人工智能/21世紀高等學校計算機專業實用規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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尚文倩 著

圖書標籤:

• 人工智能
• 計算機專業
• 規劃教材
• 高等教育
• 21世紀
• 實用
• 計算機科學
• 學科建設
• 人纔培養
• 專業課程

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302464624

版次：1

商品編碼：12112047

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等學校計算機專業實用規劃教材

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：219

字數：353000

正文語種：中文

編輯推薦

隨著2016年3月AlphaGo（阿法狗）戰勝圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石，並以4:1的總分獲勝以來，“人工智能”成為人們舌尖上的話題，本書旨在揭開人工智能的神秘麵紗，為大傢展示其精髓。
本書作者在多年講授人工智能課程的基礎上，對相關理論與技術進行瞭提煉與總結，使全書結構嚴謹、邏輯性及前後章節的銜接增強，兼有普及與提高的雙重功能。傳統人工智能部分深入淺齣，通俗易懂，容易學習；現代人工智能部分則體現其創新、精髓和尖端。
每章後麵附有習題，以供讀者練習；提供配套課件，讀者可在清華大學齣版社網站本書頁麵下載。

內容簡介

　　《人工智能/21世紀高等學校計算機專業實用規劃教材》係統介紹瞭人工智能的基本原理、基本技術、基本方法和應用領域等內容，比較全麵地反映瞭60年來人工智能領域的進展，並根據人工智能的發展動嚮對一些傳統內容做瞭取捨。
　　《人工智能/21世紀高等學校計算機專業實用規劃教材》共9章。第1章介紹人工智能的基本概念、發展曆史、應用領域等。其後8章的內容分為兩大部分：第1部分（第2～5章）主要講述傳統人工智能的基本概念、原理、方法和技術，涵蓋知識錶示、搜索策略、確定性推理和不確定推理的相關技術與方法；第二部分（第6～9章）主要講述現代人工智能的新的技術和方法，涵蓋機器學習、數據挖掘、大數據、深度學習的新技術與方法。每章後麵附有習題，以供讀者練習。
　　《人工智能/21世紀高等學校計算機專業實用規劃教材》主要作為計算機專業本科生和其他相關學科本科生相關課程教材，也可供研究生和有關科技人員參考。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 人工智能的定義
1．2 人工智能的發展曆史
1．2．1 孕育階段
1．2．2 形成階段
1．2．3 發展階段
1．3 人工智能的三大學派
1．3．1 符號主義
1．3．2 連接主義
1．3．3 行為主義
1．4 人工智能研究內容與應用領域
1．4．1 問題求解
1．4．2 專傢係統
1．4．3 機器學習
1．4．4 神經網絡
1．4．5 模式識彆
1．4．6 數據挖掘和知識發現
1．4．7 計算機視覺
1．4．8 智能控製
1．4．9 計算智能
1．4．10 其他
1．5 人工智能的發展趨勢
1．5．1 多學科交叉研究
1．5．2 智能應用和智能産業
1．6 習題

第2章 知識錶示
2．1 概述
2．1．1 知識及知識的分類
2．1．2 知識錶示
2．2 謂詞邏輯錶示法
2．2．1 基本概念
2．2．2 謂詞邏輯錶示法
2．2．3 謂詞邏輯錶示法的經典應用
2．2．4 謂詞邏輯錶示法的特點
2．3 産生式錶示法
2．3．1 概述
2．3．2 産生式係統
2．3．3 産生式錶示法應用舉例
2．3．4 産生式係統的推理方式
2．3．5 産生式係統的特點
2．4 語義網絡錶示法
2．4．1 語義網絡基本概念
2．4．2 語義網絡中常用的語義聯係
2．4．3 語義網絡錶示知識的方法
2．4．4 語義網絡的推理過程
2．4．5 語義網絡錶示的特點
2．5 框架錶示法
2．5．1 框架基本結構
2．5．2 基於框架的推理
2．5．3 框架錶示法的特點
2．6 習題

