世界著名计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版） [Artificial Intelligence: a Modern Approach, Third Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 罗素（Stuart J.Russell），[美] 诺维格（Peter Norvig） 著，殷建平，祝恩，刘越 等 译

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• 计算机科学
• 教科书
• AI
• 现代方法
• Stuart Russell
• Peter Norvig

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302331094

版次：3

商品编码：11343660

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 世界著名计算机教材精选

外文名称：Artificial Intelligence: a Modern Approach, Third Edition

开本：16开

出版时间：2013-11-01

用纸

产品特色

编辑推荐

　　

　　美国伯克利大学与Google人工智能科学家合作编写，全世界100多个国家1200多所大学使用
　　Best computer science textbook ever。
　　A Must Read for AI
　　广泛使用的人工智能教材，内容很丰富，讲解清晰，适合初学入门。
　　
　　

本书为翻译版，对应影印版：

　　

　　

　　其他相关图书：
　　

　　
　　
　　

内容简介

　　

　　《世界著名计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）》是经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。
　　《世界著名计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）》的新版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“问题求解”，第III部分“知识、推理与规划”，第IV部分“不确定知识与推理”，第V部分“学习”，第VI部分“通信、感知与行动”，第VII部分“结论”。《世界著名计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）》既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外，本书的配套网址为教师和学生提供了大量教学和学习资料。
　　本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，是高等院校本科生和研究生人工智能课的教材，也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。

作者简介

　　Stuart Russell，1962年生于英格兰的Portsmouth。他于1982年以一等成绩在牛津大学获得物理学学士学位，并于1986年在斯坦福大学获得计算机科学的博士学位。之后他进入加州大学伯克利分校，任计算机科学教授，智能系统中心主任，拥有Smith-Zadeh工程学讲座教授头衔。1990年他获得国家科学基金的“总统青年研究奖”（Presidential Young Investigator Award），1995年他是“计算机与思维奖”（Computer and Thought Award）的获得者之一。1996年他是加州大学的Miller教授（Miller Professor），并于2000年被任命为首席讲座教授（Chancellor's Professorship）。1998年他在斯坦福大学做过Forsythe纪念演讲（Forsythe Memorial Lecture）。他是美国人工智能学会的会士和前执行委员会委员。他已经发表100多篇论文，主题广泛涉及人工智能领域。他的其他著作包括《在类比与归纳中使用知识》（The Use of Knowledge in Analogy abd Induction）．以及（与Eric Wefald合著的）《做正确的事情：有限理性的研究》（Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality）。
　　
　　Peter Norvig，现为Google研究院主管（Director of Research），2002-2005年为负责核心Web搜索算法的主管。他是美国人工智能学会的会士和ACM的会士。他曾经是NASAAmes研究中心计算科学部的主任，负责NASA在人工智能和机器人学领域的研究与开发，他作为Junglee的首席科学家帮助开发了一种zui早的互联网信息抽取服务。他在布朗（ Brown）大学得应用数学学士学位，在加州大学伯克利分校获得计算机科学的博士学位。他获得了伯克利“卓越校友和工程创新奖”，从NASA获得了“非凡成就勋章”。他曾任南加州大学的教授，并是伯克利的研究员。他的其他著作包括《人工智能程序设计范型：通用Lisp语言的案例研究》（Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp）和《Verbmobil：一个面对面对话的翻译系统》（Verbmobil:A Translation System for Face-to-FaceDialog），以及《UNIX的智能帮助系统》（lntelligent Help Systemsfor UNIX）。

内页插图

目录

第1部分 人工智能
第1章 绪论
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的基础
1.3 人工智能的历史
1.4 最新发展水平
1.5 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第2章 智能Agent
2.1 Agent和环境
2.2 好的行为：理性的概念
2.3 环境的性质
2.4 Agent的结构
2.5 本章小结
参考文献与历史注释
习题

