高级人工智能（第三版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

史忠植 著

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 自然语言处理
• 计算机视觉
• 强化学习
• 知识表示
• 专家系统
• 智能体
• 规划

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030316851

版次：31

商品编码：12300343

包装：平装

丛书名： 智能科学技术著作丛书

开本：32开

出版时间：2018-02-01

页数：584

正文语种：中文

内容简介

　　人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，建立智能信息处理理论，研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能。《BR》　　本书共16章。第1～6章讨论人工智能的认知问题和自动推理，论述逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重点讨论机器学习和知识发现，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现；第15章阐述主体计算；第16章讨论互联网智能。与本书第二版相比，增加了两章新内容。其他章节也作了较大的修改和补充。

目录

《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 绪论
1.1 人工智能的渊源
1.2 人工智能的认知问题
1.3 思维的层次模型
1.4 符号智能
1.5 人工智能的研究方法
1.5.1 认知学派
1.5.2 逻辑学派
1.5.3 行为学派
1.6 自动推理
1.7 机器学习
1.8 分布式人工智能
1.9 智能系统
习题

第2章 人工智能逻辑
2.1 概述
2.2 逻辑程序设计
2.2.1 逻辑程序定义
2.2.2 Prolog数据结构和递归
2.2.3 SLD归结
2.2.4 非逻辑成分：CUT
2.3 封闭世界假设
2.4 非单调逻辑
2.5 默认逻辑
2.6 限制逻辑
2.7 非单调逻辑NML
2.8 自认知逻辑
2.8.1 Moore系统幺
2.8.2 □逻辑
2.8.3 标准型定理
2.8.4 ◇-记号以及稳定扩张的一种判定过程
2.9 真值维护系统
2.10 情景演算
2.10.1 刻画情景演算的多类逻辑
2.10.2 LR中的基本动作理论
2.10.3 ConGolog
2.11 框架问题
2.11.1 积木世界
2.11.2 框架公理
2.11.3 框架问题解决方案的准则
2.11.4 框架问题的非单调解决方案
2.12 动态描述逻辑DDL
2.12.1 描述逻辑
2.12.2 动态描述逻辑的语法
2.12.3 动态描述逻辑的语义
习题

第3章 约束推理
3.1 概述
3.2 回溯法
3.3 约束传播
3.4 约束传播在树搜索中的作用
3.5 智能回溯与真值维护
3.6 变量例示次序与赋值次序
3.7 局部修正搜索法
3.8 基于图的回跳法
3.9 基于影响的回跳法
3.10 约束关系运算的处理
3.10.1 恒等关系的单元共享策略
3.10.2 区间传播
3.10.3 不等式图
3.10.4 不等式推理
3.11 约束推理系统
3.12 ILOG Solver
……

第4章 定性推理
第5章 基于案例的推理
第6章 贝叶斯网络
第7章 归纳学习
第8章 统计学习
第9章 解释学习
第10章 强化学习
第11章 元监督学习
第12章 关联规则
第13章 进化计算
第14章 知识发现
第15章 主体计算
第16章 互联网智能
参考文献