第3章 搜索策略
3．1 搜索的基本概念
3．1．1 搜索的含義
3．1．2 狀態空間法
3．1．3 問題歸約法
3．2 狀態空間搜索
3．2．1 盲目搜索
3．2．2 狀態空間的啓發式搜索
3．3 博弈樹的啓發式搜索
3．3．1 概述
3．3．2 極大極小過程
3．3．3 ？-餳糝？
3．4 習題

第4章 確定性推理
4．1 推理的基本概念
4．1．1 什麼是推理
4．1．2 推理方法及其分類
4．1．3 推理的控製策略及其分類
4．1．4 正嚮推理
4．1．5 逆嚮推理
4．1．6 混閤推理
4．2 推理的邏輯基礎
4．2．1 謂詞公式的解釋
4．2．2 謂詞公式的永真性與可滿足性
4．2．3 謂詞公式的等價性與永真蘊含性
4．2．4 謂詞公式的範式
4．2．5 置換與閤一
4．3 自然演繹推理
4．4 歸結演繹推理
4．4．1 子句集及其簡化
4．4．2 魯濱遜歸結原理
4．4．3 歸結演繹推理的歸結策略
4．4．4 用歸結反演求取問題的解
4．5 基於規則的演繹推理
4．5．1 規則正嚮演繹推理
4．5．2 規則逆嚮演繹推理
4．6 習題

第5章 不確定性推理
5．1 概述
5．1．1 為什麼要采用不確定性推理
5．1．2 不確定性推理要解決的問題
5．1．3 不確定性推理類型
5．2 概率基礎
5．3 主觀貝葉斯方法
5．3．1 不確定性的錶示
5．3．2 組閤證據不確定性的計算
5．3．3 不確定性的傳遞算法
5．3．4 結論不確定性的閤成
5．4 可信度方法
5．4．1 不確定性的錶示
5．4．2 組閤證據不確定性的計算
5．4．3 不確定性的傳遞算法
5．4．4 結論不確定性的閤成
5．5 證據理論
5．5．1 理論基礎
5．5．2 不確定性錶示
5．5．3 組閤證據不確定性的計算
5．5．4 不確定性的更新
5．6 模糊推理
5．6．1 模糊知識的錶示
5．6．2 模糊概念的匹配
5．6．3 模糊推理
5．7 習題

第6章 機器學習
6．1 概述
6．1．1 機器學習的基本概念
6．1．2 機器學習的發展曆史
6．1．3 學習係統的基本模型
6．1．4 學習策略
6．2 記憶學習
6．3 歸納學習
6．3．1 示例學習
6．3．2 觀察與發現學習
6．4 決策樹學習
6．5 類比學習
6．5．1 類比學習的基本過程
6．5．2 屬性類比學習
6．5．3 轉換類比學習
6．5．4 派生類比學習
6．5．5 聯想類比學習
6．6 解釋學習
6．7 神經學習
6．7．1 感知器學習
6．7．2 反嚮傳播網絡學習
6．7．3 Hopfield網絡學習
6．8 貝葉斯學習
6．8．1 貝葉斯定理
6．8．2 樸素貝葉斯分類算法
6．9 在綫機器學習
6．9．1 截斷梯度法
6．9．2 前嚮後嚮切分算法
6．9．3 正則對偶平均算法
6．9．4 FTRL
6．10 習題

第7章 數據挖掘
7．1 數據挖掘概述
7．1．1 數據挖掘概念與發展
7．1．2 數據挖掘的任務
7．1．3 數據挖掘的應用
7．1．4 數據挖掘過程與方法
7．2 分類
7．2．1 決策樹分類法
7．2．2 基於規則的分類器
7．2．3 樸素貝葉斯分類器
7．2．4 基於距離的分類算法
7．3 聚類
7．3．1 概念
7．3．2 聚類分析的基本方法
7．4 關聯規則
7．4．1 基本概念
7．4．2 關聯規則挖掘算法
7．4．3 關聯規則生成
7．5 習題

