世界著名計算機教材精選·人工智能：一種現代的方法（第3版） [Artificial Intelligence: a Modern Approach, Third Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 羅素（Stuart J.Russell），[美] 諾維格（Peter Norvig） 著，殷建平，祝恩，劉越 等 譯

圖書標籤:

• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• 算法
• 計算機科學
• 教科書
• AI
• 現代方法
• 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

産品特色

編輯推薦

　　

　　美國伯剋利大學與Google人工智能科學傢閤作編寫，全世界100多個國傢1200多所大學使用
　　Best computer science textbook ever。
　　A Must Read for AI
　　廣泛使用的人工智能教材，內容很豐富，講解清晰，適閤初學入門。
　　
　　

本書為翻譯版，對應影印版：

　　

　　

　　其他相關圖書：
　　

　　
　　
　　

內容簡介

　　

　　《世界著名計算機教材精選·人工智能：一種現代的方法（第3版）》是經典的人工智能教材，已被全世界100多個國傢的1200多所大學用作教材。
　　《世界著名計算機教材精選·人工智能：一種現代的方法（第3版）》的新版全麵而係統地介紹瞭人工智能的理論和實踐，闡述瞭人工智能領域的核心內容，並深入介紹瞭各個主要的研究方嚮。全書分為七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“問題求解”，第III部分“知識、推理與規劃”，第IV部分“不確定知識與推理”，第V部分“學習”，第VI部分“通信、感知與行動”，第VII部分“結論”。《世界著名計算機教材精選·人工智能：一種現代的方法（第3版）》既詳細介紹瞭人工智能的基本概念、思想和算法，還描述瞭其各個研究方嚮前沿的進展，同時收集整理瞭詳實的曆史文獻與事件。另外，本書的配套網址為教師和學生提供瞭大量教學和學習資料。
　　本書適閤於不同層次和領域的研究人員及學生，是高等院校本科生和研究生人工智能課的教材，也是相關領域的科研與工程技術人員的重要參考書。

作者簡介

　　Stuart Russell，1962年生於英格蘭的Portsmouth。他於1982年以一等成績在牛津大學獲得物理學學士學位，並於1986年在斯坦福大學獲得計算機科學的博士學位。之後他進入加州大學伯剋利分校，任計算機科學教授，智能係統中心主任，擁有Smith-Zadeh工程學講座教授頭銜。1990年他獲得國傢科學基金的“總統青年研究奬”（Presidential Young Investigator Award），1995年他是“計算機與思維奬”（Computer and Thought Award）的獲得者之一。1996年他是加州大學的Miller教授（Miller Professor），並於2000年被任命為首席講座教授（Chancellor's Professorship）。1998年他在斯坦福大學做過Forsythe紀念演講（Forsythe Memorial Lecture）。他是美國人工智能學會的會士和前執行委員會委員。他已經發錶100多篇論文，主題廣泛涉及人工智能領域。他的其他著作包括《在類比與歸納中使用知識》（The Use of Knowledge in Analogy abd Induction）．以及（與Eric Wefald閤著的）《做正確的事情：有限理性的研究》（Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality）。
　　
　　Peter Norvig，現為Google研究院主管（Director of Research），2002-2005年為負責核心Web搜索算法的主管。他是美國人工智能學會的會士和ACM的會士。他曾經是NASAAmes研究中心計算科學部的主任，負責NASA在人工智能和機器人學領域的研究與開發，他作為Junglee的首席科學傢幫助開發瞭一種zui早的互聯網信息抽取服務。他在布朗（ Brown）大學得應用數學學士學位，在加州大學伯剋利分校獲得計算機科學的博士學位。他獲得瞭伯剋利“卓越校友和工程創新奬”，從NASA獲得瞭“非凡成就勛章”。他曾任南加州大學的教授，並是伯剋利的研究員。他的其他著作包括《人工智能程序設計範型：通用Lisp語言的案例研究》（Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp）和《Verbmobil：一個麵對麵對話的翻譯係統》（Verbmobil:A Translation System for Face-to-FaceDialog），以及《UNIX的智能幫助係統》（lntelligent Help Systemsfor UNIX）。

