人工智能（第2版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:[美] 史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci）

出品人:异步图书

页数:560

译者:林赐

出版时间:2018-8-1

价格:108

装帧:平装

isbn号码:9787115488435

丛书系列:国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材

图书标签:

人工智能
AI
机器学习
计算机科学
计算机
算法_机器学习
神经网络
经典
人工智能
第2版
科技书籍
机器学习
深度学习
编程
计算机科学
智能系统
算法
教育

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。

本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、高级专题以及现在和未来五部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起，就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统，以及受到自然启发的搜索等。第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理，回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就，并对其未来进行了展望。

本书系统、全面地涵盖了人工智能的相关知识，既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识，也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展，更辅以实例，可以帮助读者扎扎实实打好基础。本书特色鲜明、内容易读易学，适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。

《人工智能（第2版）》是一本深入探讨人工智能领域的权威著作。本书旨在为读者提供一个全面而严谨的视角，理解人工智能的理论基础、核心技术及其广泛的应用。本书的结构和内容涵盖了人工智能的各个关键方面：第一部分：人工智能基础引言：本章首先界定了什么是人工智能，追溯了其历史发展脉络，并阐述了人工智能在现代社会中的重要性。它将引领读者认识人工智能的定义、目标以及研究的驱动因素，为后续的学习奠定坚实的基础。智能体：智能体是人工智能的核心概念之一。本章将深入剖析智能体的构成要素，包括感知、思考和行动能力，并介绍不同类型的智能体，如简单反射智能体、基于模型的反射智能体、目标导向型智能体和效用最大化智能体。读者将学习如何设计和分析智能体来解决实际问题。搜索：搜索算法是人工智能中解决问题最基本、最重要的方法之一。本书详细介绍了各种搜索策略，包括无信息搜索（如广度优先搜索、深度优先搜索）和有信息搜索（如贪婪最佳优先搜索、A搜索）。此外，还探讨了局部搜索算法（如爬山法、模拟退火）及其在优化问题中的应用。约束满足问题：许多实际问题都可以被建模为约束满足问题（CSP）。本章将介绍CSP的定义、表示方法以及求解技术，如回溯搜索和约束传播。读者将学会如何将复杂问题转化为CSP模型并利用算法求解。第二部分：知识与推理逻辑：逻辑是人工智能进行推理的基础。本书将介绍命题逻辑和一阶逻辑，包括其语法、语义以及推理规则。读者将学习如何使用逻辑来表示知识，并进行有效的推理，例如证明定理。知识表示：如何有效地表示知识是人工智能的关键挑战之一。本章将探讨多种知识表示方法，包括产生式规则、语义网络、框架以及本体。