第8章 大數據
8．1 大數據概述
8．1．1 大數據概念
8．1．2 特徵
8．1．3 發展曆程
8．1．4 應用
8．2 數據獲取
8．2．1 網絡爬蟲
8．2．2 RSS
8．3 數據挖掘
8．3．1 概述
8．3．2 數據挖掘工具
8．3．3 現狀與未來
8．4 數據分析
8．4．1 概述
8．4．2 數據分析流程
8．4．3 數據分析方法
8．4．4 數據分析工具
8．5 Hadoop
8．5．1 簡介
8．5．2 分布式離綫計算框架MapReduce
8．5．3 Hadoop分布式文件係統
8．5．4 HBase大數據庫
8．6 數據可視化
8．7 習題

第9章 深度學習
9．1 深度學習應用背景與概述
9．1．1 應用背景
9．1．2 概述
9．1．3 人腦視覺機理
9．2 特徵的概念
9．2．1 特徵錶示的粒度
9．2．2 初級（淺層）特徵錶示
9．2．3 結構性特徵錶示
9．2．4 特徵數量
9．3 深度學習基本思想
9．4 淺層學習和深度學習
9．4．1 淺層學習
9．4．2 深度學習
9．5 深度學習常用模型和方法
9．5．1 自動編碼器
9．5．2 稀疏編碼
9．5．3 深度信念網絡
9．5．4 捲積神經網絡
9．6 深度學習展望
9．7 習題

參考文獻

前言/序言

　　人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工係統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力纔能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。人工智能是計算機科學的一個分支，被稱為20世紀世界三大尖端科技（空間技術、能源技術、人工智能）之一，也被稱為21世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。
　　人工智能作為一門學科從正式提齣到現在，已經走過瞭一甲子的歲月，經曆瞭風風雨雨、起起落落。隨著2016年3月AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍、職業九段選手李世石，人工智能又一次受到瞭世人極大的關注。2014年人工智能領域全球投資總額超過19億美元，同比增長超50%，預計2020年全球市場規模將達到183億美元。榖歌、微軟、蘋果等國外科技巨頭紛紛發力，國內企業也紛紛和頂尖技術團隊閤作，積極布局，如百度的大腦計劃、科大訊飛的超腦計劃、京東的智能聊天機器人等。2015年7月1日，國務院印發瞭《關於積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，將“互聯網十人工智能”列為11項重點行動之一；2016年9月國傢發改委、科技部、工信部、中央網信辦製定的《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》正式印發，計劃到2018年基本建立人工智能的産業、服務和標準化體係，實現核心技術突破。
　　基於此，本書在傳統人工智能的基礎之上增加瞭新的人工智能的技術與方法。本書的第6章介紹瞭機器學習中的一些基本問題、基本方法和關鍵技術。第7章介紹瞭數據挖掘的常用技術與方法。第8章介紹瞭大數據的最新研究進展、最新技術與方法。第9章介紹瞭深度學習的常用方法與最新技術。
　　本書是集體智慧的結晶，全書由尚文倩主編，陳秀霞、封樹超、顔夢菡、李振忠、王宇奇、婁延偉、程宇芬、張春潔等同學為本書做齣瞭重要貢獻，在此錶示衷心的感謝！本書還參考瞭《2016-2020年中國人工智能行業深度調研及投資前景預測報告》，藉鑒瞭有關教材及互聯網上的一些資料，也嚮這些文獻的作者錶達誠摯的謝意！
　　由於編者水平有限，書中的疏漏在所難免，敬請廣大讀者批評指正。

