人工智能/21世纪高等学校计算机专业实用规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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尚文倩 著

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• 人工智能
• 计算机专业
• 规划教材
• 高等教育
• 21世纪
• 实用
• 计算机科学
• 学科建设
• 人才培养
• 专业课程

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302464624

版次：1

商品编码：12112047

包装：平装

丛书名： 21世纪高等学校计算机专业实用规划教材

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：219

字数：353000

正文语种：中文

编辑推荐

随着2016年3月AlphaGo（阿法狗）战胜围棋世界冠军、职业九段选手李世石，并以4:1的总分获胜以来，“人工智能”成为人们舌尖上的话题，本书旨在揭开人工智能的神秘面纱，为大家展示其精髓。
本书作者在多年讲授人工智能课程的基础上，对相关理论与技术进行了提炼与总结，使全书结构严谨、逻辑性及前后章节的衔接增强，兼有普及与提高的双重功能。传统人工智能部分深入浅出，通俗易懂，容易学习；现代人工智能部分则体现其创新、精髓和尖端。
每章后面附有习题，以供读者练习；提供配套课件，读者可在清华大学出版社网站本书页面下载。

内容简介

　　《人工智能/21世纪高等学校计算机专业实用规划教材》系统介绍了人工智能的基本原理、基本技术、基本方法和应用领域等内容，比较全面地反映了60年来人工智能领域的进展，并根据人工智能的发展动向对一些传统内容做了取舍。
　　《人工智能/21世纪高等学校计算机专业实用规划教材》共9章。第1章介绍人工智能的基本概念、发展历史、应用领域等。其后8章的内容分为两大部分：第1部分（第2～5章）主要讲述传统人工智能的基本概念、原理、方法和技术，涵盖知识表示、搜索策略、确定性推理和不确定推理的相关技术与方法；第二部分（第6～9章）主要讲述现代人工智能的新的技术和方法，涵盖机器学习、数据挖掘、大数据、深度学习的新技术与方法。每章后面附有习题，以供读者练习。
　　《人工智能/21世纪高等学校计算机专业实用规划教材》主要作为计算机专业本科生和其他相关学科本科生相关课程教材，也可供研究生和有关科技人员参考。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 人工智能的定义
1．2 人工智能的发展历史
1．2．1 孕育阶段
1．2．2 形成阶段
1．2．3 发展阶段
1．3 人工智能的三大学派
1．3．1 符号主义
1．3．2 连接主义
1．3．3 行为主义
1．4 人工智能研究内容与应用领域
1．4．1 问题求解
1．4．2 专家系统
1．4．3 机器学习
1．4．4 神经网络
1．4．5 模式识别
1．4．6 数据挖掘和知识发现
1．4．7 计算机视觉
1．4．8 智能控制
1．4．9 计算智能
1．4．10 其他
1．5 人工智能的发展趋势
1．5．1 多学科交叉研究
1．5．2 智能应用和智能产业
1．6 习题

第2章 知识表示
2．1 概述
2．1．1 知识及知识的分类
2．1．2 知识表示
2．2 谓词逻辑表示法
2．2．1 基本概念
2．2．2 谓词逻辑表示法
2．2．3 谓词逻辑表示法的经典应用
2．2．4 谓词逻辑表示法的特点
2．3 产生式表示法
2．3．1 概述
2．3．2 产生式系统
2．3．3 产生式表示法应用举例
2．3．4 产生式系统的推理方式
2．3．5 产生式系统的特点
2．4 语义网络表示法
2．4．1 语义网络基本概念
2．4．2 语义网络中常用的语义联系
2．4．3 语义网络表示知识的方法
2．4．4 语义网络的推理过程
2．4．5 语义网络表示的特点
2．5 框架表示法
2．5．1 框架基本结构
2．5．2 基于框架的推理
2．5．3 框架表示法的特点
2．6 习题

第3章 搜索策略
3．1 搜索的基本概念
3．1．1 搜索的含义
3．1．2 状态空间法
3．1．3 问题归约法
3．2 状态空间搜索
3．2．1 盲目搜索
3．2．2 状态空间的启发式搜索
3．3 博弈树的启发式搜索
3．3．1 概述
3．3．2 极大极小过程
3．3．3 ？-饧糁？
3．4 习题