读者将理解不同表示方法的优缺点，以及它们如何支持智能体的决策和推理。非单调推理：在现实世界中，知识常常是不完整的，并且会随着新信息的出现而发生变化。本章将介绍非单调推理的概念，以及如何处理这种动态变化的知识，例如使用默认推理和可废弃推理。规划：规划是使智能体能够确定行动序列以达成目标的过程。本书将深入研究经典规划问题，并介绍各种规划算法，如部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的求解方法，以及如何处理不确定性下的规划问题。第三部分：机器学习机器学习导论：机器学习是人工智能的核心驱动力之一，它使计算机能够从数据中学习。本章将介绍机器学习的基本概念、分类（监督学习、无监督学习、强化学习）以及常见的学习范式。监督学习：监督学习是机器学习中最常见的一种范式。本书将详细介绍线性模型、决策树、支持向量机（SVM）和神经网络等核心算法。读者将学习如何构建模型来预测输出，并理解模型评估和选择的方法。概率图模型：概率图模型是将概率论和图论相结合的强大工具，用于表示和推理复杂的概率关系。本章将介绍贝叶斯网络和马尔可夫随机场，以及它们在机器学习中的应用，如分类、聚类和因果推理。无监督学习：无监督学习旨在从没有标签的数据中发现模式和结构。本书将介绍聚类算法（如K-means）、降维技术（如主成分分析PCA）以及关联规则挖掘等方法。强化学习：强化学习使智能体能够通过与环境的交互来学习最优策略。本章将深入探讨马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning和深度强化学习等关键概念和算法。读者将了解智能体如何在试错中学习，以最大化累积奖励。第四部分：不确定性下的推理概率论基础：概率论是处理不确定性的语言。本章将回顾概率论的基本概念，包括条件概率、贝叶斯定理等，为后续的不确定性推理打下基础。贝叶斯网络：贝叶斯网络是一种强大的概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系。本书将详细介绍贝叶斯网络的构建、推理和学习方法，并展示其在诊断、预测等领域的应用。时间序列模型：时间序列数据在许多领域都非常重要。本章将介绍隐马尔可夫模型（HMM）等时间序列分析工具，以及它们在语音识别、自然语言处理等领域的应用。决策论：决策论将概率与效用结合起来，用于在不确定性下做出最优决策。本书将介绍期望效用理论，并展示如何使用它来解决各种决策问题。第五部分：感知与行动自然语言处理（NLP）： NLP是人工智能的一个活跃领域，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。本书将介绍NLP的基本任务，如文本分类、机器翻译、问答系统，以及相关的模型和技术。计算机视觉（CV）：计算机视觉使计算机能够“看见”并理解图像和视频。本章将探讨图像处理、特征提取、对象识别和场景理解等CV的核心技术。机器人学：机器人是人工智能在物理世界中的体现。本书将介绍机器人的感知、规划和控制等方面的挑战，以及相关的算法和技术。第六部分：人工智能的未来与伦理伦理与社会影响：随着人工智能技术的飞速发展，其伦理和社会影响变得日益重要。本章将探讨人工智能可能带来的偏见、隐私、就业等问题，并讨论负责任的人工智能发展。前沿与未来方向：本章将展望人工智能领域的最新进展和未来的研究方向，包括通用人工智能（AGI）、可解释人工智能（XAI）等，为读者提供对未来的洞察。《人工智能（第2版）》通过清晰的结构、丰富的示例和深入的理论阐述，为读者提供了一个系统学习人工智能的宝贵机会。无论您是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获得深刻的理解和启迪。本书是您探索人工智能世界的理想伴侣。

