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出版者:中国青年出版社

作者:[日] TAKAHIRO YAMADA

出品人:

页数:176

译者:优莱柏

出版时间:2016-9-1

价格:88.00

装帧:平装

isbn号码:9787515343792

丛书系列:

图书标签:

• 绘画
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• 机器人设计
• 工程实践
• 机械结构
• 电路原理
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• 创新设计
• 自动化
• 创客教育

《人工智能的未来：从理论到实践的深度解析》 这是一本深入探讨人工智能（AI）领域前沿理论与发展趋势的著作。作者以宏大的视角，剖析了人工智能技术的核心概念，追溯了其从早期理论萌芽到如今蓬勃发展的历程，并对未来可能实现的突破性进展进行了富有洞察力的预测。 书中首先系统地梳理了人工智能的基石，包括机器学习、深度学习、神经网络等关键算法。作者并未止步于概念的堆砌，而是通过生动形象的类比和详实的数学推导，让读者能够清晰地理解这些复杂技术的内在逻辑。例如，在介绍神经网络时，作者将其比作人脑神经元的工作方式，一步步揭示其如何通过层层递进的学习过程来识别模式、做出决策。对于深度学习，书中详细阐述了卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的卓越表现，以及循环神经网络（RNN）在自然语言处理（NLP）中的应用，并辅以案例分析，展示了这些技术如何在现实世界中解决复杂问题。 本书的亮点之一在于其对人工智能伦理与社会影响的深刻反思。作者认为，随着AI能力的不断增强，其在社会结构、就业市场、隐私安全等方面带来的挑战也日益凸显。书中就“AI是否会取代人类工作”、“如何确保AI的公平性与透明度”、“AI的决策是否应该承担法律责任”等热点问题，进行了多角度的探讨，并引用了大量专家观点和哲学理论，引发读者对技术与人类关系的深层思考。作者强调，技术的发展不应是盲目的，而应在伦理框架的指导下进行，以期实现人机和谐共存的美好未来。 在实践应用层面，本书提供了丰富多样的案例研究，涵盖了自动驾驶、智能医疗、金融风控、个性化推荐等多个重要领域。作者深入剖析了AI技术如何在这些领域发挥关键作用，例如，在自动驾驶汽车中，AI如何处理海量传感器数据以实现精准导航和安全避障；在智能医疗中，AI如何辅助医生进行疾病诊断和药物研发；在金融领域，AI如何用于欺诈检测和风险评估。这些案例不仅展示了AI的强大能力，也为读者提供了了解AI如何改变我们生活和工作的具体路径。 此外，本书还对当前AI研究中最具潜力的方向进行了前瞻性分析，包括但不限于： 可解释AI（Explainable AI, XAI）：随着AI模型的复杂性不断增加，理解其决策过程变得越来越重要。本书探讨了提高AI模型可解释性的方法，以及这些方法对建立信任和确保AI负责任使用的意义。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）：RL在解决需要序列决策的问题上表现出色，如游戏AI、机器人控制等。书中详细介绍了RL的核心算法，如Q-learning和Deep Q-Networks（DQN），并展望了其在更广泛领域的应用前景。 生成式AI（Generative AI）：以大型语言模型（LLM）和图像生成模型为代表的生成式AI，正在以前所未有的方式创造内容。本书深入解析了这类模型的工作原理，以及它们在内容创作、代码生成、艺术设计等方面的巨大潜力，同时也触及了其可能带来的版权、虚假信息等问题。 AI与量子计算的融合：量子计算有望为AI提供强大的算力支持，加速复杂模型的训练和推理。本书探讨了量子AI的研究进展，以及这种融合可能为解决当前AI瓶颈带来的突破。 本书的写作风格严谨而又不失生动，语言通俗易懂，即使是初次接触AI领域的读者，也能在其中找到启发。对于AI从业者、研究人员、学生以及对人工智能未来充满好奇的普通大众而言，这本书都是一本不容错过的必读之作，它将引领读者深入了解人工智能的奥秘，把握其发展脉搏，共同迎接一个充满无限可能的人工智能时代。 作者在书中反复强调，人工智能并非一个孤立的技术分支，而是与其他学科领域相互渗透、共同发展的。从计算机科学、数学、统计学，到认知科学、心理学、社会学，甚至是哲学和艺术，AI的进步都离不开跨学科的合作与交流。本书便是这种思想的体现，它试图打破学科壁垒，为读者构建一个全面、立体的AI知识体系。 全书的结构清晰，逻辑严密，从基础理论到前沿应用，再到伦理反思和未来展望，层层递进，引人入胜。书中穿插了大量的图表、案例分析和数据可视化，使得抽象的概念更加具体化，便于读者理解和记忆。此外，作者还提供了大量的参考文献和进一步阅读的建议，为读者提供了深入研究的宝贵资源。 总而言之，《人工智能的未来：从理论到实践的深度解析》是一本集理论深度、实践广度、思想高度于一体的扛鼎之作。它不仅是一份对人工智能当前状况的详尽梳理，更是一份对人工智能未来发展的深刻洞察。阅读此书，您将获得对人工智能前所未有的理解，并为如何在这个日新月异的科技时代中定位自身，找到新的方向。