內頁插圖

目錄

第1部分 人工智能
第1章 緒論
1.1 什麼是人工智能
1.2 人工智能的基礎
1.3 人工智能的曆史
1.4 最新發展水平
1.5 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題
第2章 智能Agent
2.1 Agent和環境
2.2 好的行為：理性的概念
2.3 環境的性質
2.4 Agent的結構
2.5 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題

第Ⅱ部分 問題求解
第3章 通過搜索進行問題求解
3.1 問題求解Agent
3.2 問題實例
3.3 通過搜索求解
3.4 無信息搜索策略
3.5 有信息（啓發式）的搜索策略
3.6 啓發式函數
3.7 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題
第4章 超越經典搜索
4.1 局部搜索算法和最優化問題
4.2 連續空間中的局部搜索
4.3 使用不確定動作的搜索
4.4 使用部分可觀察信息的搜索
4.5 聯機搜索Agent和未知環境
4.6 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題
第5章 對抗搜索
5.1 博弈
5.2 博弈中的優化決策
5.3 a-p剪枝
5.4 不完美的實時決策
5.5 隨機博弈
5.6 部分可觀察的博弈
5.7 博弈程序發展現狀
5.8 其他途徑
5.9 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題
第6章 約束滿足問題
6.1 定義約束滿足問題
6.2 約束傳播：CSP中的推理
6.3 CSP的迴溯搜索
6.4 CSP局部搜索
6.5 問題的結構
6.6 本章小結
參考文獻與曆史注釋
習題

第Ⅲ部分 知識、推理與規劃
第7章 邏輯Agent
7.1 基於知識的Agent
7.2 Wumpus世界
7.3 邏輯
7.4 命題邏輯：一種簡單邏輯
7.5 命題邏輯定理證明
7.6 有效的命題邏輯模型檢驗
7.7 基於命題邏輯的Agent
7.8 本章小結
……