作者简介

史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci）

拥有纽约市立大学的博士学位，目前在纽约市立大学教授计算机科学课程。他曾在高性能计算领域发表了多篇论文，并且是NASA 发起的MU-SPIN 项目的学术带头人。MU-SPIN 项目旨在为NASA 培养下一代*尖的科学家和工程师。

丹尼·科佩克（Danny Kopec）

拥有爱丁堡大学博士学位，目前在纽约市立大学布鲁克林学院和纽约市立大学研究生中心任教。他发表过多篇论文，并出版过几本书，还是一位国际象棋大师。

译者简介

林赐

软件设计师、网络工程师，毕业于渥太华大学系统科学硕士专业，已翻译出版《Python神经网络编程》等多本技术图书。

目录信息

第一部分引言
第　1章人工智能概述　2
1.0　引言　2
1.0.1　人工智能的定义　3
1.0.2　思维是什么？智能是什么？　3
1.1　图灵测试　5
1.1.1　图灵测试的定义　6
1.1.2　图灵测试的争议和批评　8
1.2　强人工智能与弱人工智能　9
1.3　启发法　11
1.3.1　长方体的对角线：解决一个相对简单但相关的
问题　11
1.3.2　水壶问题：向后倒推　12
1.4　识别适用人工智能来求解的问题　13
1.5　应用和方法　15
1.5.1　搜索算法和拼图　16
1.5.2　二人博弈　18
1.5.3　自动推理　18
1.5.4　产生式规则和专家系统　19
1.5.5　细胞自动机　20
1.5.6　神经计算　21
1.5.7　遗传算法　23
1.5.8　知识表示　23
1.5.9　不确定性推理　24
1.6　人工智能的早期历史　25
1.7　人工智能的近期历史到现在　29
1.7.1　博弈　29
1.7.2　专家系统　30
1.7.3　神经计算　31
1.7.4　进化计算　31
1.7.5　自然语言处理　32
1.7.6　生物信息学　34
1.8　新千年人工智能的发展　34
1.9　本章小结　36
第二部分　基础知识
第　2章盲目搜索　46
2.0　简介：智能系统中的搜索　46
2.1　状态空间图　47
2.2　生成与测试范式　49
2.2.1　回溯　50
2.2.2　贪婪算法　54
2.2.3　旅行销售员问题　56
2.3　盲目搜索算法　58
2.3.1　深度优先搜索　58
2.3.2　广度优先搜索　60
2.4　盲目搜索算法的实现和比较　63
2.4.1　实现深度优先搜索　63
2.4.2　实现广度优先搜索　65
2.4.3　问题求解性能的测量指标　65
2.4.4　DFS和BFS的比较　66
2.5　本章小结　68
第3章　知情搜索　74
3.0　引言　74
3.1　启发法　76
3.2　知情搜索（第一部分）——找到任何解　81
3.2.1　爬山法　81
3.2.2　最陡爬坡法　82
3.3　最佳优先搜索　84
3.4　集束搜索　87
3.5　搜索算法的其他指标　89
3.6　知情搜索（第二部分）——找到最佳解　90
3.6.1　分支定界法　90
3.6.2　使用低估值的分支定界法　95
3.6.3　采用动态规划的分支定界法　98
3.6.4　A*搜索　99
3.7　知情搜索（第三部分）—高级搜索算法　100
3.7.1　约束满足搜索　100
3.7.2　与或树　101
3.7.3　双向搜索　102
3.8　本章小结　104
第4章　博弈中的搜索　109
4.0　引言　109
4.1　博弈树和极小化极大评估　110
4.1.1　启发式评估　112
4.1.2　博弈树的极小化极大评估　112
4.2　具有α-剪枝的极小化极大算法　115
4.3　极小化极大算法的变体和改进　120
4.3.1　负极大值算法　120
4.3.2　渐进深化法　122
4.3.3　启发式续篇和地平线效应　122
4.4　概率游戏和预期极小化极大值算法　123
4.5　博弈理论　125
迭代的囚徒困境　126
4.6　本章小结　127
第5章　人工智能中的逻辑　133
5.0　引言　133
5.1　逻辑和表示　134
5.2　命题逻辑　135
5.2.1　命题逻辑—基础　136
5.2.2　命题逻辑中的论证　140
5.2.3　证明命题逻辑论证有效的第二种方法　141
5.3　谓词逻辑——简要介绍　143
5.3.1　谓词逻辑中的合一　144
5.3.2　谓词逻辑中的反演　146
5.3.3　将谓词表达式转换为子句形式　148
5.4　其他一些逻辑　151
5.4.1　二阶逻辑　151
5.4.2　非单调逻辑　152
5.4.3　模糊逻辑　152