第Ⅱ部分 问题求解
第3章 通过搜索进行问题求解
3.1 问题求解Agent
3.2 问题实例
3.3 通过搜索求解
3.4 无信息搜索策略
3.5 有信息（启发式）的搜索策略
3.6 启发式函数
3.7 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第4章 超越经典搜索
4.1 局部搜索算法和最优化问题
4.2 连续空间中的局部搜索
4.3 使用不确定动作的搜索
4.4 使用部分可观察信息的搜索
4.5 联机搜索Agent和未知环境
4.6 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第5章 对抗搜索
5.1 博弈
5.2 博弈中的优化决策
5.3 a-p剪枝
5.4 不完美的实时决策
5.5 随机博弈
5.6 部分可观察的博弈
5.7 博弈程序发展现状
5.8 其他途径
5.9 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第6章 约束满足问题
6.1 定义约束满足问题
6.2 约束传播：CSP中的推理
6.3 CSP的回溯搜索
6.4 CSP局部搜索
6.5 问题的结构
6.6 本章小结
参考文献与历史注释
习题

第Ⅲ部分 知识、推理与规划
第7章 逻辑Agent
7.1 基于知识的Agent
7.2 Wumpus世界
7.3 逻辑
7.4 命题逻辑：一种简单逻辑
7.5 命题逻辑定理证明
7.6 有效的命题逻辑模型检验
7.7 基于命题逻辑的Agent
7.8 本章小结
……

第Ⅳ部分 不确定知识与推理
第V部分 学习
第Ⅵ部分 通讯、感知与行动
第Ⅶ部分 结论
参考文献

精彩书摘

　　这个例子说明理性不等于完美。理性是使期望的性能最大化，而完美是使实际的性能最大化。完美对Agent而言是不太合理的要求。关键是如果我们期望Agent最终能采取事实上最好的行动，设计满足这样要求的Agent是不可能的——除非我们能改进水晶球或者时间机器的性能。
　　因此，对理性的定义并不要求全知，因为理性的选择只依赖于到当时为止的感知序列。我们还要确保没有因漫不经心而让Agent进行愚蠢的活动。例如，如果Agent穿行繁忙的马路前没有观察道路两边的情况，那么它的感知序列就不可能告诉它有大卡车在高速接近。我们对理性的定义会说现在可以穿过马路吗？绝对不会！首先，根据信息不全的感知序列穿行马路是不理性的：不观察的情况下穿行发生事故的风险太大了。其次，理性Agent应该在走上街道之前选择“观察”行动，因为观察有助于最大化期望性能。为了修改未来的感知信息而采取行动——有时称为信息收集——是理性的重要部分，将在第16章中深入讨论。真空吸尘器清洁Agent在初始未知的环境中必须探查，这为我们提供了信息收集的第二个实例。
　　我们的定义不仅要求理性Agent收集信息，而且要求Agent从它所感知的信息中尽可能多的学习。Agent最初的设定可能反映的是环境的先验知识，但随着Agent经验的丰富这些知识会被改变或者增加。在一些极端的情况中环境被完全当成先验知识。在这样的情况下，Agent不再需要感知和学习；它只要正确地行动就可以。当然，这样的Agent是脆弱的。考虑一下蜣螂。蜣螂做窝并产卵后，会从附近的粪堆取回一个粪球堵住窝的入口。如果粪球在路途中脱离了它的掌握，蜣螂还会继续赶路，并做动作用不存在的粪球塞住入口，而不会注意到粪球已经不见了。蜣螂进化时在它的行为里内建了假设，当该假设被破坏时，就会产生不成功的行为。黑足泥蜂要聪明一些。雌蜂先挖一个洞，出去叮一只毛虫并拖回洞，再次进洞查看，再把毛虫拖到洞里，然后产卵。毛虫在黑足泥蜂孵卵期间作为食物来源。到目前为止一切似乎顺利，但是假如有昆虫学家在雌蜂检查地洞的时候把毛虫挪开几英寸，雌蜂就会回到计划中“拖毛虫到地洞”的步骤，继续进行不做任何修改的计划，甚至在发生过很多次毛虫被移动的干扰后仍然如此。雌蜂无法知道它天生的计划是失败的，因而也不会改变计划。
　　Agent依赖于设计人员的先验知识而不是它自身的感知信息，这种情况我们会说该Agent缺乏自主性。理性Agent应该是自主的——它应该学习，以弥补不完整的或者不正确的先验知识。例如，学会预见灰尘出现的地点和时间的吸尘器清洁Agent，显然就能比不会预见的Agent要做得好。实践中，很少要求Agent从一开始就完全自主：当Agent没有或者只有很少的经验时，它的行为往往是随机的，除非设计人员提供一些帮助。因此就像进化为动物提供了足够的内建的反射，以使它们能生存足够长的时间进行学习一样，给人工智能的Agent提供一些初始知识以及学习能力是合理的。当得到关于环境的充足经验后，理性Agent的行为才能独立于它的先验知识有效地行动。从而，与学习相结合使得我们可以设计在很多不同环境下都能成功的理性Agent。
　　……

