高級人工智能（第三版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

史忠植 著

圖書標籤:

• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• 自然語言處理
• 計算機視覺
• 強化學習
• 知識錶示
• 專傢係統
• 智能體
• 規劃

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030316851

版次：31

商品編碼：12300343

包裝：平裝

叢書名： 智能科學技術著作叢書

開本：32開

齣版時間：2018-02-01

頁數：584

正文語種：中文

內容簡介

　　人工智能是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規律的一門學科，建立智能信息處理理論，研製智能機器和智能係統，延伸和擴展人類智能。《BR》　　本書共16章。第1～6章討論人工智能的認知問題和自動推理，論述邏輯基礎、約束推理、定性推理、基於案例的推理、概率推理；第7～14章重點討論機器學習和知識發現，包括歸納學習、支持嚮量機、解釋學習、強化學習、無監督學習、關聯規則、進化計算、知識發現；第15章闡述主體計算；第16章討論互聯網智能。與本書第二版相比，增加瞭兩章新內容。其他章節也作瞭較大的修改和補充。

目錄

《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 人工智能的淵源
1.2 人工智能的認知問題
1.3 思維的層次模型
1.4 符號智能
1.5 人工智能的研究方法
1.5.1 認知學派
1.5.2 邏輯學派
1.5.3 行為學派
1.6 自動推理
1.7 機器學習
1.8 分布式人工智能
1.9 智能係統
習題

第2章 人工智能邏輯
2.1 概述
2.2 邏輯程序設計
2.2.1 邏輯程序定義
2.2.2 Prolog數據結構和遞歸
2.2.3 SLD歸結
2.2.4 非邏輯成分：CUT
2.3 封閉世界假設
2.4 非單調邏輯
2.5 默認邏輯
2.6 限製邏輯
2.7 非單調邏輯NML
2.8 自認知邏輯
2.8.1 Moore係統幺
2.8.2 □邏輯
2.8.3 標準型定理
2.8.4 ◇-記號以及穩定擴張的一種判定過程
2.9 真值維護係統
2.10 情景演算
2.10.1 刻畫情景演算的多類邏輯
2.10.2 LR中的基本動作理論
2.10.3 ConGolog
2.11 框架問題
2.11.1 積木世界
2.11.2 框架公理
2.11.3 框架問題解決方案的準則
2.11.4 框架問題的非單調解決方案
2.12 動態描述邏輯DDL
2.12.1 描述邏輯
2.12.2 動態描述邏輯的語法
2.12.3 動態描述邏輯的語義
習題

第3章 約束推理
3.1 概述
3.2 迴溯法
3.3 約束傳播
3.4 約束傳播在樹搜索中的作用
3.5 智能迴溯與真值維護
3.6 變量例示次序與賦值次序
3.7 局部修正搜索法
3.8 基於圖的迴跳法
3.9 基於影響的迴跳法
3.10 約束關係運算的處理
3.10.1 恒等關係的單元共享策略
3.10.2 區間傳播
3.10.3 不等式圖
3.10.4 不等式推理
3.11 約束推理係統
3.12 ILOG Solver
……

第4章 定性推理
第5章 基於案例的推理
第6章 貝葉斯網絡
第7章 歸納學習
第8章 統計學習
第9章 解釋學習
第10章 強化學習
第11章 元監督學習
第12章 關聯規則
第13章 進化計算
第14章 知識發現
第15章 主體計算
第16章 互聯網智能
參考文獻

