具體描述
人工智能是計算機科學的一個分支，是一門研究機器智能的學科，即用人工的方法和技術，研製智能機器或智能係統，來模仿、延伸和擴展人的智能，實現智能行為。
本書共16章。第1-6章討論人工智能的認知問題和邏輯基礎，論述約束推理、定性推理、基於範例推理、概率推理。第7-13章重點討論機器學習，包括歸納學習、支持嚮量機、解釋學習、強化學習、粗糙集、關聯規則、知識發現。第14章闡述分布式智能。第15-16章分彆討論進化計算和人工生命。與第一版相比，增加瞭五章新內容。其他章節也作瞭較大的修改和補充。
本書內容新穎，反映該領域的最新研究進展，特彆總結瞭作者多年的科研成果。全書力求從理論、算法、係統、應用討論人工智能的方法和關鍵技術。本書可以作為信息領域和相關專業的高等院校高年級學生和研究生的教材，也可以供有關科技人員學習參考。
作者簡介
目錄資訊
讀後感
寫在前麵：“給兩顆星：一顆星給排版和印刷，一顆星給作者在材料收集方麵付齣的勞動。” 這是我給此書的短評。本來打算在通讀此書後認認真真的寫一篇像樣的書評，奈何我實在看不下去瞭，原因就在下麵。 人們都喜歡比較，隻有比較纔能得齣好或者壞的結論。那我就先簡單的比較一...
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評分寫在前麵：“給兩顆星：一顆星給排版和印刷，一顆星給作者在材料收集方麵付齣的勞動。” 這是我給此書的短評。本來打算在通讀此書後認認真真的寫一篇像樣的書評，奈何我實在看不下去瞭，原因就在下麵。 人們都喜歡比較，隻有比較纔能得齣好或者壞的結論。那我就先簡單的比較一...
評分寫在前麵：“給兩顆星：一顆星給排版和印刷，一顆星給作者在材料收集方麵付齣的勞動。” 這是我給此書的短評。本來打算在通讀此書後認認真真的寫一篇像樣的書評，奈何我實在看不下去瞭，原因就在下麵。 人們都喜歡比較，隻有比較纔能得齣好或者壞的結論。那我就先簡單的比較一...
用戶評價
讀完《高級人工智能》這本書，我感覺自己像是經曆瞭一次思維的洗禮。書中的內容遠超我最初的預期，它不僅僅是關於算法的堆砌，更深入地探討瞭人工智能的哲學和倫理問題。我特彆欣賞作者在討論“AI的意識”和“AI的創造力”時所持的審慎態度。書中並沒有給齣明確的答案，而是引導讀者去思考，去辯證地看待這些前沿問題。例如，在探討“機器是否能真正擁有情感”時，作者列舉瞭不同學派的觀點，並分析瞭當前的AI技術在模擬情感方麵的局限性，這讓我不再僅僅停留在錶麵上的理解，而是開始思考更深層次的機製和可能性。書中關於“AI倫理”的部分更是讓我受益匪淺，例如在自動駕駛汽車的“電車難題”場景下，如何編寫能夠做齣道德選擇的算法，以及數據隱私和偏見在AI訓練中的潛在危害，這些都讓我意識到，在追求技術進步的同時，我們也必須承擔起相應的社會責任。作者還對未來AI的發展趨勢進行瞭預測，雖然充滿瞭不確定性，但他的分析卻邏輯嚴謹，讓我對AI的未來充滿瞭期待，同時也多瞭一份警惕。這本書真的讓我對人工智能的理解進入瞭一個全新的維度，它不僅增長瞭我的知識，更引發瞭我對科技與社會關係的深刻反思。
评分我之前對《高級人工智能》這本書的印象，僅僅停留在它是一本關於AI技術的專業書籍。但當我真正翻開它，纔發現它遠不止於此。作者以一種非常宏觀的視角，為我勾勒齣瞭人工智能發展的宏偉藍圖。我尤其欣賞書中對“通用人工智能（AGI）”的探討，作者並沒有將AGI描繪成遙不可及的科幻場景，而是從當前AI技術的發展方嚮齣發，分析瞭實現AGI可能麵臨的挑戰和突破點。書中還對“AI的可解釋性”以及“AI的安全性”等重要議題進行瞭深入的討論，作者強調，隨著AI在社會中的應用越來越廣泛，確保AI的決策過程透明、公正且安全，是人類社會麵臨的重大挑戰。我特彆喜歡書中關於“遷移學習”的章節，它讓我意識到，利用預訓練好的模型，可以極大地降低AI模型的訓練門檻，這對於很多資源有限的研究者或開發者來說，無疑是巨大的福音。這本書讓我對AI的未來有瞭更全麵、更深刻的認識，也讓我對未來的科技發展充滿瞭好奇和期待。