第4章 确定性推理
4．1 推理的基本概念
4．1．1 什么是推理
4．1．2 推理方法及其分类
4．1．3 推理的控制策略及其分类
4．1．4 正向推理
4．1．5 逆向推理
4．1．6 混合推理
4．2 推理的逻辑基础
4．2．1 谓词公式的解释
4．2．2 谓词公式的永真性与可满足性
4．2．3 谓词公式的等价性与永真蕴含性
4．2．4 谓词公式的范式
4．2．5 置换与合一
4．3 自然演绎推理
4．4 归结演绎推理
4．4．1 子句集及其简化
4．4．2 鲁滨逊归结原理
4．4．3 归结演绎推理的归结策略
4．4．4 用归结反演求取问题的解
4．5 基于规则的演绎推理
4．5．1 规则正向演绎推理
4．5．2 规则逆向演绎推理
4．6 习题

第5章 不确定性推理
5．1 概述
5．1．1 为什么要采用不确定性推理
5．1．2 不确定性推理要解决的问题
5．1．3 不确定性推理类型
5．2 概率基础
5．3 主观贝叶斯方法
5．3．1 不确定性的表示
5．3．2 组合证据不确定性的计算
5．3．3 不确定性的传递算法
5．3．4 结论不确定性的合成
5．4 可信度方法
5．4．1 不确定性的表示
5．4．2 组合证据不确定性的计算
5．4．3 不确定性的传递算法
5．4．4 结论不确定性的合成
5．5 证据理论
5．5．1 理论基础
5．5．2 不确定性表示
5．5．3 组合证据不确定性的计算
5．5．4 不确定性的更新
5．6 模糊推理
5．6．1 模糊知识的表示
5．6．2 模糊概念的匹配
5．6．3 模糊推理
5．7 习题

第6章 机器学习
6．1 概述
6．1．1 机器学习的基本概念
6．1．2 机器学习的发展历史
6．1．3 学习系统的基本模型
6．1．4 学习策略
6．2 记忆学习
6．3 归纳学习
6．3．1 示例学习
6．3．2 观察与发现学习
6．4 决策树学习
6．5 类比学习
6．5．1 类比学习的基本过程
6．5．2 属性类比学习
6．5．3 转换类比学习
6．5．4 派生类比学习
6．5．5 联想类比学习
6．6 解释学习
6．7 神经学习
6．7．1 感知器学习
6．7．2 反向传播网络学习
6．7．3 Hopfield网络学习
6．8 贝叶斯学习
6．8．1 贝叶斯定理
6．8．2 朴素贝叶斯分类算法
6．9 在线机器学习
6．9．1 截断梯度法
6．9．2 前向后向切分算法
6．9．3 正则对偶平均算法
6．9．4 FTRL
6．10 习题

第7章 数据挖掘
7．1 数据挖掘概述
7．1．1 数据挖掘概念与发展
7．1．2 数据挖掘的任务
7．1．3 数据挖掘的应用
7．1．4 数据挖掘过程与方法
7．2 分类
7．2．1 决策树分类法
7．2．2 基于规则的分类器
7．2．3 朴素贝叶斯分类器
7．2．4 基于距离的分类算法
7．3 聚类
7．3．1 概念
7．3．2 聚类分析的基本方法
7．4 关联规则
7．4．1 基本概念
7．4．2 关联规则挖掘算法
7．4．3 关联规则生成
7．5 习题

第8章 大数据
8．1 大数据概述
8．1．1 大数据概念
8．1．2 特征
8．1．3 发展历程
8．1．4 应用
8．2 数据获取
8．2．1 网络爬虫
8．2．2 RSS
8．3 数据挖掘
8．3．1 概述
8．3．2 数据挖掘工具
8．3．3 现状与未来
8．4 数据分析
8．4．1 概述
8．4．2 数据分析流程
8．4．3 数据分析方法
8．4．4 数据分析工具
8．5 Hadoop
8．5．1 简介
8．5．2 分布式离线计算框架MapReduce
8．5．3 Hadoop分布式文件系统
8．5．4 HBase大数据库
8．6 数据可视化
8．7 习题