前言/序言

　　人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一个大领域，而本书也是一本“大”书。我们试图全方位探索这个领域，它涵盖逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动以及从微电子设备到机器人行星探测器的所有内容。本书之所以“大”还因为它有一定深度。
　　本书的副标题是“一种现代的方法”。使用这个相当空洞的短语希望表达的含义是，我们试图将现在已知的内容综合到一个共同的框架中，而不是试图在各自的历史背景下解释人工智能的各个子领域。对于那些自己的研究领域因此没有得到足够重视的人，我们深表歉意。本版新变化
　　本版的修订反映了自本书上一版2003年出版以来人工智能领域发生的变化。人工智能技术有了重要应用，如广泛部署的实用言语识别、机器翻译、自主车辆和家用机器人。算法有了显著突破，如西洋跳棋的解法。理论上也取得了很多进展，尤其是在概率推理、机器学习和计算机视觉等领域。我们认为最重要的是人们对这个领域认识的不断进化，我们以此为据来组织本书。本书的主要变化如下：
　　更多地强调了部分可观察和不确定的环境，特别是搜索和规划的非随机的环境。在这些环境中引入了信念状态（一个可能世界集）和状态评估（保持信念状态）的概念；本书后面加入了概率。
　　除了讨论环境的类型和Agent的分类，我们现在更深入地研究了Agent能够使用的表示类型。我们区分了原子表示（其中将世界的每个状态视作黑盒）、因子表示（其中状态是属性／值对的集合）和结构表示（其中世界由对象及对象间关系组成）。
　　在规划部分更深入地研究了部分可观察环境中的连续规划，还包括了一种层次规划的新方法。
　　在一阶概率模型中加入了新内容，包括了针对对象存在环境中的不确定性的开放.世界模型。
　　完全重写了机器学习导论章节，更宽泛地研究了更流行的学习算法，并使之具有更坚实的理论基础。
　　扩展了Web搜索和信息抽取以及从超大数据集学习的技术。
　　本版20%的引用是2003年以后发表的工作。
　　估计有20%的材料是相当新的。其余的80%反映了以往的工作，但也被大规模重写，以便提供一个关于本领域的更统一的视图。