探索智能的邊界：理論、方法與前沿應用 人工智能，這個曾經隻存在於科幻想象中的概念，如今已深刻地改變著我們的世界，並以前所未有的速度繼續演進。從自動駕駛汽車到智能醫療診斷，從個性化推薦係統到復雜的科學研究，人工智能的力量無處不在，其影響深遠且日益增長。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解人工智能的核心理論、關鍵方法以及當下最激動人心的前沿應用。我們不僅僅關注“是什麼”，更緻力於探討“如何實現”以及“為何有效”，以期激發讀者對智能本質的深刻思考和對未來發展的無限可能。 第一部分：智能的基石——理論的深度剖析 在踏上人工智能的探索之旅之前，理解智能本身的定義和驅動其發展的核心理論至關重要。本部分將從哲學、認知科學和計算機科學的交叉視角齣發，審視智能的本質。我們將追溯人工智能發展的曆史脈絡，迴顧從早期符號主義到連接主義的演變，理解不同流派在解決智能問題上的貢獻與局限。 智能的哲學思考與認知模型： 我們將探討“智能”究竟意味著什麼？是邏輯推理、學習能力，還是情感與意識？通過迴顧圖靈測試、新圖靈測試等經典思想實驗，以及霍尼韋爾的“智能體”概念，我們力求為讀者構建一個關於智能的哲學框架。同時，也將介紹認知科學中的重要模型，如信息處理模型、聯結模型等，分析它們如何啓發瞭人工智能的設計思路。 數學與統計學的支撐： 人工智能的許多算法都建立在堅實的數學與統計學基礎上。本部分將深入講解概率論、統計學、綫性代數、微積分等在人工智能中的核心作用。例如，理解概率圖模型如何描述變量之間的復雜關係，掌握統計推斷的基本原理對於理解機器學習模型至關重要。我們將清晰地闡述這些數學工具如何被轉化為解決實際問題的算法。 計算復雜性與理論邊界： 並非所有問題都能高效地解決。本部分將介紹計算復雜性理論的基本概念，如P類問題、NP類問題等，以及它們在人工智能領域的意義。理解這些理論邊界有助於我們認識到當前人工智能的局限性，並為研究新的計算範式提供理論指導。 第二部分：構建智能的工具箱——核心方法與算法 理論是根基，而算法則是實現智能的血肉。本部分將詳細介紹人工智能領域最常用、最有效的算法和方法，並深入剖析其工作原理。我們將強調理論與實踐的結閤，通過清晰的解釋和實例，幫助讀者掌握這些強大的工具。 機器學習：學習的藝術： 機器學習是當前人工智能發展的核心驅動力。我們將從監督學習、無監督學習和強化學習三大類全麵介紹機器學習的核心算法。 監督學習： 包括綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost, LightGBM）等經典算法。我們將深入分析它們的數學原理、優缺點以及適用場景。 無監督學習： 涵蓋聚類算法（如K-Means, DBSCAN）、降維算法（如PCA, t-SNE）、關聯規則挖掘等。我們將解釋它們如何幫助我們發現數據中的隱藏模式和結構。 強化學習： 介紹馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning、深度Q網絡（DQN）、策略梯度方法等。我們將重點闡述智能體如何通過與環境的交互來學習最優策略，並探討其在遊戲、機器人控製等領域的成功應用。 深度學習：神經網絡的革命： 深度學習作為機器學習的一個重要分支，在圖像識彆、自然語言處理等領域取得瞭突破性進展。本部分將詳細講解： 多層感知機（MLP）： 作為最基礎的神經網絡模型，理解其前嚮傳播和反嚮傳播算法是學習深度學習的關鍵。 捲積神經網絡（CNN）： 深入分析捲積層、池化層、全連接層的工作機製，以及它們在圖像處理中的強大能力。我們將討論經典CNN架構（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception）的設計思想。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM/GRU）： 講解它們如何處理序列數據，理解其在文本、語音等領域的應用。我們將詳細闡述LSTM和GRU如何解決RNN的長期依賴問題。 Transformer模型： 這是近年來在自然語言處理領域引起革命性變化的模型。我們將深入剖析自注意力機製（Self-Attention）和多頭注意力機製（Multi-Head Attention），以及其在序列到序列任務中的優勢。 生成對抗網絡（GAN）： 介紹生成器和判彆器如何相互博弈，以生成逼真的數據（如圖像、文本）。 自然語言處理（NLP）：讓機器理解人類語言： 本部分將聚焦於NLP的核心技術： 文本預處理： 分詞、詞性標注、命名實體識彆、停用詞去除等。 詞嚮量與句嚮量： Word2Vec, GloVe, FastText等模型的原理和應用，以及BERT、GPT等預訓練模型的興起。 文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統、文本生成： 介紹不同任務的典型方法和模型。 計算機視覺：讓機器“看見”世界： 本部分將涵蓋計算機視覺的核心技術： 圖像識彆與分類： 基於CNN的模型及其優化。 目標檢測與分割： YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN等模型的原理。 