第9章 深度学习
9．1 深度学习应用背景与概述
9．1．1 应用背景
9．1．2 概述
9．1．3 人脑视觉机理
9．2 特征的概念
9．2．1 特征表示的粒度
9．2．2 初级（浅层）特征表示
9．2．3 结构性特征表示
9．2．4 特征数量
9．3 深度学习基本思想
9．4 浅层学习和深度学习
9．4．1 浅层学习
9．4．2 深度学习
9．5 深度学习常用模型和方法
9．5．1 自动编码器
9．5．2 稀疏编码
9．5．3 深度信念网络
9．5．4 卷积神经网络
9．6 深度学习展望
9．7 习题

参考文献

前言/序言

　　人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机科学的一个分支，被称为20世纪世界三大尖端科技（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被称为21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
　　人工智能作为一门学科从正式提出到现在，已经走过了一甲子的岁月，经历了风风雨雨、起起落落。随着2016年3月AlphaGo战胜世界围棋冠军、职业九段选手李世石，人工智能又一次受到了世人极大的关注。2014年人工智能领域全球投资总额超过19亿美元，同比增长超50%，预计2020年全球市场规模将达到183亿美元。谷歌、微软、苹果等国外科技巨头纷纷发力，国内企业也纷纷和顶尖技术团队合作，积极布局，如百度的大脑计划、科大讯飞的超脑计划、京东的智能聊天机器人等。2015年7月1日，国务院印发了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，将“互联网十人工智能”列为11项重点行动之一；2016年9月国家发改委、科技部、工信部、中央网信办制定的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》正式印发，计划到2018年基本建立人工智能的产业、服务和标准化体系，实现核心技术突破。
　　基于此，本书在传统人工智能的基础之上增加了新的人工智能的技术与方法。本书的第6章介绍了机器学习中的一些基本问题、基本方法和关键技术。第7章介绍了数据挖掘的常用技术与方法。第8章介绍了大数据的最新研究进展、最新技术与方法。第9章介绍了深度学习的常用方法与最新技术。
　　本书是集体智慧的结晶，全书由尚文倩主编，陈秀霞、封树超、颜梦菡、李振忠、王宇奇、娄延伟、程宇芬、张春洁等同学为本书做出了重要贡献，在此表示衷心的感谢！本书还参考了《2016-2020年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》，借鉴了有关教材及互联网上的一些资料，也向这些文献的作者表达诚挚的谢意！
　　由于编者水平有限，书中的疏漏在所难免，敬请广大读者批评指正。

