人工智能复杂问题求解的结构和策略（原书第6版） [Artificial Intelligence] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 卢格（GeorgeF.Luger） 著

图书标签:

• 人工智能
• 复杂问题求解
• 搜索策略
• 知识表示
• 推理
• 机器学习
• 规划
• 专家系统
• AI算法
• 问题求解

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111283454

版次：6

商品编码：10059583

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

外文名称：Artificial Intelligence

开本：16开

出版时间：2010-01-01

用纸：胶版纸

页数：490

正文语种：中文

编辑推荐

　　《人工智能复杂问题求解的结构和策略（原书第6版）》是一本经典的人工智能教材，全面阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法。把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了全面的讨论。
　　本版新增内容
　　●新增一章，介绍用于机器学习的随机方法，包括一阶贝叶斯网络、各种隐马尔可夫模型、马尔可
　　夫随机场推理和循环信念传播。
　　●介绍针对期望学习以及利用马尔可夫链蒙特卡罗抽样的结构化学习的参数选择，强化学习
　　中马尔可夫决策过程的利用。
　　●介绍智能体技术和本体的使用。
　　●介绍自然语言处理的动态规划（Earley语法分析）以及Viterbi等其他概率语法分析技术。
　　●书中的许多算法采用Prolog，LISP和Java语言来构建。

内容简介

　　《人工智能复杂问题求解的结构和策略（原书第6版）》是一本经典的人工智能教材，全面阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。新版中增加了对“基于随机方法的机器学习”的介绍，并提出了一些新的主题，如涌现计算、本体论、随机分割算法等。
　　《人工智能复杂问题求解的结构和策略（原书第6版）》适合作为高等院校计算机专业人工智能教材，也可供人工智能领域的研究者及相关工程技术人员参考。

作者简介

　　George F. Luger，1973年在宾夕法尼亚大学获得博士学位，并在之后的5年间在爱丁堡大学人工智能系进行博士后研究，现在是新墨西哥大学计算机科学研究、语言学及心理学教授。

内页插图

精彩书评

　　“在人工智能领域里，学生经常遇到许多很难的概念；本书通过精选的实例与简单明了的视图，清晰而准确地阐述这些概念。”
　　——Joseph，圣迭哥州立大学

　　“本书是人工智能课程的完美补充。它既给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南。这是一本必须要推荐的人工智能的图书。”
　　——Pascal Rebreyend，瑞典达拉那大学

　　“该书的写作风格和全面的论述使它成为人工智能领域很有价值的文献。”
　　——Malachy Eaton，利默里克大学

目录

出版者的话
译者序
前言
第一部分 人工智能的历史渊源及研究范围
第1章 人工智能的历史及应用
1.1 从伊甸园到第一台电子计算机：对智能、知识和人类技能的态度
1.1.1 人工智能基础的简要历史
1.1.2 理性主义和经验主义学派对人工智能的影响
1.1.3 形式逻辑的发展
1.1.4 图灵测试
1.1.5 智能的生物和社会模型：主体理论
1.2 人工智能应用领域概述
1.2.1 博弈
1.2.2 自动推理和定理证明
1.2.3 专家系统
1.2.4 自然语言理解和语义学
1.2.5 对人类表现建模
1.2.6 规划和机器人学
1.2.7 人工智能的语言和环境
1.2.8 机器学习
1.2.9 其他表示：神经网络和遗传算法
1.2.1 0AI和哲学
1.3 人工智能小结
1.4 结语和参考文献
1.5 习题

第二部分 作为表示和搜索的人工智能
第2章 谓词演算
2.0 简介
2.1 命题演算（选读）
2.1.1 符号和语句
2.1.2 命题演算的语义
2.2 谓词演算
2.2.1 谓词的语法和语句
2.2.2 谓词演算的语义
2.2.3 语义含义的积木世界例子
2.3 使用推理规则产生谓词演算表达式
2.3.1 推理规则
2.3.2 合一算法
2.3.3 合一的例子
2.4 应用：一个基于逻辑的财务顾问
2.5 结语和参考文献
2.6 习题

