计算智能

页数:216

出版时间:2009-11

价格:23.00元

isbn号码:9787302208440

具体描述

《计算智能》对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用，内容包括绪论以及神经网络、模糊逻辑、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、Memetic算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等计算智能领域的典型算法。《计算智能》通俗易懂，图文并茂，深入浅出，没有其他算法书中大量公式、定理、证明等难懂的内容，而是通过大量的图表示例对各个算法进行说明和介绍。《计算智能》不但提供了算法实现的流程图和伪代码，而且通过具体的应用举例对算法的使用方法和使用过程进行说明，同时提供了大量经典而重要的参考资料，为读者进一步深入学习和理解算法提供方便。《计算智能》适合作为相关专业本科生和研究生的选修课教材，特别适合作为入门教材以满足算法初学者了解和学习计算智能算法的入门需求，同时还能够作为广大算法研究者和工程技术人员进一步学习的参考书和工具书。

用户评价

我一直对那些能够“思考”的机器充满好奇，而这本书恰恰满足了我这种好奇心。作者并没有像很多技术书籍那样，直接灌输枯燥的理论，而是从历史的角度，梳理了计算智能发展的脉络。从早期的图灵测试，到如今的深度学习，每一个阶段的发展都伴随着人类对智能认知的不断深化。我特别喜欢书中对不同学派的介绍，比如符号主义、连接主义的争论，以及它们各自的优缺点。这种辩证的视角，让我明白计算智能的发展并非一帆风顺，而是充满了探索和挑战。作者并没有偏袒任何一方，而是客观地呈现了不同观点的碰撞，这让我对这个领域有了更全面的认识。我甚至会根据书中的线索，去查阅一些历史上重要的学术论文，进一步了解那些奠基性的思想。这本书不仅仅是在介绍技术，更是在讲述一个关于人类智慧追求和科技进步的故事。读完这本书，我感觉自己对人工智能的理解，从一个模糊的概念，逐渐清晰化，我开始能够区分不同的智能模型，也能够欣赏它们各自的独特之处。这种知识的拓展，让我感到非常充实和满足。

这本书真是让我大开眼界，原本以为“计算智能”只是一个听起来很炫酷的技术名词，没想到打开书本，里面却藏着一个如此广阔而深邃的世界。作者并没有一开始就抛出那些令人望而生畏的数学公式和算法模型，而是从一个非常宏观的视角，将我们带入了一个充满智慧的计算机器的构想之中。我记得最深刻的是书中关于“智能是什么”的探讨，它不仅仅是在机械地定义，而是在引导读者去思考，去感受，去辩证地认识智能的本质。书中通过大量的生动案例，比如模拟生物的学习过程，解释了什么是遗传算法；通过描述神经网络的连接方式，让我理解了什么是深度学习。更让我惊喜的是，作者在讲解这些复杂概念时，并没有使用过于学术化的语言，而是用了一种非常人性化的方式，仿佛一位经验丰富的导师，循循善诱地将我从完全的门外汉引向了门内。我感觉自己不仅仅是在阅读一本书，更像是在进行一场思维的冒险，每一次翻页都充满了未知和惊喜，也收获了前所未有的知识和启发。这本书的价值，远远超出了我最初的预期，它打开了我认识人工智能领域的一扇大门，也激发了我深入探索计算智能背后奥秘的强烈愿望。我迫不及待地想知道，作者接下来还会为我们揭示哪些令人惊叹的计算智能的应用和发展方向，我已经被深深地吸引住了。

