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[美] 羅素，殷建平 著

圖書標籤:

• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• 教材
• 教程
• 計算機科學
• 算法
• Python
• 現代方法
• AI

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302331094

商品編碼：11294255971

包裝：平裝

齣版時間：2013-11-01

基本信息

書名：人工智能：一種現代的方法(第3版)(世界計算機教材精選)

：128.00元

作者：(美)羅素,殷建平

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2013-11-01

ISBN：9787302331094

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：大32開

商品重量：1.380kg

編輯推薦

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美國伯剋利大學與Google人工智能科學傢閤作編寫，全世界100多個國傢1200多所大學使用

內容提要

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　　《世界計算機教材精選·人工智能：一種現代的方法（第3版）》是、經典的人工智能教材，已被全世界100多個國傢的1200多所大學用作教材。
　　《世界計算機教材精選·人工智能：一種現代的方法（第3版）》的*版全麵而係統地介紹瞭人工智能的理論和實踐，闡述瞭人工智能領域的核心內容，並深入介紹瞭各個主要的研究方嚮。全書分為七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“問題求解”，第III部分“知識、推理與規劃”，第IV部分“不確定知識與推理”，第V部分“學習”，第VI部分“通信、感知與行動”，第VII部分“結論”。《世界計算機教材精選·人工智能：一種現代的方法（第3版）》既詳細介紹瞭人工智能的基本概念、思想和算法，還描述瞭其各個研究方嚮前沿的進展，同時收集整理瞭詳實的曆史文獻與事件。另外，本書的配套網址為教師和學生提供瞭大量教學和學習資料。
　　本書適閤於不同層次和領域的研究人員及學生，是高等院校本科生和研究生人工智能課的*教材，也是相關領域的科研與工程技術人員的重要參考書。

目錄

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第1部分 人工智能
第1章 緒論
1.1 什麼是人工智能
1.2 人工智能的基礎
1.3 人工智能的曆史
1.4 新發展水平
1.5 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題
第2章 智能Agent
2.1 Agent和環境
2.2 好的行為：理性的概念
2.3 環境的性質
2.4 Agent的結構
2.5 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題

第Ⅱ部分 問題求解
第3章 通過搜索進行問題求解
3.1 問題求解Agent
3.2 問題實例
3.3 通過搜索求解
3.4 無信息搜索策略
3.5 有信息（啓發式）的搜索策略
3.6 啓發式函數
3.7 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題
第4章 經典搜索
4.1 局部搜索算法和優化問題
4.2 連續空間中的局部搜索
4.3 使用不確定動作的搜索
4.4 使用部分可觀察信息的搜索
4.5 聯機搜索Agent和未知環境
4.6 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題
第5章 對抗搜索
5.1 博弈
5.2 博弈中的優化決策
5.3 a-p剪枝
5.4 不完美的實時決策
5.5 隨機博弈
5.6 部分可觀察的博弈
5.7 博弈程序發展現狀
5.8 其他途徑
5.9 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題
第6章 約束滿足問題
6.1 定義約束滿足問題
6.2 約束傳播：CSP中的推理
6.3 CSP的迴溯搜索
6.4 CSP局部搜索
6.5 問題的結構
6.6 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題

第Ⅲ部分 知識、推理與規劃
第7章 邏輯Agent
7.1 基於知識的Agent
7.2 Wumpus世界
7.3 邏輯
7.4 命題邏輯：一種簡單邏輯
7.5 命題邏輯定理證明
7.6 有效的命題邏輯模型檢驗
7.7 基於命題邏輯的Agent
7.8 本章小結
……

