具体描述
《计算智能:从概念到实现(英文版)》面向智能系统学科的前沿领域，系统地讨论了计算智能的理论、技术及其应用，比较全面地反映了计算智能研究和应用的最新进展。书中涵盖了模糊控制、神经网络控制、进化计算以及其他一些技术及应用的内容。《计算智能:从概念到实现(英文版)》提供了大量的实用案例，重点强调实际的应用和计算工具，这些对于计算智能领域的进一步发展是非常有意义的。《计算智能:从概念到实现(英文版)》取材新颖，内容深入浅出，材料丰富，理论密切结合实际，具有较高的学术水平和参考价值。
《计算智能:从概念到实现(英文版)》可作为高等院校相关专业高年级本科生或研究生的教材及参考用书，也可供从事智能科学、自动控制、系统科学、计算机科学、应用数学等领域研究的教师和科研人员参考。
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用户评价
这本书给我带来的最大惊喜，并非是它是否直接教授了某个当下热门的AI应用，而是它提供了一种看待和解决问题的全新视角。它没有提供一个现成的“银弹”， Instead, it guides you through the process of *thinking* about intelligence from a computational perspective. 我感觉作者非常擅长将抽象的概念具象化，通过一些生动形象的比喻和案例，将原本可能枯燥的技术原理讲得活灵活浅。例如，在探讨“学习”的部分，它并没有仅仅停留在机器学习的算法层面，而是深入到信息是如何被接收、被加工、被存储，以及如何在未来的决策中被重新激活和利用。这让我开始重新审视自己学习新知识的过程，思考其中是否存在可以被“计算”和优化的环节。更重要的是，它引导我去思考“智能”的目的是什么，是为了解决什么样的问题，以及在不同情境下，何种程度的“智能”才是最合适的。这种哲学性的思考与技术性的解析相结合，让阅读过程充满了启迪，仿佛在探索一个充满未知可能性的领域，而这本书就是指引方向的地图。
评分从一个不熟悉计算智能的普通读者角度来看，这本书的叙事风格相当引人入胜。它不像某些技术书籍那样，上来就堆砌大量公式和术语，而是更像是在与一位经验丰富的向导对话，他循序渐进地揭示着这个复杂世界的奥秘。在阅读过程中，我发现自己不再是被动地接受信息，而是开始主动地思考和提问。比如，在解释某些模型的工作原理时，它会巧妙地引入一些历史性的发展脉络，让你了解这些思想是如何一步步演进至今的，这对于理解其背后的逻辑非常有帮助。更令人称道的是，它似乎总能找到最恰当的类比来解释那些难以捉摸的概念，比如将某些复杂的优化过程比作“在黑暗中摸索最佳路径”，抑或是将模型的“泛化能力”比作“举一反三的能力”。这些巧妙的比喻，极大地降低了阅读门槛，让一个非专业人士也能大致领略到计算智能的核心思想。它让我意识到，理解“计算智能”并非遥不可及，而是可以通过系统性的学习和思考去接近的。
评分坦白说，在拿起这本书之前，我对“计算智能”这个词汇的理解非常有限，甚至有些片面。然而，通过这本书的阅读，我的认知图景得到了极大的拓展。它并没有提供一套“从零开始构建智能系统”的详尽操作手册，而是更侧重于去解构“智能”本身，以及我们如何从计算的角度去理解和模拟它。书中对“感知”、“推理”、“决策”等智能关键要素的深入剖析，让我逐渐理解了这些能力背后所蕴含的计算机制。它并非直接告诉你如何编写一段代码来实现某个功能，而是让你明白，要实现这个功能，我们需要从哪些方面去思考，需要考虑哪些因素，以及可以借鉴哪些已有的理论和方法。这种“授人以渔”的教学方式，让我觉得非常有价值。我开始能够理解，为什么在面对同一个问题时，不同的算法可能会有不同的表现，以及这些表现的差异背后，究竟是怎样的计算原理在起作用。这是一种由点到面，由表及里的深入理解。
评分一本封面设计得相当朴实的书，封面上“计算智能”这四个字，第一眼看过去，脑子里就闪过一堆关于算法、模型、数据流的画面，但翻开第一页，却意外地被引向了一片更为广阔的知识天地。与其说它是某个具体技术领域的“秘籍”，不如说它是一扇通往理解事物本质和解决复杂问题方法的“窗户”。我尝试着去理解它在探讨关于“智能”这个概念的边界，以及我们如何通过计算的力量去模拟、去延伸、甚至去创造出某种形式的“智能”。它并没有直接给出“如何写一个AI”的教程，而是从更宏观的视角，比如学习的原理、决策的过程、信息处理的方式等等，去解析“智能”的构成要素。这种循序渐进的讲解方式，让我在不至于被海量技术细节压垮的同时，能够逐渐建立起对这一领域深邃而迷人的认知框架。书中穿插的一些概念，比如“涌现”现象，给我留下了非常深刻的印象，它不再将智能看作是线性的叠加，而是强调在复杂系统中，个体简单规则的交互如何能产生远超个体能力的整体智能。这让我联想到生活中很多看似随机却又暗藏规律的现象，原来它们背后也有计算和智能的影子。
评分这本书的魅力在于它能够激发读者的好奇心，并引导读者去探索更深层次的理解，而并非简单地提供答案。我尤其欣赏作者在阐述复杂概念时所展现出的清晰度和逻辑性。它没有回避技术细节，但又能巧妙地将其融入到更宏大的叙事中，让你在理解具体算法的同时，也能把握其整体的应用场景和理论基础。例如，在谈到“优化”时，它并没有仅仅罗列各种优化算法，而是会解释为什么我们需要优化，优化的目标是什么，以及在不同的约束条件下，哪些优化方法更合适。这种对“为什么”和“如何选择”的深入探讨，让我觉得这本书的内容极具启发性。它让我开始思考，在现实生活中，许多看似简单的问题，其背后可能都隐藏着复杂的计算和智能的考量。它并没有直接告诉我“如何做”，而是让我明白了“为什么这样可以做”，以及“这样做的局限性在哪里”。这种对原理和逻辑的深刻洞察，远比简单的技术指导更具长远的价值。
评分实践性较强而深度不足....
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