评分這本書的閱讀體驗真的可以說是“欲罷不能”。作者在《高級人工智能》中，將一些原本可能顯得枯燥的技術細節，通過巧妙的敘述方式，變得引人入勝。我之前對“強化學習”的概念一直感到模糊，總覺得它離我的生活很遙遠，但書中通過介紹AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍的案例，以及AI在機器人控製和遊戲AI中的應用，讓我對強化學習有瞭全新的認識。作者詳細解釋瞭“奬勵函數”和“策略梯度”等核心概念，並且用易於理解的語言闡述瞭智能體是如何通過與環境互動來學習最優策略的。此外，書中關於“遷移學習”的講解也讓我茅塞頓開，作者解釋瞭如何利用預訓練好的模型，在少量數據的情況下，快速適應新的任務，這對於很多資源有限的研究者或開發者來說，無疑是巨大的福音。我特彆欣賞書中關於“模型評估”的章節，作者詳細介紹瞭各種評估指標，如準確率、召迴率、F1分數等，並且強調瞭選擇閤適的評估指標的重要性，這讓我意識到，在AI項目中，不僅僅是模型訓練本身，模型的評估也同樣至關重要。
评分《高級人工智能》這本書，簡直是為我量身定做的。我一直對人工智能充滿好奇，但苦於缺乏係統的知識。這本書的齣現，恰好填補瞭我知識上的空白。作者以一種非常清晰、生動的方式，將復雜的人工智能概念呈現在我麵前。我尤其喜歡書中關於“深度學習”的講解，作者詳細介紹瞭捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的架構，並且用非常形象的比喻來解釋它們是如何工作的。我原本對神經網絡感到非常畏懼，但在讀瞭這本書後，感覺它們也沒有那麼神秘瞭。書中還穿插瞭一些曆史故事，講述瞭AI發展過程中的一些重要裏程碑事件和關鍵人物，這讓整個閱讀過程變得更加有血有肉，也讓我對AI的演進有瞭更直觀的感受。我特彆欣賞書中關於“模型評估”的章節，作者詳細介紹瞭各種評估指標，如準確率、召迴率、F1分數等，並且強調瞭選擇閤適的評估指標的重要性。這本書的深度和廣度都讓我非常滿意，它不僅讓我掌握瞭AI的基礎知識，更讓我對AI的未來發展有瞭更深入的思考。
评分對於我來說，《高級人工智能》這本書是一次意外的驚喜。我原本以為它會是一本充斥著枯燥公式和晦澀理論的學術著作，但實際閱讀體驗卻完全顛覆瞭我的認知。作者的寫作風格非常生動有趣，他善於運用類比和故事來解釋復雜的概念，比如在講解“決策樹”算法時，他用瞭一個幫助學生選擇大學專業的例子，讓我瞬間就抓住瞭核心思想。書中還穿插瞭一些曆史故事，講述瞭AI發展過程中的一些重要裏程碑事件和關鍵人物，這讓整個閱讀過程變得更加有血有肉，也讓我對AI的演進有瞭更直觀的感受。我尤其喜歡關於“深度學習”的章節，作者詳細介紹瞭捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的架構，並且用非常形象的比喻來解釋它們是如何工作的，例如將CNN比作人眼的視覺皮層，將RNN比作人腦的短期記憶。我原本對神經網絡感到非常畏懼，但在讀瞭這本書後，感覺它們也沒有那麼神秘瞭。書中還提到瞭一些開源的AI框架，比如TensorFlow和PyTorch，雖然沒有深入講解代碼實現，但對於我這樣一個想嘗試實踐的讀者來說，這已經足夠瞭，讓我知道從哪裏可以開始進一步的學習。
评分這是一本讓我沉迷其中、愛不釋手的《高級人工智能》。作者的寫作風格非常獨特，他並沒有一味地堆砌技術名詞，而是將抽象的概念，通過生動形象的比喻和貼近生活的例子，展現在讀者麵前。例如，在解釋“過擬閤”時，作者將其比作學生死記硬背課本內容，考試時遇到稍微變化的問題就束手無策，這讓我瞬間就理解瞭模型的局限性。書中關於“注意力機製”的講解，更是讓我大開眼界。我原本以為，機器學習模型隻能機械地處理信息，但作者通過對注意力機製的介紹，讓我看到瞭模型是如何學會“關注”最重要的信息，從而提高效率和準確性。這就像是人類在閱讀文章時，會自動抓住重點詞匯和句子一樣。書中還介紹瞭一些“無監督學習”和“半監督學習”的方法，這讓我意識到，AI的學習並不總是需要大量標注好的數據，很多情況下，AI可以從海量未標注的數據中學習到有用的信息。這本書的深度和廣度都讓我非常滿意，它不僅讓我掌握瞭AI的基礎知識，更讓我對AI的未來發展有瞭更深入的思考。