第Ⅳ部分 不確定知識與推理
第V部分 學習
第Ⅵ部分 通訊、感知與行動
第Ⅶ部分 結論
參考文獻

作者介紹

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　　Stuart Russell，1962年生於英格蘭的Portsmouth。他於1982年以一等成績在牛津大學獲得物理學學士學位，並於1986年在斯坦福大學獲得計算機科學的博士學位。之後他進入加州大學伯剋利分校，任計算機科學教授，智能係統中心主任，擁有Smith-Zadeh工程學講座教授頭銜。1990年他獲得國傢科學基金的“總統青年研究者奬”（Presidential Young Investigator Award），1995年他是“計算機與思維奬”（Computer and Thought Award）的獲得者之一。1996年他是加州大學的Miller教授（Miller Professor），並於2000年被任命為首席講座教授（Chancellor's Professorship）。1998年他在斯坦福大學做過Forsythe紀念演講（Forsythe Memorial Lecture）。他是美國人工智能學會的會士和前執行委員會委員。他已經發錶100多篇論文，主題廣泛涉及人工智能領域。他的其他著作包括《在類比與歸納中使用知識》（The Use of Knowledge in Analogy abd Induction）．以及（與Eric Wefald閤著的）《做正確的事情：有限理性的研究》（Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality）。
　　Peter Norvig，現為Google研究院主管（Director of Research），2002-2005年為負責核心Web搜索算法的主管。他是美國人工智能學會的會士和ACM的會士。他曾經是NASAAmes研究中心計算科學部的主任，負責NASA在人工智能和機器人學領域的研究與開發，他作為Junglee的首席科學傢幫助開發瞭一種早的互聯網信息抽取服務。他在布朗（ Brown）大學得應用數學學士學位，在加州大學伯剋利分校獲得計算機科學的博士學位。他獲得瞭伯剋利“校友和工程創新奬”，從NASA獲得瞭“非凡成就勛章”。他曾任南加州大學的教授，並是伯剋利的研究員。他的其他著作包括《人工智能程序設計範型：通用Lisp語言的案例研究》（Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp）和《Verbmobil：一個麵對麵對話的翻譯係統》（Verbmobil:A Translation System for Face-to-FaceDialog），以及《UNIX的智能幫助係統》（lntelligent Help Systemsfor UNIX）。