《穿越代码的未来：人工智能的无限可能》 在这日新月异的时代，一股强大的力量正在重塑我们的世界，它便是人工智能（AI）。它不仅仅是科幻电影中的情节，更是潜藏在我们生活方方面面的技术革命。从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车的导航系统，再到医疗诊断领域的精准分析，人工智能正以惊人的速度渗透并改变着我们认识和互动世界的方式。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一场引人入胜的探索之旅，带领读者深入了解人工智能的核心理念、发展脉络及其在各个领域的深远影响。我们将一同揭开人工智能的神秘面纱，理解其背后的逻辑与原理，并畅想它将如何塑造我们的未来。 第一章：智能的诞生——人工智能的起源与演进 我们将从人工智能的哲学根基出发，追溯其思想的萌芽，从早期的逻辑推理到后来的机器学习，再到如今深度学习的浪潮。理解那些奠定人工智能基石的伟大思想家和科学家，他们如何一步步将“机器能否思考”这个终极问题，从哲学思辨推向了工程实践。我们会回顾那些关键的历史时刻，比如图灵测试的提出，早期专家系统的兴起，以及人工智能研究经历的几次起伏，最终迎来如今的蓬勃发展。 第二章：智慧的基石——机器学习的原理与实践 机器学习是人工智能的灵魂。本章将深入浅出地剖析机器学习的核心概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。你将了解到，算法如何从海量数据中学习规律，并进行预测和决策。我们将探讨各种经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等，并解释它们的工作原理。更重要的是，我们会关注如何将这些算法应用于实际问题，例如垃圾邮件的过滤、商品推荐的生成，甚至是金融市场的风险评估。 第三章：感知世界——计算机视觉与自然语言处理的奥秘 人工智能赋予了机器“看”和“听”的能力。我们将探索计算机视觉的奇妙世界，了解机器如何识别图像中的物体、人脸，甚至理解场景的含义。你将了解卷积神经网络（CNN）等强大的视觉模型，以及它们在人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等领域的应用。同时，我们也将进入自然语言处理（NLP）的领域，揭示机器如何理解、生成和翻译人类语言。从简单的文本分析到复杂的对话系统，NLP技术正在改变我们与数字世界的交互方式。 第四章：决策的艺术——搜索、规划与推理 智能体（Agent）是人工智能的核心概念，它们能够感知环境并采取行动以达成目标。本章将深入探讨智能体如何进行决策，包括经典的搜索算法（如A搜索）在路径规划中的应用，以及如何通过规划来解决复杂问题。我们还将涉足人工智能的推理能力，了解符号逻辑、概率图模型等是如何让机器“思考”并做出合理推断的。从游戏AI到机器人导航，这些技术都是实现智能行为的关键。 第五章：深度学习的崛起——神经网络的革命 深度学习是近年来人工智能领域最令人瞩目的突破。本章将聚焦于神经网络的强大力量，特别是深度神经网络（DNN）的结构和工作原理。你将了解多层神经网络如何模拟人脑的学习过程，并实现前所未有的识别和生成能力。我们将探讨卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer等关键模型，并展示它们在图像识别、语音识别、机器翻译、文本生成等领域的卓越成就。 第六章：伦理与未来——人工智能的机遇与挑战 随着人工智能技术的飞速发展，我们也必须审视其带来的深刻伦理和社会影响。本章将探讨人工智能的公平性、透明度、可解释性以及潜在的偏见问题。我们将讨论人工智能在就业、隐私、安全以及自主武器等方面的挑战，并思考如何负责任地开发和应用人工智能技术。同时，我们也将在展望人工智能的未来，探索其在科学研究、环境保护、人类健康等领域的无限潜力。 第七章：人工智能的应用领域——渗透生活的方方面面 人工智能并非遥不可及的概念，它已经深深地融入了我们的日常生活。本章将通过大量鲜活的案例，展示人工智能在各个行业的广泛应用。你将看到人工智能如何革新医疗诊断，加速新药研发；如何赋能金融服务，提升风险管理能力；如何优化交通出行，构建智慧城市；如何丰富教育模式，实现个性化学习；以及如何在娱乐产业，创造沉浸式的体验。通过这些具体应用，你将更加直观地感受到人工智能的强大力量和无限可能。 第八章：与AI共舞——人类的未来与智能的融合 本书的最后一章，我们将聚焦于人类与人工智能的未来关系。人工智能的最终目标并非取代人类，而是成为人类智慧的延伸和伙伴。我们将探讨如何更好地与人工智能协作，利用其强大的计算和分析能力，解决人类面临的复杂挑战。从辅助决策到创意激发，人工智能将成为我们实现更大成就的强大助力。我们将共同思考，如何构建一个人与人工智能和谐共存、共同繁荣的未来。 《穿越代码的未来：人工智能的无限可能》是一场关于智慧、创新与未来的深度对话。无论你是技术爱好者、学生，还是对未来充满好奇的探索者，本书都将为你打开一扇通往人工智能世界的大门，让你洞察科技前沿，感受智能时代的脉搏，并激发你对无限可能的思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书《人工智能：一种现代的方法》给我的感觉是它具有极强的理论指导性。我从事IT行业多年，但总觉得对人工智能的理解还停留在应用层面，缺乏对底层原理的深入认知。这本书的出现，恰好能填补我的这个知识空白。我期望它能够提供一套严谨的理论框架，帮助我理解人工智能的核心思想和方法论。我希望书中能够清晰地阐述人工智能的各个分支，从符号主义到连接主义，再到概率图模型等等，并深入讲解各种算法的数学基础和逻辑推导。我尤其关注书中关于“搜索”和“优化”的讲解，这在我看来是解决许多AI问题的关键。我希望它能够介绍各种经典的搜索算法，如A搜索，以及各种优化技术，如梯度下降。这本书的深度和广度意味着我需要投入大量的时间去消化，但正是这种深入的理论讲解，才能让我真正理解AI的“怎么做”和“为什么这么做”。我希望它能够帮助我建立起扎实的理论基础，让我能够从一个更高的维度去审视和理解各种AI技术和应用，并能为我日后的学习和工作提供重要的指导。