第Ⅳ部分 不確定知識與推理
第V部分 學習
第Ⅵ部分 通訊、感知與行動
第Ⅶ部分 結論
參考文獻

精彩書摘

　　這個例子說明理性不等於完美。理性是使期望的性能最大化，而完美是使實際的性能最大化。完美對Agent而言是不太閤理的要求。關鍵是如果我們期望Agent最終能采取事實上最好的行動，設計滿足這樣要求的Agent是不可能的——除非我們能改進水晶球或者時間機器的性能。
　　因此，對理性的定義並不要求全知，因為理性的選擇隻依賴於到當時為止的感知序列。我們還要確保沒有因漫不經心而讓Agent進行愚蠢的活動。例如，如果Agent穿行繁忙的馬路前沒有觀察道路兩邊的情況，那麼它的感知序列就不可能告訴它有大卡車在高速接近。我們對理性的定義會說現在可以穿過馬路嗎？絕對不會！首先，根據信息不全的感知序列穿行馬路是不理性的：不觀察的情況下穿行發生事故的風險太大瞭。其次，理性Agent應該在走上街道之前選擇“觀察”行動，因為觀察有助於最大化期望性能。為瞭修改未來的感知信息而采取行動——有時稱為信息收集——是理性的重要部分，將在第16章中深入討論。真空吸塵器清潔Agent在初始未知的環境中必須探查，這為我們提供瞭信息收集的第二個實例。
　　我們的定義不僅要求理性Agent收集信息，而且要求Agent從它所感知的信息中盡可能多的學習。Agent最初的設定可能反映的是環境的先驗知識，但隨著Agent經驗的豐富這些知識會被改變或者增加。在一些極端的情況中環境被完全當成先驗知識。在這樣的情況下，Agent不再需要感知和學習；它隻要正確地行動就可以。當然，這樣的Agent是脆弱的。考慮一下蜣螂。蜣螂做窩並産卵後，會從附近的糞堆取迴一個糞球堵住窩的入口。如果糞球在路途中脫離瞭它的掌握，蜣螂還會繼續趕路，並做動作用不存在的糞球塞住入口，而不會注意到糞球已經不見瞭。蜣螂進化時在它的行為裏內建瞭假設，當該假設被破壞時，就會産生不成功的行為。黑足泥蜂要聰明一些。雌蜂先挖一個洞，齣去叮一隻毛蟲並拖迴洞，再次進洞查看，再把毛蟲拖到洞裏，然後産卵。毛蟲在黑足泥蜂孵卵期間作為食物來源。到目前為止一切似乎順利，但是假如有昆蟲學傢在雌蜂檢查地洞的時候把毛蟲挪開幾英寸，雌蜂就會迴到計劃中“拖毛蟲到地洞”的步驟，繼續進行不做任何修改的計劃，甚至在發生過很多次毛蟲被移動的乾擾後仍然如此。雌蜂無法知道它天生的計劃是失敗的，因而也不會改變計劃。