第3章 状态空间搜索的结构和策略
3.0 简介
3.1 状态空间搜索的结构
3.1.1 图论（选读）
3.1.2 有限状态自动机（选读）
3.1.3 问题的状态空间表示
3.2 用于状态空间搜索的策略
3.2.1 数据驱动搜索和目标驱动搜索
3.2.2 图搜索的实现
3.2.3 深度优先搜索和宽度优先搜索
3.2.4 迭代加深的深度优先搜索
3.3 利用状态空间来表示命题演算和谓词演算的推理
3.3.1 逻辑系统的状态空间描述
3.3.2 与或图
3.3.3 进一步的例子和应用
3.4 结语和参考文献
3.5 习题

第4章 启发式搜索
4.0 简介
4.1 爬山法和动态规划法
4.1.1 爬山
4.1.2 动态规划
4.2 最佳优先搜索算法
4.2.1 实现最佳优先搜索
4.2.2 实现启发评估函数
4.2.3 启发式搜索和专家系统
4.3 可采纳性、单调性和信息度
4.3.1 可采纳性度量
4.3.2 单调性
4.3.3 信息度更高的启发是更好的启发
4.4 在博弈中使用启发
4.4.1 在可穷举搜索图上的极小极大过程
4.4.2 固定层深的极小极大过程
4.4.3 α-β过程
4.5 复杂度问题
4.6 结语和参考文献
4.7 习题

第5章 随机方法
5.0 简介
5.1 计数基础（选读）
5.1.1 加法和乘法规则
5.1.2 排列与组合
5.2 概率论基础
5.2.1 样本空间、概率和独立性
5.2.2 概率推理：一个道路/交通例子
5.2.3 随机变量
5.2.4 条件概率
5.3 贝叶斯定理
5.4 随机方法学的应用
5.4.1 “tomato”是如何发音的
5.4.2 道路/交通例子的扩展
5.5 结语和参考文献
5.6 习题

第6章 为状态空间搜索建立控制算法
6.0 简介
6.1 基于递归的搜索（选读）
6.1.1 递归
6.1.2 一个递归搜索的例子：模式驱动推理
6.2 产生式系统
6.2.1 定义和历史
6.2.2 产生式系统的例子
6.2.3 产生式系统中的搜索控制
6.2.4 AI产生式系统的优点
6.3 用于问题求解的黑板结构
6.4 结语和参考文献
6.5 习题

第三部分 捕获智能：AI中的挑战
第7章 知识表示
7.0 知识表示问题
7.1 AI表示模式的简要历史
7.1.1 语义关联理论
7.1.2 语义网的早期研究
7.1.3 网络关系的标准化
7.1.4 脚本
7.1.5 框架
7.2 概念图：网络语言
7.2.1 概念图简介
7.2.2 类型、个体和名字
7.2.3 类型层次
7.2.4 泛化和特化
7.2.5 命题结点
7.2.6 概念图和逻辑
7.3 其他表示方法和本体
7.3.1 Brooks的包容结构
7.3.2 Copycat结构
7.3.3 多种表示、本体和知识服务
7.4 基于主体的和分布式的问题求解方法
7.4.1 基于主体的定义
7.4.2 基于主体的应用
7.5 结语和参考文献
7.6 习题

第8章 求解问题的强方法
8.0 简介
8.1 专家系统技术概览
8.1.1 基于规则的专家系统设计
8.1.2 问题选择和知识工程的步骤
8.1.3 概念模型及其在知识获取中的作用
8.2 基于规则的专家系统
8.2.1 产生式系统和目标驱动问题求解
8.2.2 目标驱动推理中的解释和透明性
8.2.3 利用产生式系统进行数据驱动推理
8.2.4 专家系统的启发和控制
8.3 基于模型系统、基于案例系统和混合系统
8.3.1 基于模型推理简介
8.3.2 基于模型推理：来自NASA的例子
8.3.3 基于案例推理介绍
8.3.4 混合设计：强方法系统的优势和不足
8.4 规划
8.4.1 规划简介：机器人学
8.4.2 使用规划宏：STRIPS
8.4.3 teleo�瞨eactive规划
8.4.4 规划：来自NASA的例子
8.5 结语和参考文献
8.6 习题