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我之前对机器人学的认识，停留在一些科普读物的浅显层面，总觉得它是一个遥不可及的领域。然而，当我拿到这本《机器人设计宝典》后，这种感觉彻底被颠覆了。这本书并非那种空洞的理论堆砌，而是充满了实实在在的工程智慧。作者从最基础的机械结构设计入手，讲解了如何选择合适的材料，如何进行应力分析，如何优化齿轮传动和轴承配置，这些细节虽然看似微小，却直接影响到机器人的性能和寿命。我尤其欣赏书中关于自由度分析和运动学正逆解的部分，作者用图文并茂的方式，将复杂的数学推导变得易于理解，并且还提供了实际的编程代码示例，这对于我这样一个有编程基础但缺乏机器人专业知识的人来说，简直是雪中送炭。书中对路径规划和避障算法的介绍也非常详尽，从Dijkstra算法到A*算法，再到更先进的基于采样的规划方法，都有详细的说明和性能对比。我曾经尝试为一个简单的迷宫机器人编写避障程序，但效果并不理想，通过阅读这本书，我才明白了其中关键的优化技巧，比如如何根据环境特点选择合适的搜索策略，如何有效地进行局部路径修正。此外，书中对视觉伺服和传感器融合技术的讲解也让我耳目一新，它揭示了如何让机器人“看见”并理解周围的世界，这是实现高级自主能力的关键。这本书的价值在于它能够将复杂的概念拆解成易于理解的部分，并提供可操作的指导，让我有信心去尝试更具挑战性的机器人项目。

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这本书的内容之详实，完全超出了我的想象。我之前对机器人领域只是略知皮毛，但通过阅读这本《机器人设计宝典》，我仿佛打开了一个全新的世界。作者在讲解机器人的机械结构时，不仅仅是简单地介绍各种零部件，而是深入分析了材料的力学性能、疲劳强度以及热稳定性等，并且给出了如何根据实际工况进行材料选择和结构优化的详细指导。这让我认识到，一个优秀的机器人设计，需要对工程材料有深刻的理解。在机器人控制方面，书中对现代控制理论的应用也进行了深入的探讨，比如如何利用模型预测控制（MPC）来优化机器人的运动轨迹，以及如何通过模糊逻辑和神经网络来实现对复杂非线性系统的鲁棒控制。我之前在尝试为一个需要在复杂地形上行走的四足机器人设计稳定步态时，遇到了很多困难，书中关于步态规划和动态稳定性控制的章节，为我提供了非常实用的算法和思路。书中还对机器人的人机交互和伦理问题进行了深入的讨论，这让我思考了机器人在社会中扮演的角色，以及如何确保人机协作的安全性和可靠性。总而言之，这本书是一本集理论深度、实践指导和前瞻性思考于一体的优秀著作，它不仅能够帮助读者掌握机器人设计的核心技术，更能够激发读者对机器人未来发展的思考，是我近期阅读过的最受益的书籍之一。