5.4.4　模态逻辑　153
5.5　本章小结　153
第6章　知识表示　160
6.0　引言　160
6.1　图形草图和人类视窗　163
6.2　图和哥尼斯堡桥问题　166
6.3　搜索树　167
6.4　表示方法的选择　169
6.5　产生式系统　172
6.6　面向对象　172
6.7　框架法　173
6.8　脚本和概念依赖系统　176
6.9　语义网络　179
6.10　关联　181
6.11　新近的方法　182
6.11.1　概念地图　182
6.11.2　概念图　184
6.11.3　Baecker的工作　184
6.12　智能体：智能或其他　185
6.12.1　智能体的一些历史　188
6.12.2　当代智能体　189
6.12.3　语义网　191
6.12.4　IBM眼中的未来世界　191
6.12.5　作者的观点　192
6.13　本章小结　192
第7章　产生式系统　199
7.0　引言　199
7.1　背景　199
7.2　基本示例　202
7.3　CARBUYER系统　204
7.4　产生式系统和推导方法　208
7.4.1　冲突消解　211
7.4.2　正向链接　213
7.4.3　反向链接　214
7.5　产生式系统和细胞自动机　219
7.6　随机过程与马尔可夫链　221
7.7　本章小结　222
第三部分　基于知识的系统
第8章　人工智能中的不确定性　228
8.0　引言　228
8.1　模糊集　229
8.2　模糊逻辑　231
8.3　模糊推理　232
8.4　概率理论和不确定性　235
8.5　本章小结　239
第9章　专家系统　242
9.0　引言　242
9.1　背景　242
9.2　专家系统的特点　249
9.3　知识工程　250
9.4　知识获取　252
9.5　经典的专家系统　254
9.5.1　DENDRAL　254
9.5.2　MYCIN　255
9.5.3　EMYCIN　258
9.5.4　PROSPECTOR　259
9.5.5　模糊知识和贝叶斯规则　261
9.6　提高效率的方法　262
9.6.1　守护规则　262
9.6.2　Rete算法　263
9.7　基于案例的推理　264
9.8　更多最新的专家系统　269
9.8.1　改善就业匹配系统　269
9.8.2　振动故障诊断的专家系统　270
9.8.3　自动牙科识别　270
9.8.4　更多采用案例推理的专家系统　271
9.9　本章小结　271
第　10章机器学习第一部分　277
10.0　引言　277
10.1　机器学习：简要概述　277
10.2　机器学习系统中反馈的作用　279
10.3　归纳学习　280
10.4　利用决策树进行学习　282
10.5　适用于决策树的问题　283
10.6　熵　284
10.7　使用ID3构建决策树　285
10.8　其余问题　287
10.9　本章小结　288
第　11章机器学习第二部分：神经网络　291
11.0　引言　291
11.1　人工神经网络的研究　292
11.2　麦卡洛克-皮茨网络　294
11.3　感知器学习规则　295
11.4　增量规则　303
11.5　反向传播　308
11.6　实现关注点　313
11.6.1　模式分析　316
11.6.2　训练方法　317
11.7　离散型霍普菲尔德网络　318
11.8　应用领域　323
11.9　本章小结　330
第　12章受到自然启发的搜索　337
12.0　引言　337
12.1　模拟退火　338
12.2　遗传算法　341
12.3　遗传规划　349
12.4　禁忌搜索　353
12.5　蚂蚁聚居地优化　356
12.6　本章小结　359
第四部分　高级专题
第　13章自然语言处理　368
13.0　引言　368
13.1　概述：语言的问题和可能性　368
13.2　自然语言处理的历史　371
13.2.1　基础期（20世纪40年代和50年代）　371
13.2.2　符号与随机方法（1957—1970）　372
13.2.3　４种范式（1970—1983）　372
13.2.4　经验主义和有限状态模型（1983—1993）　373
13.2.5　大融合（1994—1999）　373
13.2.6　机器学习的兴起（2000—2008）　374
13.3　句法和形式语法　374
13.3.1　语法类型　374
13.3.2　句法解析：CYK算法　379
13.4　语义分析和扩展语法　380
13.4.1　转换语法　381
13.4.2　系统语法　381
13.4.3　格语法　382
13.4.4　语义语法　383