第9章 不确定条件下的推理
9.0 简介
9.1 基于逻辑的反绎推理
9.1.1 非单调推理逻辑
9.1.2 真值维护系统
9.1.3 基于最小模型的逻辑
9.1.4 集合覆盖和基于逻辑的反绎
9.2 反绎：逻辑之外的办法
9.2.1 Stanford确信度代数
9.2.2 模糊集推理
9.2.3 Dempster�睸hafer证据理论
9.3 处理不确定性的随机方法
9.3.1 有向图模型：贝叶斯信念网络
9.3.2 有向图模型：d-可分
9.3.3 有向图模型：一个推理算法
9.3.4 有向图模型：动态贝叶斯网络
9.3.5 马尔可夫模型：离散马尔可夫过程
9.3.6 马尔可夫模型：变形
9.3.7 BBN概率建模的一阶替代方案
9.4 结语和参考文献
9.5 习题

第四部分 机器学习
第10章 基于符号的机器学习
10.0 简介
10.1 基于符号学习的框架
10.2 变形空间搜索
10.2.1 泛化操作符和概念空间
10.2.2 候选解排除算法
10.2.3 LEX：启发式归纳搜索
10.2.4 评估候选解排除算法
10.3 ID3决策树归纳算法
10.3.1 自顶向下决策树归纳
10.3.2 测试选择的信息论方法
10.3.3 评价ID3
10.3.4 决策树数据问题：打包、推进
10.4 归纳偏置和学习能力
10.4.1 归纳偏置
10.4.2 可学习性理论
10.5 知识和学习
10.5.1 Meta�睤ENDRAL
10.5.2 基于解释的学习
10.5.3 EBL和知识层学习
10.5.4 类比推理
10.6 无监督学习
10.6.1 发现和无监督学习
10.6.2 概念聚类
10.6.3 COBWEB和分类知识的结构
10.7 强化学习
10.7.1 强化学习的组成部分
10.7.2 一个例子：九宫游戏
10.7.3 强化学习的推理算法和应用
10.8 结语和参考文献
10.9 习题

第11章 机器学习：连接机制
11.0 简介
11.1 连接网络的基础
11.2 感知机学习
11.2.1 感知机训练算法
11.2.2 例子：用感知机网络进行分类
11.2.3 通用delta规则
11.3 反传学习
11.3.1 反传算法的起源
11.3.2 反传算法实例1：NETtalk
11.3.3 反传算法实例2：异或
11.4 竞争学习
11.4.1 对于分类的“胜者全拿”学习
11.4.2 学习原型的Kohonen网络
11.4.3 outstar网络和逆传
11.4.4 支持向量机
11.5 Hebbian一致性学习
11.5.1 概述
11.5.2 无监督Hebbian学习的例子
11.5.3 有监督Hebbian学习
11.5.4 联想记忆和线性联想器
11.6 吸引子网络或“记忆”
11.6.1 概述
11.6.2 双向联想记忆
11.6.3 BAM处理的例子
11.6.4 自相关记忆和Hopfield网络
11.7 结语和参考文献
11.8 习题

第12章 机器学习：遗传性和涌现性
12.0 社会性和涌现性的学习模型
12.1 遗传算法
12.1.1 两个例子：CNF可满足性问题和巡回推销员问题
12.1.2 遗传算法的评估
12.2 分类器系统和遗传程序设计
12.2.1 分类器系统
12.2.2 用遗传算子进行程序设计
12.3 人工生命和基于社会的学习
12.3.1 生命游戏
12.3.2 进化规划
12.3.3 涌现的实例研究
12.4 结语和参考文献
12.5 习题

第13章 机器学习：概率理论
13.0 学习中的随机模型和动态模型
13.1 隐马尔可夫模型(HMM)
13.1.1 隐马尔可夫模型的介绍和定义
13.1.2 隐马尔可夫模型的重要变形
13.1.3 使用HMM和Viterbi解码音素串
13.2 动态贝叶斯网络和学习
13.2.1 动态贝叶斯网络
13.2.2 学习贝叶斯网络
13.2.3 期望最大化：一个例子
13.3 强化学习的随机扩展
13.3.1 马尔可夫决策过程
13.3.2 部分 可观测的马尔可夫决策过程
13.3.3 马尔可夫决策过程实现的例子
13.4 结语和参考文献
13.5 习题
第五部分 人工智能问题求解的高级课题

第14章 自动推理
14.0 定理证明中的弱方法
14.1 通用问题求解器和差别表
14.2 归结定理证明
14.2.1 概述
14.2.2 为归结反驳生成子句形式
14.2.3 二元归结证明过程
14.2.4 归结策略和简化技术
14.2.5 从归结反驳中抽取解答
14.3 Prolog和自动推理
14.3.1 概述
14.3.2 逻辑程序设计和Prolog
14.4 自动推理进一步的问题
14.4.1 弱方法求解的统一表示法
14.4.2 可选推理规则
14.4.3 归结反驳支持下的问答机制
14.4.4 搜索策略及其使用
14.5 结语和参考文献
14.6 习题