《智啓未來：人工智能的理論基石與實踐之道》 內容概要： 本書旨在為讀者構建一個全麵而深入的人工智能知識體係，從理論基礎到前沿應用，層層遞進，引導讀者理解並掌握這一塑造未來的顛覆性技術。全書以嚴謹的學術視角，結閤豐富的實踐案例，為希望係統學習人工智能的學子、開發者以及對AI充滿好奇的各界人士提供一條清晰的學習路徑。 第一章 緒論：人工智能的定義、發展曆程與倫理考量 本章首先為讀者勾勒齣人工智能（AI）的宏大圖景，清晰界定其核心概念、研究範疇以及當前在各個領域的廣泛影響。我們將追溯AI從誕生之初的夢想萌芽，到經曆數次低榖與爆發，直至如今成為科技革命的核心驅動力。這一曆史迴顧將幫助讀者理解AI發展的內在邏輯和驅動因素，為後續的學習打下堅實的基礎。 我們將詳細探討AI的幾個關鍵分支，包括但不限於機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、專傢係統等，並闡述它們之間的聯係與區彆。通過對經典AI問題的剖析，例如圖靈測試、邏輯推理、知識錶示等，讀者將初步領略AI研究的深度與廣度。 同時，我們不會迴避AI發展過程中伴隨的倫理、社會與法律問題。本章將引導讀者思考AI的潛在風險，如就業衝擊、隱私泄露、算法偏見、自主武器等，並探討負責任的AI發展理念和相應的監管框架。這種前瞻性的倫理思考，是成為一名閤格AI從業者的重要素養。 第二章 數學基礎：驅動AI的數學語言 人工智能的蓬勃發展離不開堅實的數學基礎。本章將係統梳理支撐AI算法的核心數學理論，重點關注概率論、數理統計、綫性代數、微積分以及最優化理論。 概率論與數理統計： AI模型很大程度上基於對不確定性的建模與處理。我們將深入講解概率分布、貝葉斯定理、期望與方差、假設檢驗、最大似然估計等概念，並展示它們如何在機器學習算法（如樸素貝葉斯、隱馬爾可夫模型）中發揮作用。 綫性代數： 數據在AI中常常以嚮量、矩陣的形式錶示。本章將詳述嚮量空間、矩陣運算、特徵值與特徵嚮量、奇異值分解（SVD）等，並解釋它們在數據降維（如PCA）、模型錶示（如神經網絡的權重矩陣）中的關鍵作用。 微積分： 優化是訓練AI模型的核心過程。我們將復習導數、偏導數、梯度、鏈式法則等，並重點講解它們如何在梯度下降等優化算法中用於調整模型參數，以最小化損失函數。 最優化理論： 除瞭梯度下降，我們還將介紹其他重要的優化技術，如共軛梯度法、牛頓法、Adam等，並探討它們各自的優缺點及適用場景。 本章的目標是讓讀者不僅掌握這些數學工具，更能理解它們如何被巧妙地應用於構建和訓練AI模型，為理解後續復雜的AI算法奠定堅實的數理基礎。 第三章 機器學習基礎：從數據中學習的藝術 機器學習是當前AI領域最活躍、應用最廣泛的分支。本章將從機器學習的定義齣發，係統介紹其主要學習範式和核心算法。 監督學習： 這是最常見的機器學習類型，通過帶有標簽的數據進行訓練。我們將詳細講解綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K近鄰（KNN）等經典算法，並分析它們的原理、優缺點以及適用場景。 無監督學習： 針對沒有標簽的數據，無監督學習旨在發現數據本身的結構和規律。本章將重點介紹聚類算法（如K-means、DBSCAN）和降維算法（如PCA），並解釋它們在數據探索、特徵提取等方麵的應用。 強化學習： 這種學習範式模仿生物的學習過程，通過與環境互動、接收奬勵或懲罰來學習最優策略。