13.4.5　Schank系统　383
13.5　NLP中的统计方法　387
13.5.1　统计解析　387
13.5.2　机器翻译（回顾）和IBM的Candide系统　388
13.5.3　词义消歧　389
13.6　统计NLP的概率模型　390
13.6.1　隐马尔可夫模型　390
13.6.2　维特比算法　391
13.7　统计NLP语言数据集　392
13.7.1　宾夕法尼亚州树库项目　392
13.7.2　WordNet　394
13.7.3　NLP中的隐喻模型　394
13.8　应用：信息提取和问答系统　396
13.8.1　问答系统　396
13.8.2　信息提取　401
13.9　现在和未来的研究（基于CHARNIAK的工作）　401
13.10　语音理解　402
13.11　语音理解技术的应用　405
13.12　本章小结　410
第　14章自动规划　417
14.0　引言　417
14.1　规划问题　418
14.1.1　规划术语　418
14.1.2　规划应用示例　419
14.2　一段简短的历史和一个著名的问题　424
14.3　规划方法　426
14.3.1　规划即搜索　426
14.3.2　部分有序规划　430
14.3.3　分级规划　432
14.3.4　基于案例的规划　433
14.3.5　规划方法集锦　434
14.4　早期规划系统　435
14.4.1　STRIPS　435
14.4.2　NOAH　436
14.4.3　NONLIN　436
14.5　更多现代规划系统　437
14.5.1　O-PLAN　438
14.5.2　Graphplan　439
14.5.3　规划系统集锦　441
14.5.4　学习系统的规划方法　441
14.5.5　SCIBox自动规划器　442
14.6　本章小结　444
第五部分　现在和未来
第　15章机器人技术　452
15.0　引言　452
15.1　历史：服务人类、仿效人类、增强人类和替代人类　455
15.1.1　早期机械机器人　455
15.1.2　电影与文学中的机器人　458
15.1.3　20世纪早期的机器人　458
15.2　技术问题　464
15.2.1　机器人的组件　464
15.2.2　运动　467
15.2.3　点机器人的路径规划　468
15.2.4　移动机器人运动学　469
15.3　应用：21世纪的机器人　471
15.4　本章小结　479
第　16章高级计算机博弈　482
16.0　引言　482
16.1　跳棋：从塞缪尔到舍弗尔　483
16.1.1　在跳棋博弈中用于机器学习的启发式方法　486
16.1.2　填鸭式学习与概括　488
16.1.3　签名表评估和棋谱学习　489
16.1.4　含有奇诺克程序的世界跳棋锦标赛　490
16.1.5　彻底解决跳棋游戏　491
16.2　国际象棋：人工智能的“果蝇”　494
16.2.1　计算机国际象棋的历史背景　495
16.2.2　编程方法　496
16.2.3　超越地平线效应　505
16.2.4　DeepThought和DeepBlue与特级大师的比赛（1988—1995年）　505
16.3　计算机国际象棋对人工智能的贡献　507
16.3.1　在机器中的搜索　507
16.3.2　在搜索方面，人与机器的对比　508
16.3.3　启发式、知识和问题求解　509
16.3.4　蛮力：知识vs.搜索；表现vs.能力　510
16.3.5　残局数据库和并行计算　511
16.3.6　本书第一作者的贡献　514
16.4　其他博弈　514
16.4.1　奥赛罗　515
16.4.2　西洋双陆棋　516
16.4.3　桥牌　518
16.4.4　扑克　519
16.5　围棋：人工智能的“新果蝇”？　520
16.6　本章小结　523
第　17章大事记　532
17.0　引言　532
17.1　提纲挈领——概述　532
17.2　普罗米修斯归来　534
17.3　提纲挈领——介绍人工智能的成果　535
17.4　IBM的沃森-危险边缘挑战赛　539
17.5　21世纪的人工智能　543
17.6　本章小结　545
附录A　CLIPS示例：专家系统外壳　548
附录B　用于隐马尔可夫链的维特比算法的实现（由HarunIftikhar提供）　552
附录C　对计算机国际象棋的贡献：令人惊叹的WalterShawnBrowne　555
附录D　应用程序和数据　559
附录E　部分练习的答案　560
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