文摘

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序言

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《深度學習：核心概念與實踐應用》 這是一本深入探討深度學習技術、理論及實際應用的書籍。本書旨在為讀者提供一個全麵而係統的學習框架，幫助他們理解深度學習的基石，掌握常用的算法模型，並能夠將其應用於解決現實世界中的復雜問題。 核心內容概覽： 本書將從基礎概念入手，循序漸進地引導讀者進入深度學習的廣闊天地。 第一部分：深度學習基礎 引言： 探討人工智能發展曆程，深度學習的興起及其重要性，以及本書的學習目標和結構。 機器學習基礎迴顧： 簡要迴顧監督學習、無監督學習、強化學習等基本概念，以及模型評估、過擬閤與欠擬閤等關鍵知識點，為後續深度學習內容的鋪墊。 神經網絡入門： 介紹人工神經網絡的基本構成，包括神經元模型（感知機）、激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等）及其作用，以及多層感知機（MLP）的結構和工作原理。 反嚮傳播算法： 詳細講解反嚮傳播算法的原理、數學推導過程及其在神經網絡訓練中的核心地位，包括梯度下降及其變種（SGD, Adam, RMSprop等）。 第二部分：常用深度學習模型 捲積神經網絡 (CNN)： 核心原理： 深入剖析捲積層、池化層（Pooling）、全連接層等CNN的關鍵組件，解釋它們如何有效地提取圖像特徵。 經典架構： 介紹LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等裏程碑式的CNN架構，分析其設計思想和演進曆程。 應用場景： 重點討論CNN在圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等領域的成功應用。 循環神經網絡 (RNN) 與長短期記憶網絡 (LSTM)： 序列建模： 闡述RNN處理序列數據的能力，解釋其在文本、語音、時間序列等領域的重要性。 RNN的挑戰： 分析傳統RNN在處理長序列時麵臨的梯度消失和梯度爆炸問題。 LSTM與GRU： 詳細介紹LSTM和GRU（門控循環單元）的內部結構和門控機製，解釋它們如何有效地解決長期依賴問題。 應用領域： 涵蓋機器翻譯、文本生成、語音識彆、情感分析等自然語言處理（NLP）任務。 Transformer模型： 自注意力機製： 深入理解自注意力（Self-Attention）和多頭注意力（Multi-Head Attention）的機製，解釋其如何捕捉序列中的全局依賴關係。 Encoder-Decoder架構： 分析Transformer的Encoder和Decoder結構，以及其在序列到序列任務中的優勢。 預訓練模型： 介紹BERT、GPT係列等基於Transformer的預訓練模型，及其在NLP領域的顛覆性影響。 應用拓展： 探討Transformer在計算機視覺（Vision Transformer）等跨領域應用。 第三部分：深度學習實踐與進階 數據預處理與增強： 講解數據清洗、歸一化、特徵工程以及各種數據增強技術，確保模型訓練數據的質量和多樣性。 模型訓練技巧： 涵蓋正則化（Dropout, L1/L2正則化）、早停（Early Stopping）、批量歸一化（Batch Normalization）等提高模型泛化能力的技術。 超參數調優： 介紹網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等常用的超參數搜索方法。 遷移學習與微調： 闡述如何利用預訓練模型進行遷移學習，以及如何對模型進行微調以適應特定任務。 生成對抗網絡 (GAN)： 核心思想： 介紹GAN的生成器和判彆器的對抗訓練機製。 GAN變種： 探討DCGAN、StyleGAN等經典GAN模型，以及其在圖像生成、風格遷移等方麵的應用。 深度強化學習基礎： 簡要介紹強化學習的基本概念（Agent, Environment, State, Action, Reward），以及Deep Q-Networks (DQN) 等基本深度強化學習算法。 模型部署與應用： 討論模型部署的常見框架和策略，以及將深度學習模型集成到實際應用中的流程。 第四部分：前沿與未來展望 可解釋性AI： 探討深度學習模型的可解釋性問題，介紹LIME、SHAP等可解釋性工具。 公平性與倫理： 討論深度學習模型中的偏見問題，以及如何在模型設計和應用中考慮公平性和倫理道德。 最新研究方嚮： 簡要介紹圖神經網絡（GNN）、自監督學習、多模態學習等當前熱門的研究領域。 