　　Agent依賴於設計人員的先驗知識而不是它自身的感知信息，這種情況我們會說該Agent缺乏自主性。理性Agent應該是自主的——它應該學習，以彌補不完整的或者不正確的先驗知識。例如，學會預見灰塵齣現的地點和時間的吸塵器清潔Agent，顯然就能比不會預見的Agent要做得好。實踐中，很少要求Agent從一開始就完全自主：當Agent沒有或者隻有很少的經驗時，它的行為往往是隨機的，除非設計人員提供一些幫助。因此就像進化為動物提供瞭足夠的內建的反射，以使它們能生存足夠長的時間進行學習一樣，給人工智能的Agent提供一些初始知識以及學習能力是閤理的。當得到關於環境的充足經驗後，理性Agent的行為纔能獨立於它的先驗知識有效地行動。從而，與學習相結閤使得我們可以設計在很多不同環境下都能成功的理性Agent。
　　……

前言/序言

　　人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一個大領域，而本書也是一本“大”書。我們試圖全方位探索這個領域，它涵蓋邏輯、概率和連續數學，感知、推理、學習和行動以及從微電子設備到機器人行星探測器的所有內容。本書之所以“大”還因為它有一定深度。
　　本書的副標題是“一種現代的方法”。使用這個相當空洞的短語希望錶達的含義是，我們試圖將現在已知的內容綜閤到一個共同的框架中，而不是試圖在各自的曆史背景下解釋人工智能的各個子領域。對於那些自己的研究領域因此沒有得到足夠重視的人，我們深錶歉意。本版新變化
　　本版的修訂反映瞭自本書上一版2003年齣版以來人工智能領域發生的變化。人工智能技術有瞭重要應用，如廣泛部署的實用言語識彆、機器翻譯、自主車輛和傢用機器人。算法有瞭顯著突破，如西洋跳棋的解法。理論上也取得瞭很多進展，尤其是在概率推理、機器學習和計算機視覺等領域。我們認為最重要的是人們對這個領域認識的不斷進化，我們以此為據來組織本書。本書的主要變化如下：
　　更多地強調瞭部分可觀察和不確定的環境，特彆是搜索和規劃的非隨機的環境。在這些環境中引入瞭信念狀態（一個可能世界集）和狀態評估（保持信念狀態）的概念；本書後麵加入瞭概率。
　　除瞭討論環境的類型和Agent的分類，我們現在更深入地研究瞭Agent能夠使用的錶示類型。我們區分瞭原子錶示（其中將世界的每個狀態視作黑盒）、因子錶示（其中狀態是屬性／值對的集閤）和結構錶示（其中世界由對象及對象間關係組成）。
　　在規劃部分更深入地研究瞭部分可觀察環境中的連續規劃，還包括瞭一種層次規劃的新方法。
　　在一階概率模型中加入瞭新內容，包括瞭針對對象存在環境中的不確定性的開放.世界模型。
　　完全重寫瞭機器學習導論章節，更寬泛地研究瞭更流行的學習算法，並使之具有更堅實的理論基礎。
　　擴展瞭Web搜索和信息抽取以及從超大數據集學習的技術。
　　本版20%的引用是2003年以後發錶的工作。
　　估計有20%的材料是相當新的。其餘的80%反映瞭以往的工作，但也被大規模重寫，以便提供一個關於本領域的更統一的視圖。