探索智能的边界：理论、方法与前沿应用 人工智能，这个曾经只存在于科幻想象中的概念，如今已深刻地改变着我们的世界，并以前所未有的速度继续演进。从自动驾驶汽车到智能医疗诊断，从个性化推荐系统到复杂的科学研究，人工智能的力量无处不在，其影响深远且日益增长。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解人工智能的核心理论、关键方法以及当下最激动人心的前沿应用。我们不仅仅关注“是什么”，更致力于探讨“如何实现”以及“为何有效”，以期激发读者对智能本质的深刻思考和对未来发展的无限可能。 第一部分：智能的基石——理论的深度剖析 在踏上人工智能的探索之旅之前，理解智能本身的定义和驱动其发展的核心理论至关重要。本部分将从哲学、认知科学和计算机科学的交叉视角出发，审视智能的本质。我们将追溯人工智能发展的历史脉络，回顾从早期符号主义到连接主义的演变，理解不同流派在解决智能问题上的贡献与局限。 智能的哲学思考与认知模型： 我们将探讨“智能”究竟意味着什么？是逻辑推理、学习能力，还是情感与意识？通过回顾图灵测试、新图灵测试等经典思想实验，以及霍尼韦尔的“智能体”概念，我们力求为读者构建一个关于智能的哲学框架。同时，也将介绍认知科学中的重要模型，如信息处理模型、联结模型等，分析它们如何启发了人工智能的设计思路。 数学与统计学的支撑： 人工智能的许多算法都建立在坚实的数学与统计学基础上。本部分将深入讲解概率论、统计学、线性代数、微积分等在人工智能中的核心作用。例如，理解概率图模型如何描述变量之间的复杂关系，掌握统计推断的基本原理对于理解机器学习模型至关重要。我们将清晰地阐述这些数学工具如何被转化为解决实际问题的算法。 计算复杂性与理论边界： 并非所有问题都能高效地解决。本部分将介绍计算复杂性理论的基本概念，如P类问题、NP类问题等，以及它们在人工智能领域的意义。理解这些理论边界有助于我们认识到当前人工智能的局限性，并为研究新的计算范式提供理论指导。 第二部分：构建智能的工具箱——核心方法与算法 理论是根基，而算法则是实现智能的血肉。本部分将详细介绍人工智能领域最常用、最有效的算法和方法，并深入剖析其工作原理。我们将强调理论与实践的结合，通过清晰的解释和实例，帮助读者掌握这些强大的工具。 机器学习：学习的艺术： 机器学习是当前人工智能发展的核心驱动力。我们将从监督学习、无监督学习和强化学习三大类全面介绍机器学习的核心算法。 监督学习： 包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）等经典算法。我们将深入分析它们的数学原理、优缺点以及适用场景。 无监督学习： 涵盖聚类算法（如K-Means, DBSCAN）、降维算法（如PCA, t-SNE）、关联规则挖掘等。我们将解释它们如何帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。 强化学习： 介绍马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、深度Q网络（DQN）、策略梯度方法等。我们将重点阐述智能体如何通过与环境的交互来学习最优策略，并探讨其在游戏、机器人控制等领域的成功应用。 深度学习：神经网络的革命： 深度学习作为机器学习的一个重要分支，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。本部分将详细讲解： 多层感知机（MLP）： 作为最基础的神经网络模型，理解其前向传播和反向传播算法是学习深度学习的关键。 卷积神经网络（CNN）： 深入分析卷积层、池化层、全连接层的工作机制，以及它们在图像处理中的强大能力。我们将讨论经典CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception）的设计思想。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM/GRU）： 讲解它们如何处理序列数据，理解其在文本、语音等领域的应用。我们将详细阐述LSTM和GRU如何解决RNN的长期依赖问题。 Transformer模型： 这是近年来在自然语言处理领域引起革命性变化的模型。