《智启未来：人工智能的理论基石与实践之道》 内容概要： 本书旨在为读者构建一个全面而深入的人工智能知识体系，从理论基础到前沿应用，层层递进，引导读者理解并掌握这一塑造未来的颠覆性技术。全书以严谨的学术视角，结合丰富的实践案例，为希望系统学习人工智能的学子、开发者以及对AI充满好奇的各界人士提供一条清晰的学习路径。 第一章 绪论：人工智能的定义、发展历程与伦理考量 本章首先为读者勾勒出人工智能（AI）的宏大图景，清晰界定其核心概念、研究范畴以及当前在各个领域的广泛影响。我们将追溯AI从诞生之初的梦想萌芽，到经历数次低谷与爆发，直至如今成为科技革命的核心驱动力。这一历史回顾将帮助读者理解AI发展的内在逻辑和驱动因素，为后续的学习打下坚实的基础。 我们将详细探讨AI的几个关键分支，包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、专家系统等，并阐述它们之间的联系与区别。通过对经典AI问题的剖析，例如图灵测试、逻辑推理、知识表示等，读者将初步领略AI研究的深度与广度。 同时，我们不会回避AI发展过程中伴随的伦理、社会与法律问题。本章将引导读者思考AI的潜在风险，如就业冲击、隐私泄露、算法偏见、自主武器等，并探讨负责任的AI发展理念和相应的监管框架。这种前瞻性的伦理思考，是成为一名合格AI从业者的重要素养。 第二章 数学基础：驱动AI的数学语言 人工智能的蓬勃发展离不开坚实的数学基础。本章将系统梳理支撑AI算法的核心数学理论，重点关注概率论、数理统计、线性代数、微积分以及最优化理论。 概率论与数理统计： AI模型很大程度上基于对不确定性的建模与处理。我们将深入讲解概率分布、贝叶斯定理、期望与方差、假设检验、最大似然估计等概念，并展示它们如何在机器学习算法（如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型）中发挥作用。 线性代数： 数据在AI中常常以向量、矩阵的形式表示。本章将详述向量空间、矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解（SVD）等，并解释它们在数据降维（如PCA）、模型表示（如神经网络的权重矩阵）中的关键作用。 微积分： 优化是训练AI模型的核心过程。我们将复习导数、偏导数、梯度、链式法则等，并重点讲解它们如何在梯度下降等优化算法中用于调整模型参数，以最小化损失函数。 最优化理论： 除了梯度下降，我们还将介绍其他重要的优化技术，如共轭梯度法、牛顿法、Adam等，并探讨它们各自的优缺点及适用场景。 本章的目标是让读者不仅掌握这些数学工具，更能理解它们如何被巧妙地应用于构建和训练AI模型，为理解后续复杂的AI算法奠定坚实的数理基础。 第三章 机器学习基础：从数据中学习的艺术 机器学习是当前AI领域最活跃、应用最广泛的分支。本章将从机器学习的定义出发，系统介绍其主要学习范式和核心算法。 监督学习： 这是最常见的机器学习类型，通过带有标签的数据进行训练。我们将详细讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K近邻（KNN）等经典算法，并分析它们的原理、优缺点以及适用场景。 无监督学习： 针对没有标签的数据，无监督学习旨在发现数据本身的结构和规律。本章将重点介绍聚类算法（如K-means、DBSCAN）和降维算法（如PCA），并解释它们在数据探索、特征提取等方面的应用。 强化学习： 这种学习范式模仿生物的学习过程，通过与环境互动、接收奖励或惩罚来学习最优策略。我们将介绍马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、SARSA等基本概念，并初步探讨其在游戏AI、机器人控制等领域的应用。 模型评估与选择： 如何客观地评估一个机器学习模型的性能至关重要。本章将讲解交叉验证、准确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等评估指标，并探讨过拟合与欠拟合问题及其解决方法，如正则化。 通过本章的学习，读者将能够理解不同类型机器学习算法的工作原理，并具备选择和应用恰当算法解决实际问题的初步能力。 第四章 深度学习：神经网络的深度探索 深度学习是当前AI发展的核心驱动力，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习方式，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。 人工神经网络基础： 本章将从最基本的感知机（Perceptron）入手，逐步介绍多层感知机（MLP）、激活函数（如Sigmoid、ReLU、Tanh）、前向传播和反向传播算法。