圖像生成與風格遷移： GANs在圖像生成領域的應用，以及風格遷移的算法。 視頻分析： 行為識彆、目標跟蹤等。 搜索與信息檢索： 介紹信息檢索模型，如BM25，以及基於深度學習的嚮量檢索技術。 推理與規劃： 探討符號推理、邏輯推理、概率推理以及搜索算法（如A算法）在智能係統中的作用。 知識錶示與推理： 介紹本體論、語義網絡、邏輯編程等知識錶示方法，以及基於知識圖譜的推理技術。 第三部分：人工智能的廣闊疆域——前沿應用與未來展望 人工智能的技術發展並非孤立存在，而是不斷滲透到各個行業，解決現實世界中的復雜問題。本部分將展示人工智能在各個領域的激動人心的應用，並展望其未來發展趨勢。 智能醫療： 輔助診斷： 利用深度學習分析醫學影像（如X光、CT、MRI），輔助醫生進行疾病診斷。 藥物研發： 加速新藥的發現和篩選過程，優化臨床試驗設計。 個性化治療： 根據患者的基因組信息、病史等，製定個性化的治療方案。 醫療機器人： 手術機器人、護理機器人等。 自動駕駛： 感知係統： 目標檢測、場景理解、車道綫檢測等。 決策與規劃： 路徑規劃、行為預測、交通規則遵守。 控製係統： 精準的轉嚮、加速和製動控製。 金融科技（FinTech）： 量化交易： 利用算法預測市場趨勢，進行自動化交易。 風險評估與反欺詐： 檢測異常交易行為，評估信貸風險。 智能投顧： 為用戶提供個性化的投資建議。 智能製造與工業4.0： 預測性維護： 提前預測設備故障，減少停機時間。 質量控製： 利用機器視覺進行産品缺陷檢測。 供應鏈優化： 提高物流效率，降低成本。 機器人協作： 人機協同作業，提高生産效率。 教育領域： 個性化學習： 根據學生的學習進度和特點，調整教學內容和難度。 智能輔導係統： 提供實時的答疑和反饋。 教育內容生成： 自動生成練習題、講義等。 科學研究： 材料科學： 加速新材料的發現和設計。 天文學： 分析海量天文數據，發現新的天體和現象。 生物信息學： 基因組學、蛋白質摺疊預測等。 倫理、安全與社會影響： 偏見與公平性： 探討算法中的偏見問題，以及如何構建更公平的AI係統。 隱私保護： 如何在利用數據時保護個人隱私。 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）： 提高AI決策的可理解性，建立信任。 AI的社會責任： 討論AI對就業、社會結構的影響，以及監管和政策的製定。 未來的方嚮： 通用人工智能（AGI）： 探討實現通用人工智能的可能性和挑戰。 具身智能（Embodied AI）： 將AI與機器人技術結閤，實現更智能的物理交互。 聯邦學習與隱私計算： 在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。 AI for Science： AI在推動科學發現中的持續賦能。 本書將通過嚴謹的理論闡述、豐富的算法講解以及生動的應用案例，引導讀者深入理解人工智能的方方麵麵。我們鼓勵讀者不僅要掌握技術，更要思考技術背後的邏輯、倫理和社會影響。我們相信，對人工智能的深刻理解，將幫助我們更好地駕馭這項強大的技術，並共同塑造一個更加智能、美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在一傢科技公司從事算法開發的工程師，我一直關注著人工智能技術的最新發展。市麵上關於AI的書籍琳琅滿目，但真正能夠兼顧理論深度和實踐指導的卻不多。《高級人工智能（第三版）》的到來，讓我眼前一亮。它不僅僅是一本理論性的著作，更像是AI領域的一本“百科全書”，為我們提供瞭理解和應用AI技術的全麵視角。我特彆看重書中對於各種算法的詳細闡述，以及它們在實際應用中的優缺點分析。對於我們工程師來說，瞭解算法的局限性，以及如何根據具體問題選擇最閤適的模型，是至關重要的。這本書的第三版，想必在內容上進行瞭更新，加入瞭不少近年來大放異彩的新技術，比如更先進的深度學習架構、更強大的自然語言處理模型等等。這對於我們緊跟技術潮流、不斷提升項目效率非常有幫助。我希望能夠通過閱讀這本書，學習到更前沿的AI技術，並將它們有效地應用到我的工作中，解決更復雜、更具挑戰性的技術難題，為公司帶來更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對人工智能充滿好奇心的業餘愛好者，一直想係統地瞭解這個迷人的領域。市麵上有很多關於AI的入門讀物，但往往淺嘗輒止，無法滿足我深入探索的願望。《高級人工智能（第三版）》這本書，對我來說，就像是打開瞭一扇通往AI世界更深層次大門的關鍵。我一直覺得，理解一個復雜的技術，需要先掌握它的底層邏輯和原理，而不僅僅是停留在使用層麵。這本書的書名本身就預示著其內容的深度和廣度，它讓我看到瞭可以從基礎的邏輯推理，一直深入到目前最火熱的機器學習和深度學習的奧秘。我期待書中能夠詳細講解一些核心算法的數學原理，比如那些支撐著神經網絡運作的數學概念，以及各種模型是如何被訓練和優化的。雖然我可能無法立刻將所有知識轉化為實際應用，但能夠理解AI背後的“為什麼”，對我來說已經是非常大的滿足。我相信，通過這本書的引導，我能夠建立起一個更為完整和深刻的人工智能知識體係，不再被各種AI名詞所迷惑，而是能夠帶著理解去審視和欣賞AI技術的發展。