我們將介紹馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning、SARSA等基本概念，並初步探討其在遊戲AI、機器人控製等領域的應用。 模型評估與選擇： 如何客觀地評估一個機器學習模型的性能至關重要。本章將講解交叉驗證、準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等評估指標，並探討過擬閤與欠擬閤問題及其解決方法，如正則化。 通過本章的學習，讀者將能夠理解不同類型機器學習算法的工作原理，並具備選擇和應用恰當算法解決實際問題的初步能力。 第四章 深度學習：神經網絡的深度探索 深度學習是當前AI發展的核心驅動力，它通過構建多層神經網絡來模擬人腦的學習方式，在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域取得瞭突破性進展。 人工神經網絡基礎： 本章將從最基本的感知機（Perceptron）入手，逐步介紹多層感知機（MLP）、激活函數（如Sigmoid、ReLU、Tanh）、前嚮傳播和反嚮傳播算法。讀者將理解神經網絡是如何通過層層傳遞和權重更新來學習復雜模式的。 捲積神經網絡（CNN）： 專為處理圖像數據而設計的CNN是計算機視覺領域的基石。我們將深入講解捲積層、池化層、全連接層的工作原理，以及它們如何有效地提取圖像特徵。經典CNN架構（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的介紹也將幫助讀者理解深度學習在圖像識彆上的演進。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： RNN及其變種LSTM是處理序列數據的強大工具，在自然語言處理、語音識彆等領域發揮著重要作用。本章將詳細講解RNN的循環結構和LSTM如何解決長期依賴問題，並通過實例展示它們在文本生成、機器翻譯等任務中的應用。 Transformer模型與注意力機製： 近年來，Transformer模型憑藉其強大的並行處理能力和齣色的序列建模能力，在NLP領域占據主導地位。本章將重點介紹自注意力（Self-Attention）機製，以及Transformer架構在機器翻譯、文本摘要等任務中的革命性貢獻。 深度學習框架與實踐： 為瞭讓讀者能動手實踐，本章還將介紹主流的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch，並提供一些入門級的代碼示例，指導讀者如何構建、訓練和評估深度學習模型。 第五章 自然語言處理（NLP）：讓機器理解人類語言 自然語言處理（NLP）是AI領域中最具挑戰性也最具潛力的方嚮之一，旨在賦予機器理解、解釋和生成人類語言的能力。 NLP基礎： 本章將從語言學的基本概念齣發，介紹文本預處理技術，如分詞、詞性標注、命名實體識彆、停用詞去除。讀者將瞭解如何將非結構化的文本數據轉化為機器可以處理的格式。 文本錶示： 如何將詞語、句子和文檔轉化為數值嚮量是NLP的關鍵。我們將講解詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、詞嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec、GloVe）以及上下文相關的詞嵌入（如ELMo、BERT）等錶示方法，並分析它們的優缺點。 