我们将深入剖析自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力机制（Multi-Head Attention），以及其在序列到序列任务中的优势。 生成对抗网络（GAN）： 介绍生成器和判别器如何相互博弈，以生成逼真的数据（如图像、文本）。 自然语言处理（NLP）：让机器理解人类语言： 本部分将聚焦于NLP的核心技术： 文本预处理： 分词、词性标注、命名实体识别、停用词去除等。 词向量与句向量： Word2Vec, GloVe, FastText等模型的原理和应用，以及BERT、GPT等预训练模型的兴起。 文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本生成： 介绍不同任务的典型方法和模型。 计算机视觉：让机器“看见”世界： 本部分将涵盖计算机视觉的核心技术： 图像识别与分类： 基于CNN的模型及其优化。 目标检测与分割： YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN等模型的原理。 图像生成与风格迁移： GANs在图像生成领域的应用，以及风格迁移的算法。 视频分析： 行为识别、目标跟踪等。 搜索与信息检索： 介绍信息检索模型，如BM25，以及基于深度学习的向量检索技术。 推理与规划： 探讨符号推理、逻辑推理、概率推理以及搜索算法（如A算法）在智能系统中的作用。 知识表示与推理： 介绍本体论、语义网络、逻辑编程等知识表示方法，以及基于知识图谱的推理技术。 第三部分：人工智能的广阔疆域——前沿应用与未来展望 人工智能的技术发展并非孤立存在，而是不断渗透到各个行业，解决现实世界中的复杂问题。本部分将展示人工智能在各个领域的激动人心的应用，并展望其未来发展趋势。 智能医疗： 辅助诊断： 利用深度学习分析医学影像（如X光、CT、MRI），辅助医生进行疾病诊断。 药物研发： 加速新药的发现和筛选过程，优化临床试验设计。 个性化治疗： 根据患者的基因组信息、病史等，制定个性化的治疗方案。 医疗机器人： 手术机器人、护理机器人等。 自动驾驶： 感知系统： 目标检测、场景理解、车道线检测等。 决策与规划： 路径规划、行为预测、交通规则遵守。 控制系统： 精准的转向、加速和制动控制。 金融科技（FinTech）： 量化交易： 利用算法预测市场趋势，进行自动化交易。 风险评估与反欺诈： 检测异常交易行为，评估信贷风险。 智能投顾： 为用户提供个性化的投资建议。 智能制造与工业4.0： 预测性维护： 提前预测设备故障，减少停机时间。 质量控制： 利用机器视觉进行产品缺陷检测。 供应链优化： 提高物流效率，降低成本。 机器人协作： 人机协同作业，提高生产效率。 教育领域： 个性化学习： 根据学生的学习进度和特点，调整教学内容和难度。 智能辅导系统： 提供实时的答疑和反馈。 教育内容生成： 自动生成练习题、讲义等。 科学研究： 材料科学： 加速新材料的发现和设计。 天文学： 分析海量天文数据，发现新的天体和现象。 生物信息学： 基因组学、蛋白质折叠预测等。 伦理、安全与社会影响： 偏见与公平性： 探讨算法中的偏见问题，以及如何构建更公平的AI系统。 隐私保护： 如何在利用数据时保护个人隐私。 可解释性AI（Explainable AI, XAI）： 提高AI决策的可理解性，建立信任。 AI的社会责任： 讨论AI对就业、社会结构的影响，以及监管和政策的制定。 未来的方向： 通用人工智能（AGI）： 探讨实现通用人工智能的可能性和挑战。 具身智能（Embodied AI）： 将AI与机器人技术结合，实现更智能的物理交互。 联邦学习与隐私计算： 在保护数据隐私的前提下进行模型训练。 AI for Science： AI在推动科学发现中的持续赋能。 本书将通过严谨的理论阐述、丰富的算法讲解以及生动的应用案例，引导读者深入理解人工智能的方方面面。我们鼓励读者不仅要掌握技术，更要思考技术背后的逻辑、伦理和社会影响。我们相信，对人工智能的深刻理解，将帮助我们更好地驾驭这项强大的技术，并共同塑造一个更加智能、美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