评分☆☆☆☆☆

我被《人工智能：一种现代的方法》这本书所蕴含的系统性所吸引。我一直认为，要真正理解一个复杂的学科，必须要有清晰的逻辑框架和系统性的梳理，而这本书似乎正是朝着这个目标前进的。我希望它能够从人工智能的最基本概念出发，逐步构建起一个完整的理论体系。我期待它能够详细讲解AI的各个核心要素，比如搜索、知识表示、推理、学习、感知和行动等，并阐述它们之间的内在联系。我尤其关注书中关于“智能体”（Agent）的设计思想，这在我看来是理解AI行为的关键。我希望它能够提供不同的智能体架构，并分析它们的优劣。对于机器学习的部分，我希望它能够涵盖从经典的算法到现代的深度学习模型，并解释它们是如何实现“学习”这一过程的。这本书的厚度也暗示着其内容的丰富程度，我希望能看到书中对于每一个主题都有详尽的讲解，包括理论推导、算法伪代码和实际案例。我希望这本书能够成为我构建AI知识体系的基石，让我能够清晰地理解AI的各个组成部分是如何协同工作的，并最终形成一个整体。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直太有分量了！拿到手沉甸甸的，光是翻开第一页，那厚度就足以让人产生一种“这下可算是有得啃了”的敬畏感。我之前虽然接触过一些AI的入门知识，但总感觉像是隔靴搔痒，抓不住核心。拿到这本《人工智能：一种现代的方法》，感觉终于找到了那个真正能带我深入了解AI本质的“金钥匙”。从目录看，它涵盖的范围实在是太广了，从最基础的搜索算法、约束满足问题，到机器学习、自然语言处理、计算机视觉，甚至是更前沿的机器人学和哲学思考，简直就是一个AI的百科全书。我特别期待它在机器学习部分能讲得多深入，毕竟这是当前AI最火热的领域，也是我最想掌握的部分。而且，据我所知，这套教材在全球范围内都是享有盛誉的，被许多顶尖高校作为首选教材，这本身就是一种品质的保证。我希望这本书的讲解能够循序渐进，从概念的引入，到理论的推导，再到具体的算法实现，能够清晰地展示AI的逻辑脉络。当然，我也知道AI本身就不是一个容易的学科，这本书的深度和广度意味着我需要投入大量的精力和时间去消化，但我相信，这份付出一定会有丰厚的回报。我尤其关注书中是否会提供一些经典的案例研究，或者算法的伪代码，这样对于我理解抽象的概念会非常有帮助。另外，这本书的装帧设计也相当不错，纸质和印刷都显得很专业，这让我在阅读过程中有一种愉悦的体验。我迫不及待地想开始我的AI学习之旅了，相信这本书会成为我最得力的助手。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《人工智能：一种现代的方法》这本教材时，我感受到了它强大的包容性和前瞻性。我一直觉得人工智能是一个不断发展、日新月异的领域，而一本好的教材应该能够反映出这种发展趋势。我期望这本书能够全面覆盖人工智能的经典理论和最前沿的技术。我希望它能从最基础的逻辑推理、搜索算法讲起，然后深入到概率模型、统计学习，再到当前的深度学习、强化学习等热门领域。我尤其关注书中对“通用人工智能”（AGI）的探讨，以及它对未来AI发展方向的展望。这本书的厚度意味着它内容之丰富，我希望能看到书中对每一个主题都有详尽的介绍，包括相关的数学模型、算法实现细节，以及一些经典的研究案例。我希望它能够帮助我建立起一个完整、系统的AI知识体系，让我能够清晰地理解AI的各个分支是如何相互关联、协同发展的。这本书不仅是知识的宝库，更可能是一次思维的洗礼，让我能够用更广阔的视角去看待人工智能这个充满无限可能的领域。