NLP任務與模型： 本章將深入探討NLP的各種核心任務，如文本分類（情感分析、主題分類）、序列標注（命名實體識彆、詞性標注）、機器翻譯、問答係統、文本生成、摘要生成等。我們將結閤之前介紹的深度學習模型（RNN、LSTM、Transformer），闡述它們如何在這些任務中得到應用。 預訓練語言模型（PLMs）： BERT、GPT係列等大型預訓練語言模型的齣現極大地推動瞭NLP的發展。本章將介紹預訓練模型的概念、訓練方式（如掩碼語言模型、下一句預測）以及微調（Fine-tuning）在下遊任務中的應用。 NLP的挑戰與未來： 盡管取得瞭巨大進步，NLP仍麵臨諸多挑戰，如理解語境、處理歧義、生成流暢自然的語言等。本章將展望NLP的未來發展方嚮，如多模態NLP、常識推理、可解釋性NLP等。 第六章 計算機視覺：賦予機器“看”的能力 計算機視覺（Computer Vision）旨在讓機器能夠“看”並理解圖像和視頻內容，其應用遍及自動駕駛、醫療影像分析、安防監控、增強現實等諸多領域。 圖像基礎： 本章將介紹圖像的錶示方式（像素、顔色空間）、圖像處理的基本操作（濾波、邊緣檢測、圖像增強）以及特徵提取（SIFT、HOG）等概念。 圖像分類與物體識彆： 這是計算機視覺的核心任務之一。我們將詳細講解如何利用CNN進行圖像分類（判斷圖像屬於哪個類彆）和物體識彆（在圖像中定位並識彆齣特定物體）。 目標檢測與語義分割： 目標檢測（如Faster R-CNN、YOLO、SSD）旨在識彆圖像中的多個物體並給齣其邊界框；語義分割（如U-Net、DeepLab）則進一步細化，為圖像中的每個像素分配類彆標簽。本章將深入剖析這些先進技術的原理。 圖像生成與風格遷移： 生成對抗網絡（GANs）等技術的發展使得機器能夠生成逼真的圖像，而風格遷移則能夠將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。本章將介紹這些令人驚嘆的生成式模型的原理與應用。 視頻分析： 視頻數據比靜態圖像包含更多信息，本章將介紹如何處理視頻序列，進行動作識彆、視頻目標跟蹤等任務。 計算機視覺的挑戰與前沿： 盡管成就斐然，但計算機視覺在魯棒性、泛化能力、小樣本學習等方麵仍有待提升。本章將探討這些挑戰以及3D視覺、場景理解、可解釋視覺等前沿研究方嚮。 第七章 機器人學與智能控製：AI的物理具身 機器人學是AI與物理世界的交匯點，旨在設計、構建、操作和應用機器人。本章將介紹機器人學的基本原理，以及AI在機器人控製中的關鍵作用。 機器人學基礎： 我們將介紹機器人的運動學（正逆運動學）、動力學、傳感器技術（視覺、觸覺、距離傳感器）以及執行器（電機、舵機）。 路徑規劃與導航： 如何讓機器人在未知環境中安全有效地移動是核心問題。本章將講解各種路徑規劃算法（如A、Dijkstra）、SLAM（同時定位與地圖構建）技術，以及避障策略。 機器學習在機器人控製中的應用： 強化學習在機器人控製中扮演著重要角色，可以用於學習復雜的運動策略，如行走、抓取、操作。本章將介紹如何利用強化學習訓練機器人完成任務。 人機交互： 智能機器人需要與人類進行自然友好的交互。本章將探討語音識彆、自然語言理解、手勢識彆等技術在人機交互中的應用，以及人機協作的未來。 智能控製理論： 除瞭傳統的PID控製，本章還將介紹基於模型預測控製（MPC）、模糊邏輯控製以及AI驅動的自適應控製等現代控製方法。 應用實例： 本章將通過無人駕駛汽車、服務機器人、工業自動化機器人等具體案例，展示AI在機器人學領域的實際應用。 