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这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。我原本以为它会是一本偏重于机械设计的书，但实际上，它对电子、控制、算法等方面的覆盖也相当全面。作者在讲解机器人的运动学时，用了大量的篇幅来解释机器人末端执行器的位姿描述，以及如何通过齐次变换矩阵来计算机器人的正逆运动学。这部分内容虽然涉及一些高等数学，但作者的讲解方式非常清晰，配以丰富的图示，让我能够逐步理解。我特别喜欢书中关于机器人路径规划的章节，它不仅介绍了经典的算法，如RRT（快速扩展随机树）和PRM（概率路径图），还探讨了如何针对不同场景优化规划效率，例如在动态环境中如何实现实时重规划。书中还对机器人本体建模和动力学分析进行了深入的讨论，包括如何建立拉格朗日方程和牛顿-欧拉方程，以及如何考虑惯性、科里奥利力和重力等因素对机器人运动的影响。这对于理解机器人的动态行为至关重要。我之前在尝试设计一个具备一定柔性的机械臂时，遇到了很多控制上的难题，书中关于柔顺控制和阻抗控制的章节，为我提供了非常实用的解决方案，让我能够更好地处理与环境的交互。此外，书中对机器人视觉和学习方面的介绍，也为我未来的研究方向提供了新的启发。总的来说，这本书是一本非常扎实的参考书，它能够帮助读者建立起对机器人设计全貌的理解，并且提供了深入研究各个子领域的基础。

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我一直对机器人学充满好奇，但总觉得它是一个高深莫测的领域，难以入门。直到我读到这本《机器人设计宝典》，才真正感受到了它的魅力。这本书的内容详实且系统，从最基础的机械原理讲起，到各种类型的机器人结构（如串联机器人、并联机器人），再到复杂的运动学和动力学分析，作者都讲解得非常清晰易懂。我尤其被书中关于机器人导航和定位的章节所吸引，作者详细介绍了多种SLAM（同步定位与地图构建）算法，包括基于激光雷达的SLAM、基于视觉的SLAM以及多传感器融合的SLAM，并对它们的工作原理、优缺点以及在不同场景下的应用进行了深入的分析。这对我一直想要开发一个自主导航的移动机器人非常有帮助。书中还对机器人的末端执行器设计进行了详尽的介绍，包括各种夹爪、吸盘以及专业化的工具，并讨论了如何根据任务需求选择合适的末端执行器。我之前在为我的一个机器人手臂设计一个能抓取不同形状物体的夹爪时，遇到了不少困难，通过阅读这本书，我才明白了如何从材料、驱动方式和控制策略等多个角度进行优化。此外，书中对机器人仿真技术和硬件平台的介绍，也为我提供了一个将理论付诸实践的有力工具。总而言之，这本书是一本真正能够带领读者入门并深入理解机器人设计的优秀著作，它既有理论的深度，又有实践的指导性。

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这本书的内容实在太丰富了，我感觉自己像是进入了一个巨大的知识宝库。作者在讲解机器人结构设计时，并没有仅仅停留在机械制图的层面，而是深入探讨了材料科学在机器人应用中的重要性，比如如何根据机器人的工作环境和受力情况选择合适的金属、塑料或复合材料，以及如何进行材料的性能测试和失效分析。这对于我这种追求高性能机器人的设计者来说，非常有价值。在机器人控制方面，书中对现代控制理论的介绍也相当深入，比如状态反馈控制、最优控制以及自适应控制等，并且将这些理论与实际的机器人应用相结合，为我解决一些复杂的控制问题提供了新的思路。我之前在尝试为我的一个协作机器人设计一个安全且高效的运动轨迹时，遇到了很多挑战，书中关于轨迹规划和障碍物规避的章节，详细介绍了多种算法，并对它们的性能进行了比较分析，这对我优化控制策略起到了关键作用。书中还对机器人通信协议和网络化控制进行了介绍，这对于构建分布式机器人系统和实现远程控制非常有帮助。我特别欣赏书中关于人机交互和机器人安全性的讨论，这部分内容触及到了机器人技术未来发展的重要方向，也让我更加深入地思考了机器人在社会中扮演的角色。总的来说，这是一本极具启发性的书籍，它不仅提供了扎实的专业知识，更重要的是它引导读者进行更深层次的思考，是我书架上不可多得的珍品。