《穿越代碼的未來：人工智能的無限可能》 在這日新月異的時代，一股強大的力量正在重塑我們的世界，它便是人工智能（AI）。它不僅僅是科幻電影中的情節，更是潛藏在我們生活方方麵麵的技術革命。從智能手機中的語音助手，到自動駕駛汽車的導航係統，再到醫療診斷領域的精準分析，人工智能正以驚人的速度滲透並改變著我們認識和互動世界的方式。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一場引人入勝的探索之旅，帶領讀者深入瞭解人工智能的核心理念、發展脈絡及其在各個領域的深遠影響。我們將一同揭開人工智能的神秘麵紗，理解其背後的邏輯與原理，並暢想它將如何塑造我們的未來。 第一章：智能的誕生——人工智能的起源與演進 我們將從人工智能的哲學根基齣發，追溯其思想的萌芽，從早期的邏輯推理到後來的機器學習，再到如今深度學習的浪潮。理解那些奠定人工智能基石的偉大思想傢和科學傢，他們如何一步步將“機器能否思考”這個終極問題，從哲學思辨推嚮瞭工程實踐。我們會迴顧那些關鍵的曆史時刻，比如圖靈測試的提齣，早期專傢係統的興起，以及人工智能研究經曆的幾次起伏，最終迎來如今的蓬勃發展。 第二章：智慧的基石——機器學習的原理與實踐 機器學習是人工智能的靈魂。本章將深入淺齣地剖析機器學習的核心概念，包括監督學習、無監督學習和強化學習。你將瞭解到，算法如何從海量數據中學習規律，並進行預測和決策。我們將探討各種經典的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹等，並解釋它們的工作原理。更重要的是，我們會關注如何將這些算法應用於實際問題，例如垃圾郵件的過濾、商品推薦的生成，甚至是金融市場的風險評估。 第三章：感知世界——計算機視覺與自然語言處理的奧秘 人工智能賦予瞭機器“看”和“聽”的能力。我們將探索計算機視覺的奇妙世界，瞭解機器如何識彆圖像中的物體、人臉，甚至理解場景的含義。你將瞭解捲積神經網絡（CNN）等強大的視覺模型，以及它們在人臉識彆、自動駕駛、醫學影像分析等領域的應用。同時，我們也將進入自然語言處理（NLP）的領域，揭示機器如何理解、生成和翻譯人類語言。從簡單的文本分析到復雜的對話係統，NLP技術正在改變我們與數字世界的交互方式。 第四章：決策的藝術——搜索、規劃與推理 智能體（Agent）是人工智能的核心概念，它們能夠感知環境並采取行動以達成目標。本章將深入探討智能體如何進行決策，包括經典的搜索算法（如A搜索）在路徑規劃中的應用，以及如何通過規劃來解決復雜問題。我們還將涉足人工智能的推理能力，瞭解符號邏輯、概率圖模型等是如何讓機器“思考”並做齣閤理推斷的。從遊戲AI到機器人導航，這些技術都是實現智能行為的關鍵。 第五章：深度學習的崛起——神經網絡的革命 深度學習是近年來人工智能領域最令人矚目的突破。本章將聚焦於神經網絡的強大力量，特彆是深度神經網絡（DNN）的結構和工作原理。你將瞭解多層神經網絡如何模擬人腦的學習過程，並實現前所未有的識彆和生成能力。我們將探討捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）以及Transformer等關鍵模型，並展示它們在圖像識彆、語音識彆、機器翻譯、文本生成等領域的卓越成就。 第六章：倫理與未來——人工智能的機遇與挑戰 隨著人工智能技術的飛速發展，我們也必須審視其帶來的深刻倫理和社會影響。本章將探討人工智能的公平性、透明度、可解釋性以及潛在的偏見問題。我們將討論人工智能在就業、隱私、安全以及自主武器等方麵的挑戰，並思考如何負責任地開發和應用人工智能技術。同時，我們也將在展望人工智能的未來，探索其在科學研究、環境保護、人類健康等領域的無限潛力。 第七章：人工智能的應用領域——滲透生活的方方麵麵 人工智能並非遙不可及的概念，它已經深深地融入瞭我們的日常生活。本章將通過大量鮮活的案例，展示人工智能在各個行業的廣泛應用。你將看到人工智能如何革新醫療診斷，加速新藥研發；如何賦能金融服務，提升風險管理能力；如何優化交通齣行，構建智慧城市；如何豐富教育模式，實現個性化學習；以及如何在娛樂産業，創造沉浸式的體驗。通過這些具體應用，你將更加直觀地感受到人工智能的強大力量和無限可能。 第八章：與AI共舞——人類的未來與智能的融閤 本書的最後一章，我們將聚焦於人類與人工智能的未來關係。人工智能的最終目標並非取代人類，而是成為人類智慧的延伸和夥伴。我們將探討如何更好地與人工智能協作，利用其強大的計算和分析能力，解決人類麵臨的復雜挑戰。從輔助決策到創意激發，人工智能將成為我們實現更大成就的強大助力。我們將共同思考，如何構建一個人與人工智能和諧共存、共同繁榮的未來。 《穿越代碼的未來：人工智能的無限可能》是一場關於智慧、創新與未來的深度對話。無論你是技術愛好者、學生，還是對未來充滿好奇的探索者，本書都將為你打開一扇通往人工智能世界的大門，讓你洞察科技前沿，感受智能時代的脈搏，並激發你對無限可能的思考。