对于我这种非计算机专业背景的读者来说，很多技术书籍往往是可望而不可即的。但《计算智能》这本书，却以一种非常亲切的方式，为我打开了计算智能的殿堂。作者在讲解时，大量运用了类比和比喻，比如将神经网络比作大脑的神经元，将遗传算法比作自然界的优胜劣汰，这些生动的类比让我瞬间茅塞顿开。我从来没有想过，那些复杂的数学模型，可以用如此通俗易懂的方式来解释。我记得有一段，作者在描述强化学习时，用了一个小孩子学习走路的例子，孩子摔倒了会感到疼痛，然后下次就会更小心，这种“试错-学习”的过程，正是强化学习的核心思想。这种贴近生活的例子，让我能够快速抓住算法的精髓。而且，作者并没有因为是科普性质而省略细节，对于关键的技术原理，依然有条不紊地进行阐述，但使用的语言却是那么的平实。我感觉自己就像是在听一位经验丰富的老教授讲课，他知道你在哪里会感到困惑，并且提前为你准备好了解决之道。这本书的语言风格，真的是我读过的同类书籍中最具吸引力的。

在我看来，这本书最大的优点之一在于它的实践性指导。作者在讲解完各种算法的原理之后，并没有止步于理论，而是提供了很多关于如何实现这些算法的建议和思路。虽然书中没有直接给出完整的代码，但作者会提及常用的编程语言和库，例如Python及其相关的机器学习库，如TensorFlow和PyTorch。他还会分享一些在实际应用中可能遇到的问题和解决策略，比如如何处理数据不平衡问题，如何进行模型调优等。这些实用的建议，让我感觉自己不仅仅是在学习理论知识，更是在为未来的实践打下坚实的基础。我甚至会根据书中的指引，去查阅相关的开源项目，并尝试着去复现一些简单的模型。这种“学以致用”的体验，让我对计算智能的兴趣更加浓厚，也让我对接下来的学习和实践充满了信心。这本书真的可以作为许多初学者进入计算智能领域的“敲门砖”。

阅读《计算智能》这本书，就像是与一位博学多才的导师进行深度交流。作者的叙述方式并非单向的知识灌输，而是充满了一种引导性和互动性。我感觉他总是在不断地抛出问题，引导我去思考，去探索。例如，在讨论“迁移学习”时，作者并没有直接给出答案，而是先提出“学习一个技能是否可以帮助学习另一个相似的技能？”这样的问题，然后循序渐进地引出迁移学习的概念和应用。这种方式让我保持了高度的参与感，也激发了我主动去寻找答案的动力。书中提到的“元学习”的概念，更是让我眼前一亮，它探讨的是“如何学习如何学习”，这种深层次的思考，让我对人工智能的未来发展有了全新的认识。我不仅学习了具体的算法和模型，更重要的是，我开始理解了计算智能背后更深层次的哲学思考和技术演进的逻辑。这本书不仅仅是技术书籍，更像是一本关于人工智能思想史的读物，它让我看到了智能的演变，也看到了人类智慧的结晶。

这本书对计算智能领域前沿动态的把握也非常到位。作者在介绍深度学习时，不仅讲解了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本原理，还提到了近年来非常热门的Transformer模型，以及它在自然语言处理领域的巨大成功。书中甚至还涉及到了生成对抗网络（GAN）的原理和应用，这让我对人工智能的创造性能力有了更直观的认识。我特别欣赏作者在解释这些前沿技术时，能够做到既保持其学术严谨性，又能够以一种易于理解的方式呈现。他会解释模型的数学基础，但同时也会用生动的例子来说明其工作流程。例如，在介绍GAN时，他用了“伪造者”和“鉴别者”的比喻，让我瞬间明白了生成模型和判别模型之间的博弈关系。我感觉自己仿佛置身于一个前沿科技的研讨会，听着最权威的专家解读最热门的技术。这本书让我能够站在巨人的肩膀上，眺望计算智能的未来。