第15章 自然语言理解
15.0 自然语言理解问题
15.1 解构语言：分析
15.2 语法
15.2.1 使用上下文无关文法说明和解析
15.2.2 Earley解析器：动态规划二次访问
15.3 转移网络解析器及语义学
15.3.1 转移网络解析器
15.3.2 乔姆斯基层次和上下文相关文法
15.3.3 ATN解析器的语义
15.3.4 结合句法和语义知识的ATN
15.4 语言理解的随机工具
15.4.1 概述：语言分析中的统计技术
15.4.2 马尔可夫模型方法
15.4.3 决策树方法
15.4.4 解析的概率方法
15.4.5 概率上下文无关解析器
15.5 自然语言应用
15.5.1 故事理解和问题解答
15.5.2 数据库前端
15.5.3 Web信息抽取和摘要系统
15.5.4 用学习算法来泛化抽取的信息
15.6 结语和参考文献
15.7 习题

第六部分 后记
第16章 人工智能是经验式的学科
16.0 简介
16.1 人工智能：修订的定义
16.1.1 人工智能和物理符号系统假设
16.1.2 连接或者“神经”计算
16.1.3 主体、涌现和智能
16.1.4 概率模型和随机技术
16.2 智能系统科学
16.2.1 心理学约束
16.2.2 认识论问题
16.3 人工智能：当前的挑战和未来的方向
16.4 结语和参考文献

精彩书摘

　　1.1 从伊甸园到第一台电子计算机：对智能、知识和人类技能的态度
　　普罗米修斯这样评价他违反奥林匹斯山神灵所取得的战果：他不仅仅为人类盗取了火种，而且用智慧也就是心灵的钥匙——一种“理性思想”——启蒙了人类。智慧是一切人类技术乃至文明之本。古希腊剧作家埃斯库罗斯用这个神话阐述了一种对知识的非凡威力的深邃而又古朴的理解。今天，人工智能已经被应用到普罗米修斯贡献过的所有领域——医学、哲学、生物学、天文学、地理学，以及埃斯库罗斯无法预见的许多其他科学领域。
　　虽然普罗米修斯把人类从无知的禁锢中解放出来，但是他的行为却激怒了宙斯。由于普罗米修斯窃取了本来只属于奥林匹斯山神灵的智慧，因此宙斯下令把普罗米修斯锁在光秃秃的石头上经受永世的折磨。关于人类获取知识的努力触犯了神灵或自然法则的观点在西方思想中根深蒂固，这就是伊甸园故事的基础，也出现在但丁和米尔顿的著作中。莎士比亚和古希腊悲剧家们都把对知识的渴望描述为灾难之源。这种寻求知识最终会导致灾难的观念自产生以来一直存在，无论是文艺复兴时期、还是启蒙运动时期，甚至包括在科学和哲学大发展的19世纪和20世纪。因此，人工智能在学术领域和大众思想中引发的诸多争议根本不足为奇。
　　事实上，现代科技并没有使人们消除这种自古而来的恐惧——即渴望知识会导致恶果，而是使人们意识到产生那样的后果是很有可能的，甚至是即将来临的。今天，人们用科技社会的语言重新讲述着普罗米修斯、夏娃和浮士德的神话。玛丽·雪莱在她的《弗兰肯斯坦》（该书的副标题很有趣，叫《现代普罗米修斯》）一书的序言中这样写道。