评分☆☆☆☆☆

當我翻開《人工智能：一種現代的方法》這本教材時，我感受到瞭它強大的包容性和前瞻性。我一直覺得人工智能是一個不斷發展、日新月異的領域，而一本好的教材應該能夠反映齣這種發展趨勢。我期望這本書能夠全麵覆蓋人工智能的經典理論和最前沿的技術。我希望它能從最基礎的邏輯推理、搜索算法講起，然後深入到概率模型、統計學習，再到當前的深度學習、強化學習等熱門領域。我尤其關注書中對“通用人工智能”（AGI）的探討，以及它對未來AI發展方嚮的展望。這本書的厚度意味著它內容之豐富，我希望能看到書中對每一個主題都有詳盡的介紹，包括相關的數學模型、算法實現細節，以及一些經典的研究案例。我希望它能夠幫助我建立起一個完整、係統的AI知識體係，讓我能夠清晰地理解AI的各個分支是如何相互關聯、協同發展的。這本書不僅是知識的寶庫，更可能是一次思維的洗禮，讓我能夠用更廣闊的視角去看待人工智能這個充滿無限可能的領域。

评分☆☆☆☆☆

當我拿到《人工智能：一種現代的方法》這本書時，我首先被它嚴謹的學術風格所吸引。不同於市麵上一些泛泛而談的科普讀物，這本書的標題本身就透露齣一種追求“方法論”的嚴謹性。我希望這本書能夠提供一套清晰、可操作的AI研究和開發方法論，而不僅僅是介紹各種AI技術。我期待它能夠從更宏觀的視角齣發，定義人工智能研究的目標、範疇以及核心問題。我特彆想瞭解書中對“智能”的定義，這在AI領域一直是備受爭議的話題，不同學派有不同的理解。這本書能否給齣一個相對統一和現代的視角？此外，我也非常關注書中對AI係統的架構和設計原則的探討，例如如何構建一個能夠感知、思考、決策並行動的智能體。我希望它能深入講解不同類型的AI係統，以及它們各自的優缺點和適用場景。對於機器學習的部分，我希望能看到它對各種算法的深入講解，包括它們的數學基礎、實現細節以及在實際問題中的應用。這本書的厚度也暗示瞭其內容的豐富性，這意味著我需要花費大量的時間去消化和吸收。我期待這本書能夠幫助我從“知其然”上升到“知其所以然”，真正掌握AI的核心思想和技術，而不是停留在錶麵。它應該是一本能夠引領我進入AI研究殿堂的“敲門磚”。

评分☆☆☆☆☆

這本《人工智能：一種現代的方法》給我的感覺是它極其注重邏輯性和清晰度。我曾嘗試閱讀過一些AI相關的書籍，但常常因為概念模糊、邏輯不清而感到睏惑。我期望這本書能夠以一種非常係統、有條理的方式來闡述人工智能的知識體係。我希望它能夠從最基礎的概念入手，例如“智能體”及其構成要素，然後逐步深入到各個子領域，如搜索、知識錶示、推理、規劃、學習、感知和自然語言處理等。我尤其關注書中關於“推理”的講解，希望它能夠清晰地介紹不同類型的推理機製，例如演繹推理、歸納推理、概率推理等，並解釋它們在AI係統中的作用。這本書的厚度也暗示瞭其內容的詳盡性，我希望能看到書中對於每一個概念和算法都有清晰的定義、嚴謹的推導和充分的解釋，避免含糊不清。我希望這本書能夠成為我理解AI邏輯脈絡的“路綫圖”，讓我能夠清晰地把握AI的思考過程和決策機製。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直太有分量瞭！拿到手沉甸甸的，光是翻開第一頁，那厚度就足以讓人産生一種“這下可算是有得啃瞭”的敬畏感。我之前雖然接觸過一些AI的入門知識，但總感覺像是隔靴搔癢，抓不住核心。拿到這本《人工智能：一種現代的方法》，感覺終於找到瞭那個真正能帶我深入瞭解AI本質的“金鑰匙”。從目錄看，它涵蓋的範圍實在是太廣瞭，從最基礎的搜索算法、約束滿足問題，到機器學習、自然語言處理、計算機視覺，甚至是更前沿的機器人學和哲學思考，簡直就是一個AI的百科全書。我特彆期待它在機器學習部分能講得多深入，畢竟這是當前AI最火熱的領域，也是我最想掌握的部分。而且，據我所知，這套教材在全球範圍內都是享有盛譽的，被許多頂尖高校作為首選教材，這本身就是一種品質的保證。我希望這本書的講解能夠循序漸進，從概念的引入，到理論的推導，再到具體的算法實現，能夠清晰地展示AI的邏輯脈絡。當然，我也知道AI本身就不是一個容易的學科，這本書的深度和廣度意味著我需要投入大量的精力和時間去消化，但我相信，這份付齣一定會有豐厚的迴報。我尤其關注書中是否會提供一些經典的案例研究，或者算法的僞代碼，這樣對於我理解抽象的概念會非常有幫助。另外，這本書的裝幀設計也相當不錯，紙質和印刷都顯得很專業，這讓我在閱讀過程中有一種愉悅的體驗。我迫不及待地想開始我的AI學習之旅瞭，相信這本書會成為我最得力的助手。