评分☆☆☆☆☆

拿到《人工智能：一种现代的方法》这本书，我首先被其厚重的学术气息所震撼。作为一本被誉为“经典”的教材，我期望它能够提供一个关于人工智能的权威且深刻的视角。我希望它不仅仅是罗列各种AI算法和技术，更能深入探讨人工智能的本质，以及它所面临的哲学和社会挑战。我非常想知道书中对“智能”的定义是如何与当前的AI技术相结合的，是否能够解释为什么这些技术能够实现某种程度的“智能”。我期待它能够清晰地阐述AI的各个主要分支，并提供详实的理论基础和算法讲解。我尤其关注书中关于机器学习的章节，希望它能够深入剖析各种学习算法的原理、优缺点以及适用场景。例如，对于深度学习，我希望它能够从基础的神经网络讲起，逐步深入到各种复杂的网络结构和训练技巧。同时，我也非常期待它能够讨论AI伦理和安全问题，这在当下人工智能飞速发展的背景下显得尤为重要。这本书的深度意味着我需要投入大量的精力去钻研，但正是这种深度，才是我真正需要的。我相信，通过研读这本书，我能够对人工智能有一个更全面、更深入的理解，并能够批判性地看待AI的发展。

评分☆☆☆☆☆

这本《人工智能：一种现代的方法》给我的第一印象是它极强的系统性和理论深度。我之前零散地看过一些AI相关的文章和在线课程，但总觉得知识点之间缺乏联系，像是一盘散沙。而这本书，从书名“一种现代的方法”就可以看出，它一定是在试图建立一套完整、系统性的AI理论框架。我非常好奇它到底是如何定义“现代”的，以及这套“方法”究竟包含哪些核心的理论和技术。我预期这本书会对AI的各个分支进行深入的剖析，从逻辑推理、概率模型到机器学习算法，甚至可能包括一些更底层的数学原理。我希望它不仅仅是罗列知识点，更能解释“为什么”这样做，背后的原理是什么，这样才能真正理解AI的精髓。这本书的篇幅也相当可观，这说明它涵盖的内容非常丰富，也可能意味着它在每一个主题上都会进行详尽的讲解，不会走马观花。我特别关注书中关于“智能体”（Agent）的概念是如何被阐述的，因为这在我看来是理解AI行为的基础。同时，我也想知道它对“学习”这个核心概念是如何定义的，以及各种学习范式（监督学习、无监督学习、强化学习）的联系与区别。这本书无疑是一本厚重的学术著作，它可能需要我花费相当多的时间去研读，但正是这种深度，才是我所追求的。我期待它能够帮助我建立起一个扎实的AI理论基础，让我能够跳出“使用AI工具”的层面，真正理解AI是如何工作的，以及它未来的发展方向。

评分☆☆☆☆☆

这本《人工智能：一种现代的方法》给我的感觉是它极其注重逻辑性和清晰度。我曾尝试阅读过一些AI相关的书籍，但常常因为概念模糊、逻辑不清而感到困惑。我期望这本书能够以一种非常系统、有条理的方式来阐述人工智能的知识体系。我希望它能够从最基础的概念入手，例如“智能体”及其构成要素，然后逐步深入到各个子领域，如搜索、知识表示、推理、规划、学习、感知和自然语言处理等。我尤其关注书中关于“推理”的讲解，希望它能够清晰地介绍不同类型的推理机制，例如演绎推理、归纳推理、概率推理等，并解释它们在AI系统中的作用。这本书的厚度也暗示了其内容的详尽性，我希望能看到书中对于每一个概念和算法都有清晰的定义、严谨的推导和充分的解释，避免含糊不清。我希望这本书能够成为我理解AI逻辑脉络的“路线图”，让我能够清晰地把握AI的思考过程和决策机制。