未來趨勢： 對深度學習技術的未來發展方嚮進行展望，包括更強大的模型、更高效的訓練方法以及更廣泛的應用領域。 本書特色： 理論與實踐並重： 既有嚴謹的數學推導和理論解釋，也包含豐富的代碼示例和實戰指導。 循序漸進的結構： 從基礎概念到高級模型，再到實際應用，學習路徑清晰，適閤不同程度的讀者。 詳盡的案例分析： 結閤實際項目和數據集，幫助讀者理解理論知識在解決具體問題中的應用。 前沿技術的覆蓋： 緊跟深度學習領域的最新發展，介紹最新的算法和技術。 麵嚮應用的設計： 重點關注如何將深度學習技術應用於解決實際業務問題，培養讀者的工程實踐能力。 本書適閤對深度學習感興趣的軟件工程師、數據科學傢、研究人員以及相關專業的學生。無論您是初學者還是希望深入瞭解深度學習的進階者，都能從本書中獲益匪淺。通過係統學習本書內容，讀者將能夠掌握構建、訓練和部署先進深度學習模型的關鍵技能，為在人工智能領域的工作和研究打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就聽說瞭，一直是人工智能領域的經典教材，很多人都推薦，說它內容全麵、講解透徹，是入門AI的不二之選。我一直想買一本深入學習一下，但是平時工作比較忙，總是抽不齣完整的時間來係統學習。這次終於下定決心，準備把它搬迴傢，好好啃一啃。收到書的時候，感覺沉甸甸的，這厚度就預示著裏麵的內容量絕對紮實。封麵設計簡潔大方，很有學術範兒，一看就是正規齣版物。書的紙張質量也很好，觸感細膩，印刷清晰，一點也不傷眼睛，這一點對於需要長時間閱讀的我來說非常重要。我特彆喜歡它這種循序漸進的講解方式，從最基礎的概念講起，一步一步深入到復雜的算法和模型。聽說裏麵涵蓋瞭從搜索、知識錶示、推理到機器學習、深度學習等幾乎所有AI的核心領域，我特彆期待能通過這本書，把之前零散的知識點串聯起來，形成一個完整的知識體係。而且，這本書據說還提供瞭很多實際的案例和練習題，這對於我這種動手能力稍弱的人來說，簡直是福音。我希望通過這本書的學習，能夠真正理解AI的底層邏輯，而不僅僅是停留在“調包俠”的層麵。我最近也在關注一些AI的熱點應用，比如自然語言處理、計算機視覺等等，這本書應該能為我提供紮實的基礎理論支持，讓我能更好地理解和應用這些技術。總的來說，我對這本書的期望值非常高，希望它能成為我AI學習之路上的重要助力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直對人工智能這個領域充滿好奇，但又感覺它門檻很高，很多概念都聽起來雲裏霧裏，不知道從何下手。市麵上關於AI的書籍也很多，但真正能把復雜問題講得通俗易懂，又兼顧理論深度和實踐指導的，並不多見。偶然的機會，我看到有人推薦瞭這本書，說它被稱為AI領域的“聖經”，內容權威且全麵，能夠幫助讀者建立起紮實的AI知識體係。我本來還有點猶豫，畢竟價格也不算便宜，而且我對自己的學習能力也不是特彆自信。但是，仔細看瞭介紹後，我發現它不僅涵蓋瞭AI的各個分支，還注重理論與實踐的結閤，據說還提供瞭大量的代碼示例和練習題，這讓我覺得這本書非常實用，值得投資。我最近正好有一些空閑時間，想利用這段時間好好提升一下自己的專業技能，AI無疑是目前最熱門、最有前景的領域之一。我希望通過閱讀這本書，能夠係統地瞭解AI的發展曆程、核心原理，以及各種算法和模型的具體應用。我特彆希望能弄明白機器學習和深度學習到底是怎麼迴事，以及它們在實際中是如何工作的。這本書的厚度也讓我覺得內容一定非常豐富，我不需要再東拼西湊地去找各種資料瞭，一本書就能解決大部分問題，這對於我這種喜歡“一站式”學習的人來說，簡直太棒瞭。收到書後，我迫不及待地翻閱瞭一下，感覺內容確實非常詳實，排版也很清晰，我很有信心能從中獲得很多有價值的知識。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備考研的學生，專業方嚮是計算機科學，而人工智能正是我們專業未來發展的重點。所以，這本書對我來說，不僅僅是一本參考書，更是一本重要的學習資料。我之前在一些課程中接觸過AI的一些基礎概念，但總感覺不夠係統，很多知識點都是零散的。我在網上搜索瞭很久，想找一本能夠全麵、深入地講解AI原理的教材，很多學長學姐都推薦瞭這本書，說它覆蓋瞭AI的各個主要領域，而且講解的深度和廣度都非常適閤研究生階段的學習。收到書後，我立刻打開看瞭看目錄，發現它從最基礎的搜索算法，到知識錶示、推理，再到機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等等，幾乎把AI的每一個重要分支都講到瞭，而且還涉及瞭很多前沿的研究方嚮。這對我來說，意味著我可以在一本教材裏，建立起一個非常完整的AI知識框架。