评分☆☆☆☆☆

這本《人工智能：一種現代的方法》給我最深刻的感受是它的全麵性。我一直在尋找一本能夠全麵梳理人工智能發展脈絡和核心技術的教材，而這本書似乎就是我一直在尋找的。我希望它能夠係統地介紹人工智能發展的曆史，從早期的符號主義到現在的連接主義，梳理清楚各個流派的興衰和核心思想。我期待它能夠清晰地闡述人工智能的各個子領域，例如自然語言處理、計算機視覺、語音識彆、機器人學等等，並詳細介紹這些領域內的經典問題、主流方法和最新進展。這本書的篇幅巨大，這恰恰說明瞭它內容的豐富和深度，我希望它能夠在每個子領域都提供詳盡的解釋，從概念到算法，再到實際應用。我尤其關注書中對“推理”和“規劃”的闡述，這在我看來是AI最核心的能力之一。我希望它能講解不同的推理機製，如邏輯推理、概率推理，以及各種規劃算法，如搜索算法、決策樹等。這本書無疑需要我投入大量的時間和精力去學習，但正是這種全麵的梳理，纔能讓我對AI有一個更宏觀、更深入的理解，避免碎片化的知識。我相信，通過這本書的學習，我能夠構建起一個完整的人工智能知識體係。

评分☆☆☆☆☆

我被《人工智能：一種現代的方法》這本書所蘊含的係統性所吸引。我一直認為，要真正理解一個復雜的學科，必須要有清晰的邏輯框架和係統性的梳理，而這本書似乎正是朝著這個目標前進的。我希望它能夠從人工智能的最基本概念齣發，逐步構建起一個完整的理論體係。我期待它能夠詳細講解AI的各個核心要素，比如搜索、知識錶示、推理、學習、感知和行動等，並闡述它們之間的內在聯係。我尤其關注書中關於“智能體”（Agent）的設計思想，這在我看來是理解AI行為的關鍵。我希望它能夠提供不同的智能體架構，並分析它們的優劣。對於機器學習的部分，我希望它能夠涵蓋從經典的算法到現代的深度學習模型，並解釋它們是如何實現“學習”這一過程的。這本書的厚度也暗示著其內容的豐富程度，我希望能看到書中對於每一個主題都有詳盡的講解，包括理論推導、算法僞代碼和實際案例。我希望這本書能夠成為我構建AI知識體係的基石，讓我能夠清晰地理解AI的各個組成部分是如何協同工作的，並最終形成一個整體。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能：一種現代的方法》這本書給我的第一印象是它擁有一種“權威感”。這套教材在全球範圍內都享有很高的聲譽，被許多頂尖大學用作核心教材，這本身就足以說明它的價值。我期望這本書能夠提供一個全麵、深入且權威的人工智能知識體係。我希望它能夠從人工智能的起源和發展曆史講起，梳理清楚各個重要流派的理論貢獻和技術演進。我特彆想瞭解書中對“智能”的定義，以及它如何將這些定義與具體的AI技術相結閤。我期待書中能夠涵蓋人工智能的各個主要分支，包括但不限於搜索、知識錶示、推理、機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學等，並提供詳實的理論基礎、算法分析和實際應用案例。這本書的厚度無疑是巨大的，這恰恰說明瞭其內容的豐富和深度，我希望它能夠幫助我建立起一個紮實、全麵的AI知識體係，讓我能夠對人工智能有一個宏觀的認知，並能在未來的學習和研究中找到方嚮。

评分☆☆☆☆☆

拿到《人工智能：一種現代的方法》這本書，我首先被其厚重的學術氣息所震撼。作為一本被譽為“經典”的教材，我期望它能夠提供一個關於人工智能的權威且深刻的視角。我希望它不僅僅是羅列各種AI算法和技術，更能深入探討人工智能的本質，以及它所麵臨的哲學和社會挑戰。我非常想知道書中對“智能”的定義是如何與當前的AI技術相結閤的，是否能夠解釋為什麼這些技術能夠實現某種程度的“智能”。我期待它能夠清晰地闡述AI的各個主要分支，並提供詳實的理論基礎和算法講解。我尤其關注書中關於機器學習的章節，希望它能夠深入剖析各種學習算法的原理、優缺點以及適用場景。例如，對於深度學習，我希望它能夠從基礎的神經網絡講起，逐步深入到各種復雜的網絡結構和訓練技巧。同時，我也非常期待它能夠討論AI倫理和安全問題，這在當下人工智能飛速發展的背景下顯得尤為重要。這本書的深度意味著我需要投入大量的精力去鑽研，但正是這種深度，纔是我真正需要的。我相信，通過研讀這本書，我能夠對人工智能有一個更全麵、更深入的理解，並能夠批判性地看待AI的發展。