读者将理解神经网络是如何通过层层传递和权重更新来学习复杂模式的。 卷积神经网络（CNN）： 专为处理图像数据而设计的CNN是计算机视觉领域的基石。我们将深入讲解卷积层、池化层、全连接层的工作原理，以及它们如何有效地提取图像特征。经典CNN架构（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的介绍也将帮助读者理解深度学习在图像识别上的演进。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： RNN及其变种LSTM是处理序列数据的强大工具，在自然语言处理、语音识别等领域发挥着重要作用。本章将详细讲解RNN的循环结构和LSTM如何解决长期依赖问题，并通过实例展示它们在文本生成、机器翻译等任务中的应用。 Transformer模型与注意力机制： 近年来，Transformer模型凭借其强大的并行处理能力和出色的序列建模能力，在NLP领域占据主导地位。本章将重点介绍自注意力（Self-Attention）机制，以及Transformer架构在机器翻译、文本摘要等任务中的革命性贡献。 深度学习框架与实践： 为了让读者能动手实践，本章还将介绍主流的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，并提供一些入门级的代码示例，指导读者如何构建、训练和评估深度学习模型。 第五章 自然语言处理（NLP）：让机器理解人类语言 自然语言处理（NLP）是AI领域中最具挑战性也最具潜力的方向之一，旨在赋予机器理解、解释和生成人类语言的能力。 NLP基础： 本章将从语言学的基本概念出发，介绍文本预处理技术，如分词、词性标注、命名实体识别、停用词去除。读者将了解如何将非结构化的文本数据转化为机器可以处理的格式。 文本表示： 如何将词语、句子和文档转化为数值向量是NLP的关键。我们将讲解词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec、GloVe）以及上下文相关的词嵌入（如ELMo、BERT）等表示方法，并分析它们的优缺点。 NLP任务与模型： 本章将深入探讨NLP的各种核心任务，如文本分类（情感分析、主题分类）、序列标注（命名实体识别、词性标注）、机器翻译、问答系统、文本生成、摘要生成等。我们将结合之前介绍的深度学习模型（RNN、LSTM、Transformer），阐述它们如何在这些任务中得到应用。 预训练语言模型（PLMs）： BERT、GPT系列等大型预训练语言模型的出现极大地推动了NLP的发展。本章将介绍预训练模型的概念、训练方式（如掩码语言模型、下一句预测）以及微调（Fine-tuning）在下游任务中的应用。 NLP的挑战与未来： 尽管取得了巨大进步，NLP仍面临诸多挑战，如理解语境、处理歧义、生成流畅自然的语言等。本章将展望NLP的未来发展方向，如多模态NLP、常识推理、可解释性NLP等。 第六章 计算机视觉：赋予机器“看”的能力 计算机视觉（Computer Vision）旨在让机器能够“看”并理解图像和视频内容，其应用遍及自动驾驶、医疗影像分析、安防监控、增强现实等诸多领域。 图像基础： 本章将介绍图像的表示方式（像素、颜色空间）、图像处理的基本操作（滤波、边缘检测、图像增强）以及特征提取（SIFT、HOG）等概念。 图像分类与物体识别： 这是计算机视觉的核心任务之一。我们将详细讲解如何利用CNN进行图像分类（判断图像属于哪个类别）和物体识别（在图像中定位并识别出特定物体）。 目标检测与语义分割： 目标检测（如Faster R-CNN、YOLO、SSD）旨在识别图像中的多个物体并给出其边界框；语义分割（如U-Net、DeepLab）则进一步细化，为图像中的每个像素分配类别标签。本章将深入剖析这些先进技术的原理。 图像生成与风格迁移： 生成对抗网络（GANs）等技术的发展使得机器能够生成逼真的图像，而风格迁移则能够将一张图像的风格应用到另一张图像上。本章将介绍这些令人惊叹的生成式模型的原理与应用。 视频分析： 视频数据比静态图像包含更多信息，本章将介绍如何处理视频序列，进行动作识别、视频目标跟踪等任务。 计算机视觉的挑战与前沿： 尽管成就斐然，但计算机视觉在鲁棒性、泛化能力、小样本学习等方面仍有待提升。本章将探讨这些挑战以及3D视觉、场景理解、可解释视觉等前沿研究方向。 第七章 机器人学与智能控制：AI的物理具身 机器人学是AI与物理世界的交汇点，旨在设计、构建、操作和应用机器人。本章将介绍机器人学的基本原理，以及AI在机器人控制中的关键作用。 