书籍本身是有些问题的，译者在翻译时似乎也有点想当然，很多都是初读起来感觉很别扭的话，看到第六章就有点看不下去了。有些符号也是错误的，比如第三章里求最短距离，1150在正文中却变成了1050，而地点12345之间由于表述的问题也不好理解。讲极小极大的时候，min和max、各自...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《人工智能》（第二版）这本书的深度和广度都令人印象深刻。作为一本面向读者的书籍，它在内容组织上可以说做到了极致。一开始我以为它会是一本比较轻松的读物，可以随意翻翻，但事实证明，我低估了它的分量。从最基本的概念讲起，循序渐进地引导读者进入到更复杂的领域，比如各种机器学习算法的原理、各种神经网络的结构，甚至是强化学习的一些前沿话题。书中的例子非常贴切，能够帮助理解抽象的理论。而且，作者在解释一些关键的算法时，会穿插一些历史渊源和发展背景，这让整个学习过程不仅仅是技术的堆砌，更充满了人文的色彩。我个人对书中关于“智能”本身的哲学思考部分也颇有感触，它并没有给出明确的答案，而是提出了许多值得深思的问题，引发了读者对人工智能伦理和社会影响的广泛思考。我记得有一段讲到“图灵测试”的讨论，作者从多个角度进行了剖析，让我对如何界定人工智能的“智能”有了更深刻的认识。这本书的阅读体验是那种“痛并快乐着”的感觉，有时候会觉得信息量太大，需要反复咀嚼，但每次克服一个难点，都会获得巨大的满足感。它更像是一本“武林秘籍”，需要你花时间和精力去研习，才能领悟其中的精髓。对于任何想要深入了解人工智能，并希望将其应用到实际问题中的读者来说，这本书都是一个绝佳的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字就叫做《人工智能》（第二版），光听名字就让人觉得高大上，我一直对人工智能这个领域充满了好奇，虽然我不是科班出身，但一直想找一本系统性的、能够入门的书籍来学习。读完之后，最大的感受就是，这本书确实是“硬核”的。它的内容非常扎实，涵盖了人工智能的各个重要分支，从最基础的搜索算法，到机器学习的核心理论，再到深度学习的各种网络结构，几乎是面面俱到。我尤其喜欢它对数学原理的深入讲解，虽然有时候看得我头晕眼花，但正是这些严谨的数学推导，才让我对人工智能的内在逻辑有了更清晰的认识。它不是那种“只要你跟着做就能学会”的速成手册，而是需要你静下心来，认真思考，甚至需要你动手去实现那些算法。书中大量的公式和图示，虽然初看有些令人望而却步，但一旦你克服了最初的障碍，就会发现它们是理解复杂概念的绝佳工具。我记得有一次，为了理解反向传播算法，我花了整整一个晚上，对着书上的推导一步步演算，终于豁然开朗，那种成就感是难以言喻的。这本书更像是一位严谨的导师，它不会直接给你答案，而是引导你去探索，去发现，去构建自己的知识体系。对于那些真正想深入理解人工智能原理，而不是仅仅停留在应用层面的人来说，这本书绝对是一本不可多得的宝藏。它让我明白，人工智能的魅力，不仅仅在于它能做什么，更在于它为什么能这样做。