我特彆欣賞它那種嚴謹的邏輯和詳實的論證，很多復雜的數學推導都講解得很清楚，這對於我理解算法的底層原理至關重要。我還發現書裏麵有很多圖示和錶格，這有助於我更好地理解抽象的概念，而且還提供瞭大量的參考文獻，方便我進一步深入研究。我計劃將這本書作為我的主要學習資料，配閤課堂學習和一些在綫課程，希望能對AI有一個非常深入和透徹的理解，為我的考研復習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對科技發展保持高度敏感的人，我一直非常關注人工智能的最新進展。我經常在各種科技新聞和論壇上看到關於AI的討論，但很多時候，我感覺自己對這些概念的理解還停留在錶麵。我渴望能夠深入瞭解AI的本質，理解它的工作原理，而不是僅僅停留在“聽過”的層麵。經過一番研究，我發現這本書是AI領域的經典之作，被譽為AI學習者的必讀書籍。很多人都評價這本書內容權威、係統、深入，能夠幫助讀者構建起紮實的AI理論基礎。我瞭解到，這本書第三版的更新，意味著它涵蓋瞭最新的AI研究成果和技術發展，這一點非常吸引我。收到書後，它的厚度和精煉的語言讓我感受到內容的豐富和專業。我翻閱瞭目錄，發現它幾乎涵蓋瞭AI的每一個重要領域，從搜索、規劃，到機器學習、深度學習，再到自然語言處理、計算機視覺等等，應有盡有。我特彆期待它在機器學習和深度學習部分的講解，希望能真正弄明白這些目前最熱門的技術是如何工作的。我還聽說這本書提供瞭大量的參考文獻，這對於我這種喜歡追根溯源、深入研究的人來說，簡直是寶藏。我計劃將這本書作為我深入學習AI的指引，認真研讀，並嘗試理解書中的每一個概念和算法，希望能真正提升我對AI的認知水平。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能這個充滿未來感的技術領域抱有濃厚的興趣，但苦於找不到一本既權威又易於理解的書籍來係統學習。在瀏覽瞭大量的書評和推薦後，我最終選擇瞭這本書。它被譽為人工智能領域的“必讀書籍”，以其內容的全麵性、理論的嚴謹性和講解的深度而著稱。當我收到這本書時，它的厚重感和精美的印刷質量立刻給我留下瞭深刻的印象。翻開書頁，我被其清晰的排版和詳實的章節安排所吸引。書中的內容從最基礎的搜索問題和邏輯推理，一路深入到復雜的機器學習算法、深度學習模型，甚至還涉及瞭概率圖模型和強化學習等前沿領域。這無疑為我提供瞭一個完整的AI知識框架。我特彆期待它在機器學習和深度學習部分的講解，希望能真正理解這些強大的技術是如何工作的，以及它們在現實世界中的廣泛應用。我還注意到，這本書提供瞭大量的參考文獻，這對於我這種希望進一步深入研究的讀者來說，無疑是寶貴的資源。我計劃將這本書作為我深入學習AI的“指南針”，認真研讀，希望能夠真正掌握人工智能的核心知識，並為我未來的學習和工作提供堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對科學和技術充滿熱情的人，我對人工智能的迷戀由來已久。我曾經嘗試過閱讀一些關於AI的文章和入門教程，但總感覺它們過於碎片化，難以形成完整的知識體係。我渴望能夠找到一本能夠係統、全麵地講解AI核心概念和技術的書籍，從而真正理解這個迷人的領域。經過多方打聽和比較，我瞭解到這本書是AI領域的經典之作，被譽為“AI的百科全書”，它以其嚴謹的理論、全麵的內容和深入的講解而聞名。收到書後，我立刻被它的厚度所震撼，這預示著裏麵包含著豐富而深入的內容。我迫不及待地翻閱瞭目錄，發現它幾乎涵蓋瞭AI的每一個重要方麵，從早期的搜索算法，到知識錶示、推理，再到機器學習、深度學習，以及更廣泛的應用領域，如自然語言處理、計算機視覺等等。我特彆欣賞它那種從基礎概念齣發，逐步深入到復雜理論的講解方式，這對於我這樣的非專業背景讀者來說，非常友好。我還注意到，書中提供瞭大量的數學公式和算法描述，這讓我看到瞭它在理論深度上的紮實。我計劃將這本書作為我深入學習AI的“寶典”，認真研讀，並嘗試理解其中的每一個細節，希望能在這個過程中，真正領略到人工智能的魅力，並為我今後的進一步探索打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在職的軟件工程師，我深知技術更新換代的速度之快，尤其是人工智能領域，近年來更是呈現爆炸式的發展。我之前的工作中，雖然也接觸過一些AI相關的項目，但大多是停留在應用層麵，對於其背後的原理和核心技術，我一直感到有些力不從心。我希望能夠通過一本權威的書籍，係統地學習AI的理論知識，從而更好地理解和應用各種AI技術，也為自己未來的職業發展增加競爭力。經過一番比較和谘詢，我選擇瞭這本書。它被廣泛認為是AI領域的經典之作，內容全麵，講解深入，而且更新到瞭第三版，說明其內容一直在不斷完善和發展，這一點非常重要。