机器人学基础： 我们将介绍机器人的运动学（正逆运动学）、动力学、传感器技术（视觉、触觉、距离传感器）以及执行器（电机、舵机）。 路径规划与导航： 如何让机器人在未知环境中安全有效地移动是核心问题。本章将讲解各种路径规划算法（如A、Dijkstra）、SLAM（同时定位与地图构建）技术，以及避障策略。 机器学习在机器人控制中的应用： 强化学习在机器人控制中扮演着重要角色，可以用于学习复杂的运动策略，如行走、抓取、操作。本章将介绍如何利用强化学习训练机器人完成任务。 人机交互： 智能机器人需要与人类进行自然友好的交互。本章将探讨语音识别、自然语言理解、手势识别等技术在人机交互中的应用，以及人机协作的未来。 智能控制理论： 除了传统的PID控制，本章还将介绍基于模型预测控制（MPC）、模糊逻辑控制以及AI驱动的自适应控制等现代控制方法。 应用实例： 本章将通过无人驾驶汽车、服务机器人、工业自动化机器人等具体案例，展示AI在机器人学领域的实际应用。 第八章 知识图谱与推理：构建智能知识体系 知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的知识表示方式，能够有效地组织、管理和利用现实世界的知识。本章将深入探讨知识图谱的构建、表示与应用，以及AI的推理能力。 知识图谱基础： 本章将介绍知识图谱的基本概念，包括实体、关系、属性，以及图谱的表示形式（如RDF、OWL）。 知识图谱的构建： 如何从海量非结构化文本、结构化数据中提取知识并构建知识图谱是核心挑战。本章将介绍信息抽取技术（实体识别、关系抽取、事件抽取）以及知识融合技术。 知识表示与推理： 如何让机器理解知识图谱中的信息并进行推理是关键。本章将讲解逻辑推理（如规则推理、本体推理）、概率推理以及基于深度学习的知识表示与推理方法（如嵌入式知识图谱）。 知识图谱的应用： 知识图谱在问答系统、推荐系统、搜索引擎、智能助手等领域具有广泛的应用。本章将通过具体案例展示知识图谱如何提升AI系统的智能水平。 知识图谱的挑战与发展： 动态知识图谱、常识推理、可解释性知识推理等是当前研究的热点。本章将探讨知识图谱领域的未来发展趋势。 第九章 AI伦理、安全与可解释性：负责任的AI之路 随着AI技术的飞速发展，其伦理、安全和可解释性问题日益凸显，成为AI可持续发展的重要保障。 AI伦理原则： 本章将梳理AI领域的核心伦理原则，如公平性、透明度、问责制、安全性、隐私保护等，并探讨如何在AI系统的设计、开发和部署过程中践行这些原则。 算法偏见与公平性： AI模型可能由于训练数据或算法设计中的偏差而产生歧视性结果。本章将深入分析算法偏见的来源、表现形式，并介绍检测和缓解算法偏见的方法。 AI安全与鲁棒性： AI系统可能面临恶意攻击，如对抗性攻击（Adversarial Attacks），导致其性能急剧下降。本章将探讨AI安全的基本概念，以及提高AI系统鲁棒性的技术。 AI可解释性（XAI）： “黑箱”模型难以被理解和信任。本章将介绍可解释AI（XAI）的概念、技术和评估方法，如LIME、SHAP，以期提高AI决策的透明度。 AI的社会影响： 本章将从更宏观的视角审视AI对社会、经济、就业、教育等领域可能带来的深远影响，并探讨如何应对这些挑战，实现AI与人类社会的和谐共生。 负责任的AI治理： 探讨AI监管的必要性与挑战，以及国际社会在AI治理方面的努力和未来方向。 第十章 AI的未来发展趋势与前沿展望 本章将站在巨人的肩膀上，对AI的未来发展进行展望，勾勒出更加智能、普惠的AI图景。 通用人工智能（AGI）： 探讨AGI的定义、实现路径及其对人类社会的潜在影响。 AI与其他前沿技术的融合： 例如AI与5G/6G、物联网（IoT）、边缘计算、区块链、量子计算的结合，将催生出更多创新应用。 AI在科学研究中的应用： AI在药物发现、材料科学、天文学、气候建模等领域的突破性应用。 AI民主化与普惠化： AI工具和平台的普及，使得更多人能够参与到AI的开发和应用中。 情感计算与认知AI： 发展能够理解和模拟人类情感，并具备更高级认知能力的AI。 AI的边界与挑战： 再次强调AI发展过程中存在的瓶颈和尚待解决的难题，以及对人类未来的深刻思考。 本书通过循序渐进的章节安排，从基础理论到核心技术，再到伦理考量与未来展望，力求为读者提供一个全面、系统、深入的人工智能学习体验。本书的编写旨在培养具备扎实理论基础、敏锐实践能力和深邃人文关怀的AI人才，为迎接充满机遇与挑战的智能化时代做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容太扎实了，简直是人工智能领域的一本宝典！