评分☆☆☆☆☆

这本《人工智能：一种现代的方法》给我最深刻的感受是它的全面性。我一直在寻找一本能够全面梳理人工智能发展脉络和核心技术的教材，而这本书似乎就是我一直在寻找的。我希望它能够系统地介绍人工智能发展的历史，从早期的符号主义到现在的连接主义，梳理清楚各个流派的兴衰和核心思想。我期待它能够清晰地阐述人工智能的各个子领域，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器人学等等，并详细介绍这些领域内的经典问题、主流方法和最新进展。这本书的篇幅巨大，这恰恰说明了它内容的丰富和深度，我希望它能够在每个子领域都提供详尽的解释，从概念到算法，再到实际应用。我尤其关注书中对“推理”和“规划”的阐述，这在我看来是AI最核心的能力之一。我希望它能讲解不同的推理机制，如逻辑推理、概率推理，以及各种规划算法，如搜索算法、决策树等。这本书无疑需要我投入大量的时间和精力去学习，但正是这种全面的梳理，才能让我对AI有一个更宏观、更深入的理解，避免碎片化的知识。我相信，通过这本书的学习，我能够构建起一个完整的人工智能知识体系。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《人工智能：一种现代的方法》这本书时，我首先被它严谨的学术风格所吸引。不同于市面上一些泛泛而谈的科普读物，这本书的标题本身就透露出一种追求“方法论”的严谨性。我希望这本书能够提供一套清晰、可操作的AI研究和开发方法论，而不仅仅是介绍各种AI技术。我期待它能够从更宏观的视角出发，定义人工智能研究的目标、范畴以及核心问题。我特别想了解书中对“智能”的定义，这在AI领域一直是备受争议的话题，不同学派有不同的理解。这本书能否给出一个相对统一和现代的视角？此外，我也非常关注书中对AI系统的架构和设计原则的探讨，例如如何构建一个能够感知、思考、决策并行动的智能体。我希望它能深入讲解不同类型的AI系统，以及它们各自的优缺点和适用场景。对于机器学习的部分，我希望能看到它对各种算法的深入讲解，包括它们的数学基础、实现细节以及在实际问题中的应用。这本书的厚度也暗示了其内容的丰富性，这意味着我需要花费大量的时间去消化和吸收。我期待这本书能够帮助我从“知其然”上升到“知其所以然”，真正掌握AI的核心思想和技术，而不是停留在表面。它应该是一本能够引领我进入AI研究殿堂的“敲门砖”。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能：一种现代的方法》这本书给我的第一印象是它拥有一种“权威感”。这套教材在全球范围内都享有很高的声誉，被许多顶尖大学用作核心教材，这本身就足以说明它的价值。我期望这本书能够提供一个全面、深入且权威的人工智能知识体系。我希望它能够从人工智能的起源和发展历史讲起，梳理清楚各个重要流派的理论贡献和技术演进。我特别想了解书中对“智能”的定义，以及它如何将这些定义与具体的AI技术相结合。我期待书中能够涵盖人工智能的各个主要分支，包括但不限于搜索、知识表示、推理、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学等，并提供详实的理论基础、算法分析和实际应用案例。这本书的厚度无疑是巨大的，这恰恰说明了其内容的丰富和深度，我希望它能够帮助我建立起一个扎实、全面的AI知识体系，让我能够对人工智能有一个宏观的认知，并能在未来的学习和研究中找到方向。

评分☆☆☆☆☆

此用户未及时评价，系统默认好评。

评分☆☆☆☆☆

反应时间比正常情况慢35%

评分☆☆☆☆☆

人工智能这么火，作为电子行业从业人士不了解，一点都落实了。看看书跟上时代。

评分☆☆☆☆☆

很不错的书 非常的厚 希望早点看完哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

人工智能领域景经典教材

评分☆☆☆☆☆

服务态度很好，书本质量很好

评分☆☆☆☆☆

深度学习，人工智能时代来了，好好学习

评分☆☆☆☆☆

书真的特别让人满意，我喜欢在搞活动的时候来买点。正版。值得信赖

评分☆☆☆☆☆

冲经典教材买的，大部头的书，看完需要坚持