　　······

前言/序言

　　人工智能（AI）最开始的动机是想创造一种机器，它不仅能够思考，而且还有可能和人类交流，这是计算的最高级目标。在过去的许多年里，人工智能的研究者们在探索智能机制的同时，还使人工智能在实际领域取得了更广泛的应用。我们可以使用不同的人工智能策略解决很多在实际应用计算机技术时出现的复杂问题。众所周知，智能本身是非常复杂的，难以用单一的理论来描述。因此，产生了一系列的理论从不同的抽象层次刻画这个主题。在最低层次，神经网络、遗传算法以及其他形式的理论可以辅助理解适应性原理、感知机制以及与物理世界的交互机制。在更加抽象的层次，专家系统的设计、智能主体、随机模型以及自然语言理解程序反映了知识在智能中的角色和创建、传递、保持的社会过程。更深一层，逻辑学家提出了演绎、反绎、归纳、真值维护以及其他的推理模型和方式。
　　在第6版中，George F. Luger阐述了复杂问题求解结构和策略的所有这些层次的理论，同时，他还指出了智能研究本身的令人兴奋之处，演示了怎样使用不同的软件工具和技术去解决计算机科学家面临的复杂问题。
　　这本畅销教材的主要特点是：
　　·彻底和全面阐述人工智能的基础理论。
　　·有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法。
　　·用LISP、Prolog或Java语言编写实例程序。
　　·把人工智能的应用程序应用于实际环境中。
　　·从社会和哲学角度出发对人工智能进行全面的讨论。
　　与第5版相比，第6版主要扩充了获取人工智能的随机方法的相关材料，包括：
　　·修改9.3节、加入第13章来介绍基于概率的机器学习。
　　·扩充了关于有限状态自动机和概率接受器以及动态规划的使用，尤其是使用随机测量的动态规划算法（Viterbi算法）的例子。
　　此外，第6版除了介绍Prolog和LISP，还收集了一些用Java实现的人工智能算法。
　　本书共16章。第1章（第一部分）简单介绍人工智能；第2、3、4、5、6章（第二部分）介绍AI问题求解的研究工具；第7、8、9章（第三部分）介绍人工智能和知识密集型问题求解以及变化和模糊情况下推理的表示法；第10、11、12、13章（第四部分）提供机器学习中问题的扩充说明；第14、15章构成本书的第五部分，第14章讨论这一领域中最早的程序，第15章介绍自然语言理解；第16章（第六部分）作为本书的结束语。
　　本书适合作为高等院校计算机、自动化、电子等专业本科生及研究生的人工智能教材。同时，本书也是人工智能领域的研究者或那些想了解和应用当前人工智能技术的工作人员的一本宝贵的参考资料。
　　本书第6版的翻译工作由郭茂祖主持，郭茂祖审校了全部译稿，玄萍负责校对。其中，郭茂祖翻译了第1、2、3、4、5章，刘扬翻译了第7、8、9、10章，玄萍翻译了第11、12、13、14章，王春宇翻译了第6、15、16章。在本书的翻译过程中，李建伏、邓超、邹权、于建涛、王峻、李艳娟、吴伟宁、徐磊、艾淼、邢志安给予了很多帮助，对他们表示由衷的感谢。另外，本书的翻译参考了第5版的中文版，在此一并表示感谢。