我一直在寻找一本能够真正帮助我理解“机器学习”这个概念的书，而《计算智能》这本书，无疑是我的最佳选择。它不仅仅停留在概念的层面，而是深入到各种机器学习算法的内部机制。我被书中对支持向量机（SVM）的讲解深深吸引，作者详细剖析了核函数的概念，以及它如何解决非线性分类问题，甚至还提到了拉格朗日乘子法的作用。虽然这些数学原理对我来说有一定的挑战，但作者的讲解清晰且有条理，结合图示，我竟然能够理解其背后的数学逻辑。更让我惊喜的是，书中还介绍了决策树、随机森林等多种算法，并且详细对比了它们各自的优缺点和适用场景。我感觉自己仿佛置身于一个算法的“兵器库”，学习如何运用不同的工具去解决实际问题。这本书的价值在于，它不仅教授了“是什么”，更重要的是教授了“为什么”和“怎么做”。我从中获得的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维方式。这种能力，将对我在未来的学习和工作中产生深远的影响。

这本书的排版和设计也给我留下了深刻的印象。扉页的设计就很有艺术感，简洁却不失力量，预示着里面内容的深度。翻开书页，我注意到文字的间距恰到好处，不会让人觉得拥挤，也不会过于疏离，阅读起来非常舒适。每章的开头都有一个小引子，或者一个引人深思的问题，或者一个相关的历史故事，这使得我能够快速进入到该章节的主题之中，并且在阅读过程中保持高度的专注。书中的插图和图表更是点睛之笔，它们并非随意添加，而是紧密围绕着文字内容，将抽象的概念具象化，比如神经网络的结构图，清晰明了，让原本晦涩难懂的连接关系变得直观易懂。我尤其欣赏作者在解释一些复杂的算法时，能够提供多种不同视角的解释，并配以相应的图示，让我能够从不同的角度去理解同一个概念，从而加深记忆和理解。虽然我对其中一些数学原理的理解还不够透彻，但通过作者的讲解和图表的辅助，我依然能够把握住核心思想。这本书的细节之处体现了作者的用心，也反映了其作为一本优秀科普读物的严谨态度。我甚至会时不时地回过头去翻看那些图表，因为它们已经成为了我理解书中内容的“路标”。

读完《计算智能》这本书，我感觉自己对“人工智能”这个词汇有了更深刻、更全面的理解。我不再仅仅将其视为一个抽象的概念，而是开始能够将其拆解为各种具体的算法、模型和技术。作者在书中构建了一个非常完整的知识体系，从基础的逻辑推理，到复杂的机器学习，再到前沿的深度学习，每一个部分都衔接得非常自然。我尤其被书中对“智能体”的讨论所吸引，它让我理解了如何构建一个能够感知环境、做出决策并采取行动的智能系统。这种从个体到整体的视角，让我对人工智能的未来发展有了更宏观的把握。而且，作者在结尾部分还对计算智能的伦理和社会影响进行了探讨，这让我意识到，在追求技术进步的同时，我们还需要关注其可能带来的挑战和机遇。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本引导我们思考人工智能未来方向的著作。它在我心中播下了对计算智能探索的种子，我期待着在未来的日子里，能在这片知识的沃土上，收获更多的智慧和洞见。

这本书的内容深度和广度都令我印象深刻。它涵盖了计算智能的多个重要分支，从早期的专家系统，到后来的模糊逻辑，再到如今热门的神经网络和深度学习，几乎无所不包。而且，作者在介绍每个分支时，都会追溯其历史渊源，并阐述其发展过程中的关键突破。我特别喜欢书中关于模糊逻辑的章节，它打破了我之前对“模糊”的固有认知，让我理解了模糊逻辑如何能够模拟人类的模糊判断能力，并在控制系统等领域发挥重要作用。作者通过一些实际的应用案例，比如洗衣机的模糊控制，让我看到了计算智能在生活中的具体应用。此外，书中对遗传算法的详细描述，也让我对这种模拟生物进化的优化算法有了更深刻的理解。它不仅仅是理论的介绍，还涉及到了算法的实现细节，甚至提供了伪代码。这对于想要将理论付诸实践的读者来说，无疑是非常宝贵的。总而言之，这本书的知识密度非常高，但作者的叙述方式又非常流畅，让我能够在消化知识的同时，感受到一种持续的学习乐趣。

简直是本科普读物

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想入门智能算法的这本书是很好的入门教材。

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