评分☆☆☆☆☆

這本書《人工智能：一種現代的方法》給我的感覺是它具有極強的理論指導性。我從事IT行業多年，但總覺得對人工智能的理解還停留在應用層麵，缺乏對底層原理的深入認知。這本書的齣現，恰好能填補我的這個知識空白。我期望它能夠提供一套嚴謹的理論框架，幫助我理解人工智能的核心思想和方法論。我希望書中能夠清晰地闡述人工智能的各個分支，從符號主義到連接主義，再到概率圖模型等等，並深入講解各種算法的數學基礎和邏輯推導。我尤其關注書中關於“搜索”和“優化”的講解，這在我看來是解決許多AI問題的關鍵。我希望它能夠介紹各種經典的搜索算法，如A搜索，以及各種優化技術，如梯度下降。這本書的深度和廣度意味著我需要投入大量的時間去消化，但正是這種深入的理論講解，纔能讓我真正理解AI的“怎麼做”和“為什麼這麼做”。我希望它能夠幫助我建立起紮實的理論基礎，讓我能夠從一個更高的維度去審視和理解各種AI技術和應用，並能為我日後的學習和工作提供重要的指導。

评分☆☆☆☆☆

這本《人工智能：一種現代的方法》給我的第一印象是它極強的係統性和理論深度。我之前零散地看過一些AI相關的文章和在綫課程，但總覺得知識點之間缺乏聯係，像是一盤散沙。而這本書，從書名“一種現代的方法”就可以看齣，它一定是在試圖建立一套完整、係統性的AI理論框架。我非常好奇它到底是如何定義“現代”的，以及這套“方法”究竟包含哪些核心的理論和技術。我預期這本書會對AI的各個分支進行深入的剖析，從邏輯推理、概率模型到機器學習算法，甚至可能包括一些更底層的數學原理。我希望它不僅僅是羅列知識點，更能解釋“為什麼”這樣做，背後的原理是什麼，這樣纔能真正理解AI的精髓。這本書的篇幅也相當可觀，這說明它涵蓋的內容非常豐富，也可能意味著它在每一個主題上都會進行詳盡的講解，不會走馬觀花。我特彆關注書中關於“智能體”（Agent）的概念是如何被闡述的，因為這在我看來是理解AI行為的基礎。同時，我也想知道它對“學習”這個核心概念是如何定義的，以及各種學習範式（監督學習、無監督學習、強化學習）的聯係與區彆。這本書無疑是一本厚重的學術著作，它可能需要我花費相當多的時間去研讀，但正是這種深度，纔是我所追求的。我期待它能夠幫助我建立起一個紮實的AI理論基礎，讓我能夠跳齣“使用AI工具”的層麵，真正理解AI是如何工作的，以及它未來的發展方嚮。

评分☆☆☆☆☆

经典巨著，世界著名教材。希望我在知识的海洋里遨游。

评分☆☆☆☆☆

人工智能领域景经典教材

评分☆☆☆☆☆

挺厚的 还没有开始看 希望能学到一些

评分☆☆☆☆☆

看AlphaGo（阿尔法狗）是如何成长的，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。A Must Read for AI

评分☆☆☆☆☆

世界著名大学教材，关于人工智能的，很好。

评分☆☆☆☆☆

很好的书，价格合理。物流快，包装完好，相信京东

评分☆☆☆☆☆

好书，好好学习一下，非常厚的一本

评分☆☆☆☆☆

书本很厚，还没细看。看了目录，内容不错

评分☆☆☆☆☆

从这个角度说，开车用手机比酒驾毒驾还危险！