《智慧的蓝图：解锁人工智能的奥秘》 在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远设想，而是深刻改变我们生活、工作乃至思维方式的现实力量。从智能手机里的语音助手，到自动驾驶汽车的雏形，再到医疗诊断的精准辅助，AI的触角已延伸至社会的方方面面，不断拓展着人类能力的边界。然而，在这令人惊叹的成就背后，隐藏着一个复杂而迷人的世界——人工智能的内在结构与解决复杂问题的策略。 本书《智慧的蓝图：解锁人工智能的奥秘》并非一本技术手册，也不是对某个AI工具的详细教程。它是一次深度探索，旨在揭示人工智能得以运转的核心原理，剖析其解决各种挑战性问题的思维框架和实用方法。我们将一同穿梭于AI的宏大叙事，理解其发展的脉络，感悟其应对难题的智慧。 一、人工智能的基石：从感知到认知的旅程 我们首先要理解，人工智能并非一个单一的概念，而是一个由多个相互关联的子领域构成的宏大生态。本书将带领读者从最基础的层面出发，构建对AI的整体认知。 感官的模拟： AI的“眼睛”和“耳朵”——计算机视觉与自然语言处理。我们将探讨机器如何通过图像识别、物体检测、面部辨识等技术“看见”世界，又如何通过语音识别、文本理解、情感分析等方式“听懂”人类的语言。这不仅仅是技术的堆砌，更是对人类感知能力的模拟与延伸，为AI与外部世界的交互奠定基础。 大脑的运作： 机器学习的核心与演进。机器学习是AI的引擎，它赋予机器从数据中学习和改进的能力。我们将深入了解监督学习、无监督学习、强化学习等核心范式，理解模型训练的原理，以及神经网络、深度学习等前沿技术的强大之处。这部分内容将揭示AI如何通过数据“思考”和“决策”。 智能的体现： 推理、规划与决策。当AI“感知”到世界，“学习”到知识后，它如何进行有逻辑的思考，并做出最优选择？我们将探索符号逻辑推理、概率推理，以及在不确定性环境中进行规划和决策的算法。这部分将展现AI的“智慧”之光，以及它如何解决逻辑性强的问题。 二、解决复杂问题的智慧：AI的策略与框架 人工智能之所以强大，在于它能够系统性地应对人类社会面临的各种复杂问题。本书将聚焦于AI在解决这些问题时所遵循的策略和构建的框架。 搜索与优化： 寻找最佳解决方案的路径。许多问题都可以被抽象为在庞大的可能性空间中寻找一个最优解。我们将学习经典的搜索算法，如深度优先搜索、广度优先搜索，以及更高级的A搜索等，理解它们如何高效地在错综复杂的路径中找到目标。同时，我们将探讨优化算法，如梯度下降，如何在海量参数中寻找到最佳配置。 博弈论与策略协同： 在互动环境中做出明智决策。现实世界中的许多问题涉及多个智能体之间的互动，例如棋类游戏、经济市场、交通管制等。本书将介绍博弈论的基本概念，以及AI如何在这些动态、对抗的环境中制定策略，实现合作或竞争的最优解。 知识表示与推理： 构建和运用智能的知识库。AI需要理解和组织信息才能进行有效的推理。我们将探讨各种知识表示方法，如逻辑表示、语义网络、本体等，以及AI如何利用这些知识库进行问答、诊断、诊断等复杂推理任务。这部分内容将揭示AI如何拥有“常识”和“洞察力”。 规划与执行： 从目标到行动的蓝图。当AI需要完成一系列复杂任务时，它需要制定一个周密的行动计划。我们将研究AI规划技术，如何将一个宏大的目标分解为一系列可执行的子目标，并有序地执行，以达成最终目的。这就像为AI量身定制一套“行动指南”。 三、AI的边界与未来：挑战与展望 尽管AI取得了令人瞩目的成就，但我们也要正视其当前的局限性，并对未来的发展方向进行思考。 挑战与瓶颈： 当前AI面临的难题。例如，如何让AI拥有真正的常识？如何处理数据稀疏或有偏见的情况？如何提高AI的可解释性和可信度？如何应对“黑箱”模型的风险？本书将诚恳地探讨这些挑战，并介绍目前的研究方向。 伦理与社会影响： AI时代的责任与思考。AI的发展不应忽视其可能带来的伦理困境和社会变革。我们将讨论AI的公平性、隐私保护、就业影响以及潜在的滥用风险，引导读者思考AI的负责任发展之路。 未来的图景： 通往通用人工智能的探索。我们也将展望AI的未来，探讨通用人工智能（AGI）的可能性，以及AI如何进一步深化与人类的合作，共同塑造一个更美好的世界。 《智慧的蓝图：解锁人工智能的奥秘》 是一场思想的盛宴，它邀请您一同走进人工智能的殿堂，理解其内在的逻辑，领略其解决复杂问题的智慧。无论您是技术爱好者、行业从业者，还是对未来充满好奇的探索者，本书都将为您提供一个清晰的视角，帮助您深刻理解这个正在重塑世界的强大力量。它将不仅仅是知识的传递，更是一次思维的启迪，让您在瞬息万变的AI时代，拥有洞察先机、驾驭未来的智慧。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先映入眼帘的是它厚重的体量，这让我意识到它绝非一本浅尝辄止的入门读物，而是对“人工智能复杂问题求解”这个主题进行了一次全面而深入的探讨。封面设计上的简洁与力量感，似乎也在无声地诉说着这本书的核心价值。我一直觉得，对于人工智能这样日新月异的领域，真正有价值的知识往往蕴藏在那些能够解释其底层逻辑和发展脉络的书籍中。我期望这本书能够像一本“武林秘籍”，为我揭示人工智能在解决那些看似无解的难题时所采用的“内功心法”和“招式套路”。我设想，这本书会把我从一个旁观者变成一个能够理解AI“思考”过程的“内部人士”，让我能够更清晰地认识到AI的潜力和局限性。这种对深层原理的探究，恰恰是我一直以来在人工智能领域所渴望获得的。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《人工智能复杂问题求解的结构和策略》的时候，我immediately被它所传达的那种“硬核”科学感所吸引。书名本身就充满了学术气息，让人预感到这是一本能够真正启发思考、带来深刻见解的读物。我一直以来都对人工智能背后的原理和方法论非常感兴趣，特别是那种能够系统性地解决复杂问题的框架和思路。我期待这本书能够为我揭示这些“幕后”的机制，让我不再仅仅停留在对AI应用的表面认知，而是能够深入理解其“大脑”是如何运作的。我设想，这本书会像一个精密的工具箱，为我提供一套套解决问题的“方法论”，让我能够武装自己，去应对未来更加复杂的信息化挑战。我非常看重这一点，因为在我看来，掌握解决问题的能力比掌握某个具体工具更为重要。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我，让我能够构建起自己解决复杂问题的思维体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《人工智能复杂问题求解的结构和策略》（原书第6版）本身就给我一种扎实可靠的感觉。我注意到“原书第6版”这几个字，它暗示着这本书经过了时间的检验和不断的更新迭代，内容一定非常成熟和权威。我一直在寻找能够系统性地理解人工智能如何解决复杂问题的书籍，而不是那种只介绍具体算法或应用的碎片化信息。我希望这本书能够为我勾勒出一个清晰的“求解框架”，让我明白在面对一个人工智能问题时，应该如何去分析、分解、建模，以及选择何种策略去应对。我特别看重“结构”和“策略”这两个词，它们预示着这本书将提供一套有条理、有方向的方法论，能够帮助读者构建起一种解决问题的通用思维。我期待这本书能让我站在更高的视角，去审视人工智能在各个领域应用的底层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