評分☆☆☆☆☆

這次入手瞭《高級人工智能（第三版）》，剛翻開就被這厚重的體量給震懾住瞭，絕對是想係統性深入鑽研AI領域不可多得的寶藏。作為一名在AI浪潮中摸爬滾打瞭幾年，但總覺得原地踏步的研究者，我一直在尋找一本能夠真正撥開迷霧、指引方嚮的書籍。以往讀過的不少AI入門書籍，雖然也講瞭不少概念，但總感覺隔靴搔癢，不夠深入，也無法觸及到那些最前沿、最核心的技術細節。而這本《高級人工智能（第三版）》的齣現，恰恰填補瞭我知識體係中的重要空白。從目錄上看，它涵蓋瞭從經典的搜索算法、約束滿足問題，到更現代的機器學習、深度學習，甚至還涉及瞭概率圖模型、強化學習等我一直想深入瞭解的領域。我尤其關注的是書中對於某些算法的數學推導和理論分析，我相信這能幫助我更透徹地理解這些算法的內在邏輯，而不僅僅是停留在“怎麼用”的層麵。對於那些在實際項目中遇到瓶頸，或者希望從根本上理解AI底層原理的研究者來說，這本書的價值不言而喻。我已經迫不及待地想投入到它的學習中瞭，期待它能為我的研究帶來新的突破。

評分☆☆☆☆☆

我是一名從事多年人工智能研究的學者，見證瞭AI領域的飛速發展，也閱讀過無數相關的書籍和論文。要說一本能夠讓人眼前一亮，並願意反復研讀的書籍，確實不多。《高級人工智能（第三版）》的齣現，讓我看到瞭希望。我一直以來都在尋找一本能夠係統地梳理AI核心理論，並能夠清晰地展現不同算法之間聯係的書籍。很多時候，我們過於關注某個特定的模型或技術，卻忽略瞭它們背後更普適的數學框架和哲學思想。這本書從標題就能看齣其野心，它不僅要講解“怎麼做”，更要講清楚“為什麼這麼做”。我尤其關注它在概率圖模型、貝葉斯方法以及可解釋AI等領域的論述，這些都是當前AI研究的重要方嚮，也是我一直想要深入挖掘的領域。作為第三版，我期待它能包含最新的研究進展和理論突破，能夠為我提供新的研究思路和視角。我希望這本書不僅僅是作為一本教材，更能成為一本激發思考、引領創新的學術參考，幫助我進一步提升在AI研究領域的理論造詣和創新能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名大學二年級的學生，對人工智能産生瞭濃厚的興趣。雖然之前也接觸過一些AI的科普文章和入門課程，但總感覺知識碎片化，缺乏係統性。在老師的推薦下，我選擇瞭《高級人工智能（第三版）》這本教材。拿到書後，我最大的感受就是它的內容非常豐富，覆蓋瞭人工智能的方方麵麵。從基本的邏輯推理、搜索算法，到復雜的機器學習模型，再到最新的深度學習技術，這本書幾乎囊括瞭AI領域的經典和前沿知識。我喜歡它嚴謹的邏輯結構和詳細的講解方式，雖然有些地方對初學者來說可能有些挑戰，但正是這種深度，讓我覺得能夠學到紮實的基礎。書中大量的公式和推導，讓我有機會去理解算法背後的數學原理，這對於我建立正確的AI認知至關重要。我尤其期待書中關於神經網絡和深度學習部分的講解，希望能通過這本書，掌握構建和訓練復雜AI模型的能力。雖然我還在學習初期，但我相信這本書會成為我AI學習道路上的一位良師益友，為我打下堅實的基礎，幫助我未來在AI領域走得更遠。