评分☆☆☆☆☆

接触《人工智能》（第二版）这本书，对我来说是一次非常“烧脑”却又充满惊喜的体验。我一直对AI领域充满好奇，但又苦于找不到一本能真正引领我入门的书。这本书的出现，可以说满足了我长久以来的期待。它并非那种泛泛而谈的科普读物，而是以一种非常严谨和专业的态度，深入剖析了人工智能的方方面面。从经典的搜索算法，到统计学习的各种模型，再到神经网络和深度学习的最新进展，这本书都进行了详尽的介绍。我尤其喜欢书中对数学原理的细致推导，虽然有时候需要花费不少精力去理解，但这种深入骨髓的理解，让我对人工智能的运行机制有了更深刻的认识。它不像一些简单的教程那样，只告诉你“怎么做”，而是会告诉你“为什么这样做”。书中的图示和案例都设计得非常巧妙，能够将抽象的概念具象化，让我更容易理解。我记得在学习支持向量机（SVM）时，书中对于核函数的讲解，结合几何图形的解释，让我一下子就抓住了其核心思想。阅读这本书的过程，是一种不断挑战自我、不断突破认知的过程。它让我深刻体会到，要真正掌握人工智能，不仅需要了解其表面的应用，更需要深入理解其底层的原理。这本书无疑是为那些渴望深入探索人工智能世界，并希望构建扎实理论基础的读者量身打造的。它让我从一个旁观者，变成了一个愿意深入研究的探索者。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能的未来发展充满了期待，总觉得这个领域有着无限的可能性。所以，当我看到《人工智能》（第二版）这本书时，就毫不犹豫地入手了。这本书给我的感觉就像是在攀登一座知识的高峰，每一步都充满了挑战，但也带来了无尽的风景。它不像我之前读过的某些科普读物那样，把人工智能描绘得过于神秘或者过于乐观，而是以一种非常冷静、客观的态度，深入浅出地剖析了这个领域的核心技术和发展脉络。我特别欣赏作者在梳理各个技术点时所展现出的清晰逻辑和条理。无论是绪论部分对人工智能历史的梳理，还是各个章节对具体算法的详解，都能够让人循序渐进地理解。书中并没有回避复杂的数学概念，但同时又用通俗易懂的语言进行解释，并辅以大量的图例和实例，这使得即使是像我这样没有深厚数学背景的读者，也能相对轻松地跟上思路。我尤其喜欢书中对机器学习和深度学习的阐述，它不仅介绍了各种模型，还深入探讨了它们背后的原理和适用场景。这让我对如何选择和运用不同的模型有了更深刻的理解。读完这本书，我感觉自己对人工智能的认知从“知道它是什么”提升到了“理解它为什么能这样工作”。它让我不再仅仅是惊叹于人工智能的强大，而是开始思考其内在的机制和潜在的局限性。这本书无疑为我打开了一扇新的大门，让我对人工智能领域有了更全面、更深入的认识，也为我未来的学习和探索指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

我之前对人工智能一直处于一种“听说过，但不太懂”的状态，总觉得这个领域离我有点遥远。直到我接触了《人工智能》（第二版）这本书，才真正感觉到自己与这个领域有了更紧密的联系。这本书给我的最大感受就是它的“体系化”。它不是零散地介绍一些热门的技术，而是从一个宏观的视角，系统地构建了人工智能的知识框架。从逻辑推理、概率论，到传统的机器学习方法，再到当今最热门的深度学习，这本书都进行了详尽的阐述。我尤其喜欢书中对不同算法的对比分析，它能够清晰地指出各种方法的优缺点以及适用场景，这对于我这样的初学者来说，非常有指导意义。读这本书的过程，就像是在搭建一个知识的积木，每一块积木都至关重要，它们相互连接，最终构成了一个完整的大厦。虽然书中涉及到一些数学公式，但作者的解释非常到位，并配以大量的图示，使得理解起来并不那么困难。我印象最深的是关于“梯度下降”的讲解，作者用了好几个图来说明其过程，让我瞬间明白了为什么它能有效地找到最优解。这本书让我意识到，人工智能并不是神秘的黑箱，而是可以通过严谨的科学方法来理解和实现的。它让我不再对这个领域感到畏惧，而是充满了探索的欲望。对我来说，这本书是一次非常成功的启蒙，为我未来更深入的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

比 Russell / Norvig 那本简明，如果入门的话，这本更好吧，因为简明。

评分☆☆☆☆☆

听了些视频，比较了多本书的结构，这本书告诉我人工智能的体系。比较了多本，觉得这本和人工智能：一种现代方法，两本都不错。

评分☆☆☆☆☆

需要多一些数学知识。翻译有些不顺畅。

评分☆☆☆☆☆

AI简史

评分☆☆☆☆☆

中规中矩的教科书