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出版者:清华大学出版社

作者:英吉布雷切特

出品人:

页数:471

译者:谭营

出版时间:2010-6

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302222057

丛书系列:世界著名计算机教材精选

图书标签:

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智能时代的启航：认识自然与计算的深层连接 在飞速发展的现代社会，人工智能（AI）已不再是科幻电影中的遥远畅想，而是深刻影响我们生活方方面面的现实力量。从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车的精准导航，再到医疗诊断的辅助工具，AI的应用场景正以前所未有的速度拓展。然而，在这股技术浪潮之下，隐藏着对人类智慧本质的深刻追问，以及对信息处理与模式识别机制的精妙模拟。 穿越认知迷雾，探寻智能之源 人类的智能，其复杂性远超我们日常的直观感受。我们如何学习、记忆、推理、决策？我们如何理解语言，感知世界，并创造出令人惊叹的艺术与科学？这些古老而迷人的问题，正成为现代科学探索的焦点。本书旨在引导读者深入理解那些能够模拟、拓展甚至超越人类智能的计算原理和方法。我们将一起揭开智能的神秘面纱，探究其在自然界和社会系统中的普遍规律，并洞察这些规律如何被转化为强大的计算工具。 从生物智慧到计算模型 自然界是智慧的宝库。从蜂群协同觅食的群体智慧，到神经元之间传递信号形成的复杂网络，再到生物体在进化过程中对环境的自适应能力，无数生动的例子为我们提供了构建智能系统的灵感。本书将带领您一同审视这些天然的智慧引擎，深入剖析它们的工作机制。我们将考察生物神经网络的结构与功能，理解它们如何处理信息、学习模式，并做出灵活的反应。同时，我们将探讨进化算法如何借鉴自然选择的原理，通过迭代和优化来解决复杂问题，找到最优解。 构建智能骨骼：学习、推理与决策的算法 智能系统的核心在于其学习、推理和决策的能力。本书将系统性地介绍支撑这些能力的各类计算模型和算法。您将接触到能够从海量数据中提取规律、进行预测的机器学习技术，例如如何通过分析历史数据来识别趋势，或者如何训练模型来区分不同的图像类别。我们将深入探讨如何让机器具备逻辑推理能力，能够根据已知信息推断出新的结论，解决未曾预料的问题。此外，本书还将聚焦于如何设计能够权衡不同因素、做出最优选择的决策系统，这对于自动化系统和机器人尤为重要。 面向未来的智能技术 本书的视野将不仅仅停留在基础理论，更将展望智能技术在各个领域的广阔应用前景。您将了解到智能系统如何被应用于更精准的医疗诊断，帮助医生发现早期病灶；如何驱动更高效的金融风险评估，保护投资者利益；如何优化城市交通管理，缓解拥堵，提高出行效率；以及如何在科学研究中加速发现，推动知识的边界。这些前沿应用将为您展现智能技术改变世界的巨大潜力。 为探索者铺就基石 无论您是渴望理解人工智能背后原理的学生，还是寻求在自身领域应用智能技术的专业人士，抑或是对人类智能的奥秘充满好奇的探索者，本书都将为您提供一个坚实的起点。它将为您搭建起一座连接自然智慧与计算科学的桥梁，让您能够从更宏观的视角理解智能的本质，并为进一步深入学习和研究智能技术打下坚实的基础。准备好迎接这场激动人心的智能探索之旅吧！

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这本书的书名“计算智能导论”吸引了我，我把它视为一份通往人工智能复杂世界的通行证。作为一名对科技发展充满热情的普通读者，我希望这本书能够用一种通俗易懂的语言，向我介绍计算智能这个概念。我尤其关心书中是否会涉及一些经典的计算智能算法，比如模拟生物进化过程的遗传算法，或者模仿人脑神经网络的深度学习模型。我渴望了解这些算法是如何运作的，它们在解决问题时遵循什么样的逻辑，以及它们能够应用于哪些领域，例如图像识别、自然语言处理、自动驾驶等等。我期待书中能够穿插一些引人入胜的案例研究，展示计算智能在实际应用中的惊人能力，让我能够直观地感受到科技的进步。如果书中还能对计算智能的未来发展趋势进行一些展望，指出它可能带来的机遇和挑战，那将更是锦上添花。

