具体描述
內容簡介
人工智能是解決復雜工程問題的重要工具，是當 前許多高新技術産品中的核心技術。讀者通過學習本 書，能夠掌握人工智能的基本內容，瞭解人工智能研 究的一些前沿技術，為進一步學習與研究人工智能理 論與應用奠定基礎。王萬良編*的《人工智能及其應用(第3版高等學 校教材)》共11章，分彆為人工智能的基本概念與主 要研究領域、知識錶示、確定性推理方法、不確定性 推理方法、搜索求解策略、進化算法(包括遺傳算法 、差分進化算法、量子進化算法)、群智能算法(包括 粒子群算法、量子粒子群算法、蟻群算法)、人工神 經網絡(包括捲積神經網絡)、機器學習(包括深度學 習)、專傢係統、自然語言處理。附錄中給齣瞭本書 習題的簡要解答和實驗指導書。
本書主要作為計算機、自動化、電氣、電子信息 、機械等類專業本科生、研究生學習人工智能課程的 教材。由於書中幾大部分內容相對獨立，可以容易地 根據課程計劃學時選擇部分內容學習，仍可保持課程 體係結構的完整性。本書也可供希望掌握人工智能技 術的研究人員與工程技術人員學習參考。書中增加瞭 “掃一掃”，能夠觀看相應內容的講課錄像和實驗的 參考程序，很方便讀者自學。
目錄
第1章 緒論1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的發展簡史
1.3 人工智能研究的基本內容
1.4 人工智能的主要研究領域
1.5 小結
思考題
第2章 知識錶示
2.1 知識與知識錶示的概念
2.2 一階謂詞邏輯錶示法
2.3 産生式錶示法
2.4 框架錶示法
2.5 語義網絡錶示法
2.6 小結
思考題
習題
第3章 確定性推理方法
3.1 推理的基本概念
3.2 自然演繹推理
3.3 謂詞公式化為子句集的方法
3.4 海伯倫定理
3.5 魯賓遜歸結原理
3.6 歸結反演
3.7 應用歸結原理求解問題
3.8 小結
思考題
習題
第4章 不確定性推理方法
4.1 不確定性推理中的基本問題
4.2 概率方法
4.3 主觀Bayes方法
4.4 可信度方法
4.5 證據理論
4.6 模糊推理方法
4.7 模糊控製
4.8 小結
思考題
習題
第5章 搜索求解策略
5.1 搜索的概念
5.2 狀態空間知識錶示方法
5.3 盲目的圖搜索策略
5.4 啓發式圖搜索策略
5.5 與／或圖搜索策略
5.6 小結
思考題
習題
第6章 進化算法及其應用
6.1 進化算法的産生與發展
6.2 基本遺傳算法
6.3 遺傳算法的改進算法
6.4 基於遺傳算法的生産調度方法
6.5 差分進化算法及其應用
6.6 量子進化算法及其應用
6.7 小結
思考題
習題
第7章 群智能算法及其應用
7.1 群智能算法産生的背景
7.2 粒子群優化算法
7.3 量子粒子群優化算法
7.4 粒子群優化算法的應用
7.5 基本蟻群算法
7.6 改進蟻群算法
7.7 蟻群算法的應用
7.8 小結
思考題
第8章 人工神經網絡及其應用
8.1 神經元與神經網絡
8.2 BP神經網絡及其學習算法
8.3 BP神經網絡的應用
8.4 Hopfield神經網絡及其改進
8.5 Hopfield神經網絡的應用
8.6 Hopfield神經網絡優化方法求解JSP
8.7 捲積神經網絡及其應用
8.8 小結
思考題
習題
第9章 機器學習
9.1 機器學習的基本概念
9.2 符號學習
9.3 知識發現與數據挖掘
9.4 深度學習
9.5 小結
思考題
第10章 專傢係統
10.1 專傢係統的産生和發展
10.2 專傢係統的概念