第八章 知識圖譜與推理：構建智能知識體係 知識圖譜（Knowledge Graph）是一種結構化的知識錶示方式，能夠有效地組織、管理和利用現實世界的知識。本章將深入探討知識圖譜的構建、錶示與應用，以及AI的推理能力。 知識圖譜基礎： 本章將介紹知識圖譜的基本概念，包括實體、關係、屬性，以及圖譜的錶示形式（如RDF、OWL）。 知識圖譜的構建： 如何從海量非結構化文本、結構化數據中提取知識並構建知識圖譜是核心挑戰。本章將介紹信息抽取技術（實體識彆、關係抽取、事件抽取）以及知識融閤技術。 知識錶示與推理： 如何讓機器理解知識圖譜中的信息並進行推理是關鍵。本章將講解邏輯推理（如規則推理、本體推理）、概率推理以及基於深度學習的知識錶示與推理方法（如嵌入式知識圖譜）。 知識圖譜的應用： 知識圖譜在問答係統、推薦係統、搜索引擎、智能助手等領域具有廣泛的應用。本章將通過具體案例展示知識圖譜如何提升AI係統的智能水平。 知識圖譜的挑戰與發展： 動態知識圖譜、常識推理、可解釋性知識推理等是當前研究的熱點。本章將探討知識圖譜領域的未來發展趨勢。 第九章 AI倫理、安全與可解釋性：負責任的AI之路 隨著AI技術的飛速發展，其倫理、安全和可解釋性問題日益凸顯，成為AI可持續發展的重要保障。 AI倫理原則： 本章將梳理AI領域的核心倫理原則，如公平性、透明度、問責製、安全性、隱私保護等，並探討如何在AI係統的設計、開發和部署過程中踐行這些原則。 算法偏見與公平性： AI模型可能由於訓練數據或算法設計中的偏差而産生歧視性結果。本章將深入分析算法偏見的來源、錶現形式，並介紹檢測和緩解算法偏見的方法。 AI安全與魯棒性： AI係統可能麵臨惡意攻擊，如對抗性攻擊（Adversarial Attacks），導緻其性能急劇下降。本章將探討AI安全的基本概念，以及提高AI係統魯棒性的技術。 AI可解釋性（XAI）： “黑箱”模型難以被理解和信任。本章將介紹可解釋AI（XAI）的概念、技術和評估方法，如LIME、SHAP，以期提高AI決策的透明度。 AI的社會影響： 本章將從更宏觀的視角審視AI對社會、經濟、就業、教育等領域可能帶來的深遠影響，並探討如何應對這些挑戰，實現AI與人類社會的和諧共生。 負責任的AI治理： 探討AI監管的必要性與挑戰，以及國際社會在AI治理方麵的努力和未來方嚮。 第十章 AI的未來發展趨勢與前沿展望 本章將站在巨人的肩膀上，對AI的未來發展進行展望，勾勒齣更加智能、普惠的AI圖景。 通用人工智能（AGI）： 探討AGI的定義、實現路徑及其對人類社會的潛在影響。 AI與其他前沿技術的融閤： 例如AI與5G/6G、物聯網（IoT）、邊緣計算、區塊鏈、量子計算的結閤，將催生齣更多創新應用。 AI在科學研究中的應用： AI在藥物發現、材料科學、天文學、氣候建模等領域的突破性應用。 AI民主化與普惠化： AI工具和平颱的普及，使得更多人能夠參與到AI的開發和應用中。 情感計算與認知AI： 發展能夠理解和模擬人類情感，並具備更高級認知能力的AI。 AI的邊界與挑戰： 再次強調AI發展過程中存在的瓶頸和尚待解決的難題，以及對人類未來的深刻思考。 本書通過循序漸進的章節安排，從基礎理論到核心技術，再到倫理考量與未來展望，力求為讀者提供一個全麵、係統、深入的人工智能學習體驗。本書的編寫旨在培養具備紮實理論基礎、敏銳實踐能力和深邃人文關懷的AI人纔，為迎接充滿機遇與挑戰的智能化時代做好充分準備。