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说实话，我拿到这本《计算智能导论》的时候，内心是有些忐忑的。我一直对那些“黑科技”充满了向往，但又深知其中的技术门槛。我对它最大的期望，就是它能成为我的“领路人”，帮助我在浩瀚的计算智能领域找到一个坚实的落脚点。我希望书中能够清晰地阐述计算智能的核心概念，比如模糊逻辑、神经网络、进化计算等等，并且能以一种循序渐进的方式，从最基础的原理讲起，逐步深入。我特别关注书中对于这些不同计算智能方法的比较和融合，希望能理解它们各自的优势和局限性，以及它们如何能够协同工作，形成更强大的智能系统。如果书中能有一些直观的比喻或者类比，将抽象的算法与我们日常生活中熟悉的事物联系起来，那将是极大的帮助。我希望这本书能让我走出“只知其名，不知其所以然”的困境，真正理解计算智能的强大之处，并激发我对进一步学习的兴趣。

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这本书的书名“计算智能导论”在我看来，就像是打开了一扇通往未来世界的大门。我希望它能用一种富有启发性的方式，引导我深入了解计算智能的核心概念。我特别好奇书中是否会详细介绍那些仿生学的智能算法，例如模拟蜜蜂群体协作的蚁群算法，或者模仿鸟群迁徙的粒子群优化算法。我希望了解这些算法的灵感来源，以及它们是如何在计算机中实现的。我更想知道，这些算法在解决复杂问题时，究竟有哪些独到之处。如果书中还能提供一些相关的实际应用场景，比如在交通调度、物流优化、金融风控等领域的案例，让我能够看到计算智能如何为现实世界带来改变，那将极大地激发我的学习兴趣。我期待这本书能让我不仅仅是“知道”计算智能，而是真正“理解”它的力量。

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这本书封面设计得很朴实，没有华丽的插图，只有一行简洁的书名“计算智能导论”。我最初拿起它，纯粹是出于对人工智能领域的好奇。我并非计算机专业的科班出身，对于那些复杂的算法和数学模型，我一直抱有一种敬而远之的态度。然而，我渴望了解人工智能是如何“思考”的，它背后的逻辑是什么。这本书似乎承诺了一次深入浅出的探索，我希望它能用一种易于理解的方式，带领我穿越那些看似高深的理论迷雾，揭示计算智能的本质。我尤其期待书中能够从历史的视角出发，介绍计算智能的起源和发展脉络，让我明白为什么会出现这样的学科，以及它与传统人工智能有何不同。同时，如果能有一些生动的案例分析，比如模拟人类学习过程的算法，或者解决现实世界问题的智能系统，那将极大地增强我的理解和兴趣。我期待的不是一本堆砌公式和定理的教科书，而是一次充满启发的智力之旅，让我能够真正领略计算智能的魅力和潜力。

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我购买《计算智能导论》的初衷，是想了解人工智能领域的核心技术。我希望这本书能为我揭示计算智能的内在机制，而不是简单地罗列一些应用案例。我渴望理解那些支撑起智能系统的数学模型和算法原理，比如模糊逻辑如何处理不确定性信息，神经网络如何进行模式识别，进化计算如何通过迭代优化找到最优解。我期待书中能够深入剖析这些方法的理论基础，并提供清晰的数学推导过程，让我能够真正掌握它们。同时，我也希望书中能够探讨不同计算智能技术之间的联系和区别，以及如何将它们有效地结合起来，构建更复杂的智能系统。如果书中还能包含一些编程示例或者算法实现的细节，那将对我进一步的学习和实践非常有帮助。

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人工免疫算法部分写的跟文献综述差不多....

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浓缩的论文集，太简略粗浅。

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CI 参考书，有些内容讲的比较泛，比如神经网络那一块。

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比较全面，刚好拿来参考

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粒子群和BP讲的不错，其他的感觉一般。没有直接附带例子，看的比较抽象