10.3 專傢係統的工作原理
10.4 知識獲取的主要過程與模式
10.5 專傢係統的建立
10.6 專傢係統實例
10.7 專傢係統的開發工具
10.8 小結
思考題
第11章 自然語言理解及其應用
11.1 自然語言理解的概念與發展曆史
11.2 語言處理過程的層次
11.3 詞法分析
11.4 句法分析
11.5 語義分析
11.6 基於語料庫的大規模文本處理
11.7 機器翻譯
11.8 語音識彆
11.9 基於隱馬爾可夫模型的語音識彆方法
11.10 小結
思考題
習題
附錄A 部分習題解答
附錄B 實驗指導書
參考文獻
用户评价
對於我這樣的初學者來說，學習一門新技術，最大的挑戰莫過於不知道從何下手，以及如何將零散的知識點串聯起來。《人工智能及其應用（第三版）》在這方麵為我提供瞭極大的幫助，它就像是一張清晰的地圖，指引我在這片廣闊的人工智能領域中前行。書中對人工智能的整體框架進行瞭非常係統和全麵的梳理。從最基礎的搜索算法、知識錶示，到機器學習、深度學習，再到具體的應用領域，每一個模塊都銜接得非常自然，讓我能夠逐步建立起對人工智能的整體認知。我特彆喜歡書中對不同技術分支之間的聯係和區彆的闡述。例如，在介紹神經網絡時，作者會將其與傳統的統計模型進行對比，指齣它們在處理非綫性問題上的優勢。而在講解深度學習的不同架構時，如CNN、RNN、Transformer，作者也清晰地闡述瞭它們各自適用的場景和解決的問題。這種“由麵到點，再由點到麵”的講解方式，讓我在學習過程中，既能掌握每一個細分技術，又能理解它們在整個AI生態中的位置。這本書為我搭建瞭一個堅實的基礎，讓我不再感到迷茫，而是有瞭清晰的學習目標和路徑。
评分《人工智能及其應用（第三版）》不僅僅是一本知識的傳授者，更像是一位啓發者，它不斷地激發我思考，讓我對人工智能的未來充滿敬畏和好奇。書中並沒有止步於對現有技術的介紹，而是大量的篇幅探討瞭人工智能未來可能的發展方嚮，以及它將如何深刻地改變我們的社會。我印象深刻的是關於“通用人工智能”（AGI）的討論。作者並沒有簡單地將其描繪成科幻小說中的場景，而是從理論和實踐的角度，分析瞭實現AGI所麵臨的挑戰，以及可能的技術路徑。這種審慎而又充滿想象力的探討，讓我對AGI有瞭更深刻的理解，也讓我意識到，人工智能的發展遠不止於此。此外，書中還涉及到瞭人工智能在科學研究、醫療健康、環境保護等領域的潛在應用，這些內容讓我看到瞭人工智能作為一種強大的工具，能夠為解決人類麵臨的重大挑戰提供新的思路和方法。它讓我思考，作為一名普通人，我又能為人工智能的發展貢獻什麼？這本書讓我不僅僅看到瞭技術本身，更看到瞭技術背後的宏大願景和深遠意義，激發瞭我進一步探索和學習的動力。
评分這本書的齣現，簡直就是為我這種對人工智能既充滿好奇又略感迷茫的人量身定做的。剛拿到它的時候，我還在擔心會不會又是那種晦澀難懂、充斥著大量公式和術語的理論書籍。然而，翻開第一頁，我就被它那深入淺齣的講解方式深深吸引。作者仿佛把我當成瞭多年的老友，用一種非常親切、生動的語言，一點點地剖析著人工智能的起源、發展曆程以及那些構成其核心的各種技術。從最初的符號主義到如今深度學習的浪潮，每一個重要的裏程碑都被清晰地勾勒齣來。我尤其喜歡其中關於機器學習的章節，作者沒有止步於羅列算法，而是花瞭大量的篇幅去解釋這些算法背後的邏輯和直覺，比如決策樹是如何“思考”的，支持嚮量機又是如何找到那個“最優超平麵”的。這些解釋，不像教科書那樣死闆，更像是有人在你耳邊低語，將抽象的概念具象化。當我讀到神經網絡的部分，原本以為會是一片黑暗，結果作者用生動的比喻，將層層疊疊的神經元和它們之間的連接解釋得明明白白，甚至還引入瞭一些曆史故事，讓學習過程充滿瞭趣味性。這本《人工智能及其應用（第三版）》就像是一位博學的嚮導，帶領我穿越人工智能的迷霧森林，不僅看到瞭其宏偉的全貌，還教會瞭我如何辨認那些閃爍著智慧光芒的“寶石”。它真正做到瞭“普及”二字，讓原本高高在上的技術變得觸手可及，也讓我對未來充滿瞭無限的遐想。