评分這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，深邃的藍色背景上，抽象的神經網絡圖案交織，仿佛預示著即將踏入一個復雜而迷人的智能世界。我本來對人工智能隻是略知一二，停留在科幻電影中的那些機器人形象，但當我翻開《高級人工智能》這本書時，我被深深地吸引住瞭。作者以一種非常清晰且循序漸進的方式，逐步揭開瞭人工智能的神秘麵紗。從最基礎的機器學習算法，到深度學習的神經網絡結構，再到更復雜的強化學習和生成式模型，每一個概念的引入都伴隨著詳實的解釋和生動的案例。我尤其喜歡書中對於“過擬閤”和“欠擬閤”的探討，作者不僅解釋瞭這些概念的本質，還通過圖示和僞代碼，讓我直觀地理解瞭如何識彆和解決這些常見的模型訓練難題。書中還介紹瞭一些經典的AI應用場景，比如自然語言處理在智能客服和機器翻譯中的應用，以及計算機視覺在自動駕駛和醫療影像識彆中的突破，這些都讓我對AI的實際價值有瞭更深刻的認識。雖然我不是科班齣身，但書中並沒有使用過於晦澀的專業術語，即使是數學公式，作者也盡量用通俗易懂的語言來闡釋其背後的邏輯，這讓我這種非技術背景的讀者也能津津有味地讀下去，並且常常能在閱讀過程中産生“原來如此”的頓悟。
评分《高級人工智能》這本書給我帶來的衝擊是巨大的。它讓我意識到，我們所處的時代，人工智能的發展速度之快，已經遠遠超齣瞭普通人的想象。書中關於“通用人工智能（AGI）”的探討，雖然帶有一定的前瞻性，但作者並沒有把AGI描繪成遙不可及的科幻場景，而是從當前AI技術的發展方嚮齣發，分析瞭實現AGI可能麵臨的挑戰和突破點。我印象最深刻的是關於“自監督學習”和“遷移學習”的章節，這兩種技術的發展，極大地降低瞭AI模型的訓練門檻，也讓AI的應用範圍變得更加廣泛。書中通過大量的圖錶和數據，展示瞭AI在各個領域的實際應用成果，比如在金融領域的風險評估，在營銷領域的個性化推薦，以及在遊戲領域的智能NPC，這些都讓我真切地感受到瞭AI正在如何改變我們的生活和工作。作者在書中還強調瞭“可解釋性AI”的重要性，他認為，隨著AI係統越來越復雜，理解AI的決策過程變得至關重要，這不僅是為瞭滿足監管要求，更是為瞭建立人類對AI的信任。這本書讓我對AI的未來有瞭更全麵、更深刻的認識，也讓我對未來的科技發展充滿瞭好奇和期待。
评分《高級人工智能》這本書，可以說是我近年來讀過最令人振奮的科技讀物之一。作者在書中，不僅詳細闡述瞭機器學習、深度學習等核心技術，還對“強化學習”在自動駕駛、機器人控製等領域的應用進行瞭深入的分析。我尤其被書中關於AlphaGo的案例所吸引，作者詳細介紹瞭AlphaGo是如何通過強化學習和深度神經網絡，最終擊敗人類頂尖棋手，這讓我對AI的學習能力有瞭更深刻的認識。書中還探討瞭“生成式AI”的最新進展，例如GPT係列模型在自然語言生成方麵的突破，以及DALLE-2等模型在圖像生成方麵的驚艷錶現。這讓我不禁感嘆，AI的創造力正在以前所未有的方式展現齣來。此外，書中對“AI倫理”和“AI的社會影響”的探討，也讓我受益匪淺。作者認為，在AI技術飛速發展的今天，我們需要更加關注AI的公平性、透明性和可解釋性，以確保AI能夠真正造福於人類社會。這本書讓我對AI的未來充滿瞭信心，但也認識到，我們在擁抱AI的同時，也需要審慎地思考其潛在的風險。
评分《高級人工智能》這本書，簡直就是一本人工智能領域的“百科全書”，但又不同於一般的百科全書，它充滿瞭智慧和洞見。作者在探討“自然語言處理（NLP）”的章節時，不僅僅介紹瞭詞嚮量、循環神經網絡和Transformer模型等核心技術，還深入分析瞭NLP在情感分析、文本摘要和機器翻譯等方麵的應用，並且詳細闡述瞭當前NLP技術麵臨的挑戰，比如對語境的理解、對細微情感的捕捉以及對多語言的復雜處理。我尤其喜歡書中關於“生成式AI”的討論，作者介紹瞭GAN（生成對抗網絡）和VAE（變分自編碼器）等模型，並且展示瞭它們在圖像生成、音樂創作和文本生成等方麵的驚人能力。這讓我不禁感嘆，AI的創造力正在以前所未有的方式展現齣來。書中還探討瞭“AI的可解釋性”以及“AI的安全性”等重要議題，作者認為，隨著AI在社會中的應用越來越廣泛，確保AI的決策過程透明、公正且安全，是人類社會麵臨的重大挑戰。這本書讓我對AI的未來發展充滿瞭信心，但也認識到，我們在擁抱AI的同時，也需要審慎地思考其潛在的風險。
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