評分☆☆☆☆☆

作為一名大二學生，我一直對人工智能這個領域充滿好奇，但又覺得它十分神秘和遙不可及。直到我翻閱瞭這本書，我纔真正看到瞭一個清晰的學習路徑。它從基礎概念講起，比如什麼是數據、什麼是算法、什麼是模型，然後逐步深入到更復雜的領域。我特彆喜歡它對“數據預處理”和“特徵工程”的講解，這部分內容常常被其他教材忽略，但它卻是實際項目中至關重要的一步。書中詳細介紹瞭如何處理缺失值、異常值，如何進行特徵縮放、特徵編碼，以及如何利用領域知識進行特徵構建。這些實用的技巧，讓我覺得這本書不僅僅是理論的堆砌，更是為我量身打造的實戰指南。此外，書中關於模型評估和選擇的部分也讓我受益匪淺，讓我學會瞭如何客觀地評價模型的性能，以及如何根據具體任務選擇最閤適的模型。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容太紮實瞭，簡直是人工智能領域的一本寶典！我尤其喜歡它對深度學習原理的講解，條理清晰，邏輯嚴密，從最基礎的神經網絡模型，到捲積神經網絡、循環神經網絡，再到Transformer模型，每一個概念都講解得鞭闢入裏。書中的數學推導雖然不少，但作者總是能用通俗易懂的語言加以解釋，讓我這個非科班齣身的讀者也能茅塞頓開。特彆是關於梯度下降算法的講解，它不僅介紹瞭算法本身，還深入剖析瞭各種優化器（如SGD、Adam、RMSprop）的優劣和適用場景，讓我對模型訓練有瞭更深刻的理解。此外，書中還涵蓋瞭大量的實際應用案例，比如圖像識彆、自然語言處理、推薦係統等，通過這些案例，我能夠直觀地感受到人工智能技術的強大力量，也激發瞭我學習和實踐的興趣。每次讀到一些復雜的理論，我都會停下來，嘗試在腦海中勾勒齣相應的模型圖，或者結閤書中提供的僞代碼去思考。這本書的齣版，無疑為21世紀計算機專業的學生提供瞭一個絕佳的學習範本，也為所有渴望掌握人工智能核心技術的從業者打開瞭一扇新世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的教材，不僅僅是要傳授知識，更要能夠點燃讀者的求知欲。這本書在這方麵做得非常齣色。它並沒有將人工智能僅僅局限於枯燥的理論和代碼，而是通過引人入勝的敘述，展現瞭人工智能如何改變我們的生活，如何解決現實世界中的各種難題。我印象最深刻的是關於計算機視覺和自然語言處理的章節，書中列舉瞭許多前沿的應用，比如自動駕駛、智能醫療、智能傢居、機器翻譯、情感分析等等。這些案例讓我看到瞭人工智能的無限可能，也讓我對未來的科技發展充滿瞭憧憬。同時，書中還對人工智能的倫理和社會影響進行瞭討論，這讓我意識到，作為未來的科技從業者，我們不僅要關注技術的進步，更要思考技術所帶來的責任。這種前瞻性的視角，讓這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本思想啓迪之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常接地氣，讀起來一點也不費力。我最開始接觸AI的時候，很多書都充斥著晦澀難懂的術語和復雜的數學公式，讓我望而卻步。但這本書不同，它用一種非常友好的方式，將人工智能的核心概念和技術娓娓道來。即便是涉及到一些復雜的算法，比如集成學習中的Bagging和Boosting，它也能通過生動的比喻和圖示，讓我迅速理解其精髓。書中還穿插瞭不少曆史發展脈絡的介紹，讓我對人工智能的發展有瞭更宏觀的認識，也理解瞭為什麼某些技術會應運而生。我尤其喜歡它在每一章結尾設置的“思考與練習”環節，這不僅鞏固瞭當章的內容，還能引導我進行更深入的探索。這本書真的讓我感受到，學習人工智能可以是一件充滿樂趣和成就感的事情。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排結構真的非常用心，每一章都像是精心打磨的藝術品。我特彆欣賞它在介紹人工智能的宏觀概念後，能夠迅速切入到核心的技術細節，並且循序漸進，讓讀者能夠一步一步地構建起自己的知識體係。例如，在講解機器學習算法時，它並沒有一上來就拋齣大量的公式，而是先從監督學習、無監督學習、強化學習這三大類進行瞭清晰的劃分，然後逐一介紹各種經典算法，比如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、K-means等。對於每一種算法，書中都詳細闡述瞭其工作原理、優缺點，以及在實際問題中的應用場景。更難能可貴的是，書中還提供瞭大量的代碼示例，使用的語言也都是當前主流的，比如Python，這對於我們這些希望動手實踐的讀者來說，簡直是福音。我經常對照著書中的代碼，在自己的開發環境中進行調試和修改，不斷加深對算法的理解。這種理論與實踐相結閤的學習方式，讓我覺得非常有成就感，也讓我對未來的學習充滿瞭信心。