这次入手了《高级人工智能（第三版）》，刚翻开就被这厚重的体量给震慑住了，绝对是想系统性深入钻研AI领域不可多得的宝藏。作为一名在AI浪潮中摸爬滚打了几年，但总觉得原地踏步的研究者，我一直在寻找一本能够真正拨开迷雾、指引方向的书籍。以往读过的不少AI入门书籍，虽然也讲了不少概念，但总感觉隔靴搔痒，不够深入，也无法触及到那些最前沿、最核心的技术细节。而这本《高级人工智能（第三版）》的出现，恰恰填补了我知识体系中的重要空白。从目录上看，它涵盖了从经典的搜索算法、约束满足问题，到更现代的机器学习、深度学习，甚至还涉及了概率图模型、强化学习等我一直想深入了解的领域。我尤其关注的是书中对于某些算法的数学推导和理论分析，我相信这能帮助我更透彻地理解这些算法的内在逻辑，而不仅仅是停留在“怎么用”的层面。对于那些在实际项目中遇到瓶颈，或者希望从根本上理解AI底层原理的研究者来说，这本书的价值不言而喻。我已经迫不及待地想投入到它的学习中了，期待它能为我的研究带来新的突破。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对人工智能充满好奇心的业余爱好者，一直想系统地了解这个迷人的领域。市面上有很多关于AI的入门读物，但往往浅尝辄止，无法满足我深入探索的愿望。《高级人工智能（第三版）》这本书，对我来说，就像是打开了一扇通往AI世界更深层次大门的关键。我一直觉得，理解一个复杂的技术，需要先掌握它的底层逻辑和原理，而不仅仅是停留在使用层面。这本书的书名本身就预示着其内容的深度和广度，它让我看到了可以从基础的逻辑推理，一直深入到目前最火热的机器学习和深度学习的奥秘。我期待书中能够详细讲解一些核心算法的数学原理，比如那些支撑着神经网络运作的数学概念，以及各种模型是如何被训练和优化的。虽然我可能无法立刻将所有知识转化为实际应用，但能够理解AI背后的“为什么”，对我来说已经是非常大的满足。我相信，通过这本书的引导，我能够建立起一个更为完整和深刻的人工智能知识体系，不再被各种AI名词所迷惑，而是能够带着理解去审视和欣赏AI技术的发展。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在一家科技公司从事算法开发的工程师，我一直关注着人工智能技术的最新发展。市面上关于AI的书籍琳琅满目，但真正能够兼顾理论深度和实践指导的却不多。《高级人工智能（第三版）》的到来，让我眼前一亮。它不仅仅是一本理论性的著作，更像是AI领域的一本“百科全书”，为我们提供了理解和应用AI技术的全面视角。我特别看重书中对于各种算法的详细阐述，以及它们在实际应用中的优缺点分析。对于我们工程师来说，了解算法的局限性，以及如何根据具体问题选择最合适的模型，是至关重要的。这本书的第三版，想必在内容上进行了更新，加入了不少近年来大放异彩的新技术，比如更先进的深度学习架构、更强大的自然语言处理模型等等。这对于我们紧跟技术潮流、不断提升项目效率非常有帮助。我希望能够通过阅读这本书，学习到更前沿的AI技术，并将它们有效地应用到我的工作中，解决更复杂、更具挑战性的技术难题，为公司带来更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事多年人工智能研究的学者，见证了AI领域的飞速发展，也阅读过无数相关的书籍和论文。要说一本能够让人眼前一亮，并愿意反复研读的书籍，确实不多。《高级人工智能（第三版）》的出现，让我看到了希望。我一直以来都在寻找一本能够系统地梳理AI核心理论，并能够清晰地展现不同算法之间联系的书籍。很多时候，我们过于关注某个特定的模型或技术，却忽略了它们背后更普适的数学框架和哲学思想。这本书从标题就能看出其野心，它不仅要讲解“怎么做”，更要讲清楚“为什么这么做”。我尤其关注它在概率图模型、贝叶斯方法以及可解释AI等领域的论述，这些都是当前AI研究的重要方向，也是我一直想要深入挖掘的领域。作为第三版，我期待它能包含最新的研究进展和理论突破，能够为我提供新的研究思路和视角。我希望这本书不仅仅是作为一本教材，更能成为一本激发思考、引领创新的学术参考，帮助我进一步提升在AI研究领域的理论造诣和创新能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大学二年级的学生，对人工智能产生了浓厚的兴趣。虽然之前也接触过一些AI的科普文章和入门课程，但总感觉知识碎片化，缺乏系统性。在老师的推荐下，我选择了《高级人工智能（第三版）》这本教材。拿到书后，我最大的感受就是它的内容非常丰富，覆盖了人工智能的方方面面。从基本的逻辑推理、搜索算法，到复杂的机器学习模型，再到最新的深度学习技术，这本书几乎囊括了AI领域的经典和前沿知识。我喜欢它严谨的逻辑结构和详细的讲解方式，虽然有些地方对初学者来说可能有些挑战，但正是这种深度，让我觉得能够学到扎实的基础。书中大量的公式和推导，让我有机会去理解算法背后的数学原理，这对于我建立正确的AI认知至关重要。我尤其期待书中关于神经网络和深度学习部分的讲解，希望能通过这本书，掌握构建和训练复杂AI模型的能力。虽然我还在学习初期，但我相信这本书会成为我AI学习道路上的一位良师益友，为我打下坚实的基础，帮助我未来在AI领域走得更远。