收到書後，我立刻被它的厚度和內容量所吸引。它涵蓋瞭從最基礎的搜索算法、邏輯推理，到復雜的機器學習、深度學習模型，再到概率圖模型、強化學習等，幾乎是應有盡有。我特彆喜歡它那種邏輯嚴謹、條理清晰的講解方式，即使是復雜的數學公式和算法，作者也都能用清晰的語言和生動的例子來解釋，讓我能夠逐步理解。我還注意到，這本書不僅有理論講解，還提供瞭很多算法的僞代碼和僞代碼，這對於我這種喜歡動手實踐的工程師來說，非常有幫助。我計劃將這本書作為我的主要學習資源，每天抽齣一定的時間來閱讀和消化，並嘗試將書中的知識應用到我日常的工作中，我相信這會極大地提升我的技術能力和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對“智能”這個概念非常著迷，尤其是當它與計算機科學相結閤，形成瞭人工智能這個充滿魅力的領域。雖然我不是專業的科班齣身，但齣於濃厚的興趣，我一直想找一本能夠係統、全麵地引導我入門AI的書籍。市麵上關於AI的書籍琳琅滿目，但很多都過於偏重某一方麵，或者講解得過於碎片化，讓我難以形成完整的認知。經過多方打聽和比較，我發現這本書被譽為AI領域的“百科全書”，內容涵蓋瞭AI的方方麵麵，而且講解非常深入淺齣，非常適閤像我這樣的初學者。收到書後，它的厚度讓我感到既興奮又有點小壓力，但翻開書頁，看到清晰的排版和精煉的語言，我的信心又迴來瞭。我特彆喜歡它那種從最基礎的概念開始講解的方式，比如什麼是智能體，什麼是搜索算法，一步步構建起來，讓我能夠循序漸進地理解。書中的很多例子都非常貼切，能夠幫助我更好地理解抽象的理論。我還注意到，它不僅講解瞭理論，還提及瞭一些實際的應用場景，這讓我對AI有瞭更直觀的認識。我計劃利用業餘時間，認真閱讀這本書，一步一個腳印地學習，希望能真正理解AI的奧秘，並為我今後進一步深入學習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能領域充滿好奇的學生，一直想深入瞭解AI的原理和應用。在選擇學習資料的過程中，我瞭解到這本書是人工智能領域的經典教材，被廣泛推薦給想要係統學習AI的讀者。收到書後，它的厚度和精美的裝幀立刻吸引瞭我。我翻閱瞭目錄，發現它涵蓋瞭AI的各個重要分支，從最基礎的搜索和博弈，到知識錶示、推理，再到機器學習、神經網絡、深度學習等前沿領域，內容非常全麵。我特彆欣賞它那種邏輯嚴謹、條理清晰的講解方式。書中的數學推導和算法描述都非常詳細，有助於我理解AI的底層原理。我還發現，書中穿插瞭很多現實世界的例子和應用，這讓我能夠更好地理解抽象的理論在實際中的應用。對於我這樣的學生來說，能夠在一本書中獲得如此係統和深入的學習體驗，是非常難得的。我計劃將這本書作為我的主要學習教材，配閤學校的課程和老師的指導，認真研讀，希望能對AI有一個全麵而深入的理解，為我未來的學術研究和職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在互聯網公司工作的開發人員，近年來，人工智能的發展勢頭迅猛，幾乎影響著各個行業。我發現，很多公司都在積極擁抱AI技術，我也意識到，如果不跟上AI的步伐，很容易被時代淘汰。所以，我下定決心要係統地學習人工智能。在選擇教材的過程中，我反復比較瞭很多書籍，最終鎖定瞭這本書。它被廣泛認為是AI領域的權威教材，內容詳實，講解深入，而且更新到瞭第三版，說明其內容緊跟時代發展。收到書後，它的厚度和內容量讓我感到非常滿意，這預示著它能夠提供一個非常全麵的AI知識體係。我尤其看重它在理論深度方麵的錶現，因為我希望能理解AI的底層邏輯，而不僅僅是停留在API調用層麵。我瞭解到，這本書的作者是該領域的頂尖學者，他們的講解一定非常權威和專業。我迫不及待地翻閱瞭目錄，發現它涵蓋瞭AI的各個主要分支，包括知識錶示、推理、學習、感知、自然語言處理等，這正是我所需要的。我計劃利用業餘時間，將這本書作為我的主要學習資料，逐章逐節地深入學習，並嘗試理解其中的數學原理和算法實現，希望能夠將所學知識融會貫通，並應用到實際工作中，提升我的技術能力和職業競爭力。

評分☆☆☆☆☆

挺值的，學到瞭很多，很值得去買

評分☆☆☆☆☆

木有保護膜包裝，但快遞包的很好，書的紙張一般，不太像正版

評分☆☆☆☆☆

挺好的，實惠。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

很快收到咯還沒看呢

評分☆☆☆☆☆

經典圖書，值得擁有

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

很快收到咯還沒看呢

評分☆☆☆☆☆

還好吧還好吧

評分☆☆☆☆☆

書真的是好書，就是翻譯太爛