对于《人工智能复杂问题求解的结构和策略》（原书第6版）这本书，我首先被它的名字所吸引。这是一个非常具有指导意义的书名，它直接点出了本书的核心内容——如何结构化地、有策略地去解决人工智能领域中的复杂问题。我一直认为，人工智能的魅力不仅在于它能做什么，更在于它“如何”做到的。我非常期待这本书能够深入浅出地剖析人工智能在处理各种挑战时的内在逻辑和方法论。我设想，这本书会像一张详尽的地图，为我指明在探索人工智能的复杂世界中，应该遵循怎样的路线，避开哪些误区。我希望它能帮助我建立起一套严谨的思维体系，使我能够更加自信地面对人工智能带来的机遇和挑战。我深信，掌握解决问题的“策略”比掌握“答案”本身更为重要，而这本书的名字恰恰点明了这一点。

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这本书的封面设计就足够吸引我了。深邃的蓝色背景，点缀着抽象的、仿佛正在思考的神经网络线条，再配上醒目但又不失优雅的金色书名，瞬间就勾起了我对人工智能世界的好奇心。我喜欢这种既有科技感又不失艺术感的封面，它似乎在预示着这本书将带领我进入一个既理性又充满想象力的领域。拿到书的质感也很棒，纸张厚实，印刷清晰，触感温润，这让我对阅读体验充满了期待。我一直觉得，一本书的物理触感和视觉呈现，是它能否成为我书架上常客的重要因素。这本书在这一点上无疑是成功的。我迫不及待地想翻开它，看看里面的文字是否能像封面一样，给我带来同样深刻的印象。我特别喜欢这种带有沉淀感的书名，它暗示着这本书并非泛泛而谈，而是对人工智能领域某个核心问题进行了深入的剖析。我设想，这本书的内容一定充满了逻辑的严谨和思想的深度，能够让我从根本上理解人工智能是如何解决那些看似棘手的复杂问题的。

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深入浅出统计学 (电子工业出版社ISBN:9787121153082)

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凑单的，还没看，好像还不错的样子

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夫随机场推理和循环信念传播。

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终于在2006年底，龙书升级了。作者又增加了MonicaS.Lam，名字与龙书二相同，封面依然沿用恐龙和武士的设计，这次的龙是紫色的，因此被称为龙书三或者紫龙书。

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嗯，看了看，还行，，卖相也不错

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每一本都很好，正版，同事要的，配送超快，简直是很方便，五分好评

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有深度，适合理论学习，公司使用

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●新增一章，介绍用于机器学习的随机方法，包括一阶贝叶斯网络、各种隐马尔可夫模型、马尔可

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书很扎实，看着得劲