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坦白说，我在阅读这本《机器人设计宝典》之前，对机器人领域的理解相当有限，以为它只是关于会动的金属人。但是，这本书彻底改变了我的认知。它不仅仅是一本关于“如何造机器人”的书，更是一本关于“如何思考机器人”的书。作者在讲解机械结构时，不仅仅停留在CAD建模，更是深入探讨了材料力学、振动学等基础学科在机器人设计中的应用，比如如何通过改变连杆的质量分布来提高系统的稳定性，如何利用有限元分析来预测结构的失效模式。这让我意识到，一个优秀的机器人设计，需要扎实的工程基础作为支撑。在电子和控制方面，书中对各种驱动方式（如步进电机、伺服电机、直流电机）的优缺点以及相应的控制策略进行了详细的对比分析，我特别关注了关于模糊逻辑和神经网络在机器人控制中的应用，这部分内容为我解决一些传统PID控制难以应对的非线性问题提供了新的思路。书中还提到了许多先进的传感技术，如激光雷达、深度相机、惯性测量单元等，以及如何将它们的数据融合起来，以提高机器人的感知精度和鲁棒性。我一直对SLAM（同步定位与地图构建）技术很感兴趣，书中对它的原理和常见算法进行了深入浅出的讲解，并给出了相关的实现框架，这对我日后学习和实践SLAM技术非常有帮助。总而言之，这本书以一种非常系统和全面的方式，为我打开了机器人设计的大门，它既有深度又有广度，是我近期阅读过的最受益的书籍之一。

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这本书简直是机器人设计领域的“圣经”！我之前涉足过一些与机器人相关的技术，但总是碎片化的。直到我捧起这本《机器人设计宝典》，才感觉自己像是找到了失落的拼图。作者在讲解机器人的动力学模型时，不仅推导了拉格朗日方程，还深入探讨了如何利用牛顿-欧拉方法来建立模型，并且对比了两种方法的优劣以及适用场景。这对于我理解机器人运动的复杂性至关重要。我特别关注了书中关于机器人感知和决策的内容，它详细介绍了各种传感器（如摄像头、激光雷达、力传感器）的工作原理，以及如何将这些传感器数据融合起来，实现对环境的精确感知。书中还对机器人的路径规划和运动控制进行了深入的探讨，从经典的A*算法到现代的机器学习方法，都给出了清晰的讲解和实际的案例。我之前在为我的一个六自由度机器人手臂设计一个能够进行高精度轨迹跟踪的控制系统时，遇到了很多挑战，书中关于PID控制器的参数整定方法和前馈控制的应用，为我提供了非常实用的解决方案。此外，书中对机器人人机协作和安全性的探讨，也让我对机器人的未来发展有了更深刻的认识。这本书的价值在于它能够将复杂的理论概念转化为易于理解和实践的指导，让我能够更自信地进行机器人设计。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容之丰富，让我惊叹不已。我之前对机器人学的理解，更多的是停留在科普读物的层面，觉得它离我的生活很遥远。然而，这本《机器人设计宝典》却以一种极其接地气的方式，将这个复杂而迷人的领域展现在我的面前。作者在讲解机器人运动学时，用大量的插图和直观的例子，将抽象的数学公式变得易于理解，比如机器人关节的角度如何影响末端执行器的位置和姿态。我特别喜欢书中关于机器人路径规划和导航的章节，它详细介绍了从简单的网格法到更高级的采样法和基于学习的规划方法，并对它们在不同场景下的性能进行了比较分析。这对我一直想要开发一个能够在室内环境中自主移动的机器人提供了极大的帮助。书中还对机器人的传感器融合技术进行了深入的探讨，包括如何将来自不同传感器（如摄像头、激光雷达、IMU）的数据进行有效的整合，以提高机器人的感知精度和鲁棒性。我之前在尝试为我的一个移动机器人实现精确的定位时，遇到了不少问题，通过阅读这本书，我才明白了如何通过多传感器融合来克服单传感器的局限性。此外，书中对机器人作业规划和任务执行的介绍，也让我对机器人如何完成复杂的工业任务有了更深的理解。总而言之，这本书是一本能够引领读者从入门到精通的优秀著作，它不仅提供了扎实的理论知识，更重要的是它教会了如何将理论应用到实际工程中。