我尤其喜欢它对深度学习原理的讲解，条理清晰，逻辑严密，从最基础的神经网络模型，到卷积神经网络、循环神经网络，再到Transformer模型，每一个概念都讲解得鞭辟入里。书中的数学推导虽然不少，但作者总是能用通俗易懂的语言加以解释，让我这个非科班出身的读者也能茅塞顿开。特别是关于梯度下降算法的讲解，它不仅介绍了算法本身，还深入剖析了各种优化器（如SGD、Adam、RMSprop）的优劣和适用场景，让我对模型训练有了更深刻的理解。此外，书中还涵盖了大量的实际应用案例，比如图像识别、自然语言处理、推荐系统等，通过这些案例，我能够直观地感受到人工智能技术的强大力量，也激发了我学习和实践的兴趣。每次读到一些复杂的理论，我都会停下来，尝试在脑海中勾勒出相应的模型图，或者结合书中提供的伪代码去思考。这本书的出版，无疑为21世纪计算机专业的学生提供了一个绝佳的学习范本，也为所有渴望掌握人工智能核心技术的从业者打开了一扇新世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构真的非常用心，每一章都像是精心打磨的艺术品。我特别欣赏它在介绍人工智能的宏观概念后，能够迅速切入到核心的技术细节，并且循序渐进，让读者能够一步一步地构建起自己的知识体系。例如，在讲解机器学习算法时，它并没有一上来就抛出大量的公式，而是先从监督学习、无监督学习、强化学习这三大类进行了清晰的划分，然后逐一介绍各种经典算法，比如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、K-means等。对于每一种算法，书中都详细阐述了其工作原理、优缺点，以及在实际问题中的应用场景。更难能可贵的是，书中还提供了大量的代码示例，使用的语言也都是当前主流的，比如Python，这对于我们这些希望动手实践的读者来说，简直是福音。我经常对照着书中的代码，在自己的开发环境中进行调试和修改，不断加深对算法的理解。这种理论与实践相结合的学习方式，让我觉得非常有成就感，也让我对未来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的教材，不仅仅是要传授知识，更要能够点燃读者的求知欲。这本书在这方面做得非常出色。它并没有将人工智能仅仅局限于枯燥的理论和代码，而是通过引人入胜的叙述，展现了人工智能如何改变我们的生活，如何解决现实世界中的各种难题。我印象最深刻的是关于计算机视觉和自然语言处理的章节，书中列举了许多前沿的应用，比如自动驾驶、智能医疗、智能家居、机器翻译、情感分析等等。这些案例让我看到了人工智能的无限可能，也让我对未来的科技发展充满了憧憬。同时，书中还对人工智能的伦理和社会影响进行了讨论，这让我意识到，作为未来的科技从业者，我们不仅要关注技术的进步，更要思考技术所带来的责任。这种前瞻性的视角，让这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本思想启迪之作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名大二学生，我一直对人工智能这个领域充满好奇，但又觉得它十分神秘和遥不可及。直到我翻阅了这本书，我才真正看到了一个清晰的学习路径。它从基础概念讲起，比如什么是数据、什么是算法、什么是模型，然后逐步深入到更复杂的领域。我特别喜欢它对“数据预处理”和“特征工程”的讲解，这部分内容常常被其他教材忽略，但它却是实际项目中至关重要的一步。书中详细介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行特征缩放、特征编码，以及如何利用领域知识进行特征构建。这些实用的技巧，让我觉得这本书不仅仅是理论的堆砌，更是为我量身打造的实战指南。此外，书中关于模型评估和选择的部分也让我受益匪浅，让我学会了如何客观地评价模型的性能，以及如何根据具体任务选择最合适的模型。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常接地气，读起来一点也不费力。我最开始接触AI的时候，很多书都充斥着晦涩难懂的术语和复杂的数学公式，让我望而却步。但这本书不同，它用一种非常友好的方式，将人工智能的核心概念和技术娓娓道来。即便是涉及到一些复杂的算法，比如集成学习中的Bagging和Boosting，它也能通过生动的比喻和图示，让我迅速理解其精髓。书中还穿插了不少历史发展脉络的介绍，让我对人工智能的发展有了更宏观的认识，也理解了为什么某些技术会应运而生。我尤其喜欢它在每一章结尾设置的“思考与练习”环节，这不仅巩固了当章的内容，还能引导我进行更深入的探索。这本书真的让我感受到，学习人工智能可以是一件充满乐趣和成就感的事情。