的审慎态度。在当今这个数据泄露事件频发的时代，任何声称是“应用编程”的书籍，如果回避了这些核心问题，都是不负责任的。这本书的处理方式非常成熟和平衡。它没有将伦理问题仅仅当作一个道德说教的章节放在末尾，而是将其有机地融入到每一个关键的开发环节中。例如，在讨论数据预处理时，作者就详细介绍了联邦学习（Federated Learning）和差分隐私（Differential Privacy）技术在保护用户数据不离开本地设备的前提下，如何参与模型训练。对于如何在合规的前提下进行数据脱敏和匿名化处理，书中的代码示例清晰展示了如何通过特定的加密库来实现这些操作，确保了在满足监管要求的同时，不至于过度牺牲模型的准确性。这种“在能力范围内，做到最好合规性”的指导思想，对于任何想要开发面向大众、涉及敏感信息的AI产品的团队来说，都是一份宝贵的指南，它教会我们如何将社会责任内化为技术架构的一部分。
评分这本书的语言风格和组织结构给我留下了极其深刻的印象，它成功地在严谨的技术深度和易读的叙事节奏之间找到了一个近乎完美的平衡点。它的篇章划分逻辑性极强，前瞻性地为读者构建了一个从宏观架构设计到微观代码实现的完整认知路径。我很少看到有技术书籍能够如此自然地在介绍完一个复杂算法（比如Transformer架构的优化变体）后，立刻无缝衔接到如何使用特定的网络框架（如gRPC）来优化其服务的API延迟。这种“理论驱动实践，实践反哺理论”的编排方式，使得学习曲线变得非常平滑，你不会感到自己在被动地吸收知识点，而是在主动地解决一个接一个真实世界的问题。作者在总结部分常常会引用一些前沿研究论文的观点，但他们绝不只是简单地罗列引用，而是深入剖析这些研究如何影响了当前的“应用编程实践”。这使得这本书不仅是一本操作手册，更是一本能引导读者持续关注AI领域最新动态的“思维工具箱”。可以说，这本书的价值在于，它交付的不仅仅是代码，而是一种面向未来的、能够持续进化的AI应用构建方法论。
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