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这本书真的像一本宝藏，我花了整整一个下午才翻阅了一部分，就已经被其中详尽的内容深深吸引。从最基础的材料选择，到复杂的动力学分析，再到精密的传感器集成，每一个环节都讲解得十分透彻。特别是关于不同类型执行器的工作原理和选型指南，简直是为我量身定制的。我一直对仿生机器人的腿部运动控制很感兴趣，书中详细介绍了肌腱驱动、液压驱动以及最新的柔性驱动方式，并通过大量的图示和公式，让我能够清晰地理解其背后的物理原理。作者在讲解过程中，并没有回避一些复杂的数学模型，而是循序渐进地引导读者，从微分方程到状态空间表示，再到PID控制器的设计，每一步都清晰明了，即使是对控制理论不太熟悉的读者，也能通过反复研读掌握其中的要点。书中还提供了许多实际案例的分析，比如如何为无人机设计轻量化且高效率的机臂，如何为仓储机器人优化路径规划算法，这些都极大地开阔了我的视野，让我看到了理论知识在实际工程中的巨大应用价值。我特别喜欢其中关于机器人伦理和安全性的讨论，这部分内容在很多技术书籍中都是被忽略的，但它却直接关系到机器人技术未来的发展方向，作者的思考非常深刻，也引发了我对未来人机交互的更多思考。总而言之，这是一本集理论深度、实践指导和前瞻性思考于一体的优秀书籍，我会持续深入学习，并尝试将书中的知识应用到我的个人项目中。

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我被这本书的详尽程度深深地震撼了。作为一名对机器人感兴趣的初学者，我曾尝试阅读过一些零散的资料，但总是觉得无法形成一个完整的概念。而这本《机器人设计宝典》就像一个百科全书，将机器人设计的各个方面都梳理得井井有条。从最基础的机构学原理，到各种类型的关节设计（如旋转关节、直线关节），再到传动系统的选择（如谐波减速器、行星减速器），每一个细节都讲解得非常透彻。我尤其关注书中关于机器人动力学建模的部分，作者不仅介绍了如何建立机器人的运动方程，还讨论了如何进行模型辨识以提高模型的准确性，这对于后续的控制系统设计至关重要。书中对伺服系统和PID控制的讲解也十分详细，从理论基础到参数整定，都给出了非常实用的指导。我一直在纠结如何为我的一个小型移动机器人选择合适的电机和控制器，通过阅读这本书，我才明白了如何根据负载、速度和精度要求进行权衡，并找到了最佳的解决方案。书中还对机器人的传感系统进行了全面的介绍，包括编码器、力/力矩传感器、超声波传感器等，以及如何将这些传感器的数据集成到控制系统中，以实现更高级的功能，比如力控和触觉感知。这本书的价值在于它不仅提供了理论知识，更重要的是它教会了如何将理论付诸实践，让我对未来能够独立设计和制造机器人充满了信心。

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全部是干货，萝卜控必收，从业者必看。

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