评分我始終堅信，一本好的技術書籍，不僅僅是知識的傳遞，更是思維方式的啓迪。《人工智能及其應用（第三版）》在這方麵做得非常齣色，它不僅僅教授瞭我關於人工智能的知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題的方式。書中對人工智能的講解，不僅僅局限於“是什麼”和“怎麼做”，而是更多地引導讀者去思考“為什麼”。例如，當介紹到神經網絡的“反嚮傳播”算法時，作者並沒有簡單地展示數學公式，而是深入剖析瞭它背後的“誤差迴溯”和“梯度下降”的邏輯，讓我理解為什麼這種方法能夠有效地訓練模型。這種對“為什麼”的深入探究，讓我不再是被動地接受知識，而是主動地去理解和思考。此外，書中對不同人工智能技術流派的對比和分析，也讓我看到瞭知識的多樣性和復雜性。它讓我明白，在人工智能領域，並沒有唯一正確的答案，不同的方法各有其優勢和劣勢，需要根據具體問題來選擇。這種批判性思維的培養，讓我覺得這本書不僅僅是一本教材，更是一本“思維工具箱”，它教會瞭我如何去分析問題、解決問題，以及如何在這個快速變化的世界中保持學習的熱情和能力。
评分坦白說，我當初拿到這本書，並沒有抱太大的期望，因為“第三版”這個字眼，常常意味著內容更新緩慢，跟不上技術飛速發展的步伐。然而，《人工智能及其應用（第三版）》卻給瞭我一個大大的驚喜。它在內容上的更新和迭代，簡直可以用“及時雨”來形容。作者似乎擁有預知未來的能力，將最新的研究成果和技術趨勢都囊括其中。我特彆關注深度學習的最新進展，比如Transformer模型在自然語言處理領域的統治地位，以及其在計算機視覺等其他領域的拓展應用。這本書對此有著非常深入且前沿的探討，不僅介紹瞭Transformer的架構和工作原理，還分析瞭其成功的關鍵因素，以及未來可能的發展方嚮。另外，書中關於生成式AI的部分，也讓我眼前一亮。從GANs到Diffusion Models，再到最近備受矚目的大型語言模型，作者都進行瞭詳盡的介紹，並討論瞭它們在藝術創作、內容生成、虛擬現實等領域的巨大潛力。我甚至在書中看到瞭關於AI倫理和社會影響的討論，這部分內容非常及時且具有前瞻性，讓我開始思考人工智能發展過程中可能帶來的挑戰和需要關注的問題。這種既有深度又緊跟潮流的內容，讓我覺得這本書不僅僅是一本教材，更像是一份人工智能領域的“年鑒”，記錄著最前沿的思考和最熱的動態。
评分我是一名對技術抱有極大熱情但又缺乏係統學習機會的業餘愛好者，而《人工智能及其應用（第三版）》恰好滿足瞭我對知識的渴望，並且以一種前所未有的易懂方式呈現。這本書的語言風格極其平實、接地氣，沒有晦澀的行話，也沒有冗長的理論推導。作者仿佛是用一種“大眾化”的語言，將人工智能這個高深的學科“翻譯”成瞭我能夠理解的文字。我最喜歡的部分是關於AI倫理和社會影響的討論。在很多技術書籍中，這部分內容往往被一筆帶過，或者僅僅是簡單的羅列。但在這本書中，作者花瞭大量的篇幅，從偏見、隱私、就業、自主性等多個維度，深入探討瞭人工智能可能帶來的倫理和社會問題。並且，作者並沒有給齣簡單的答案，而是鼓勵讀者進行批判性思考，去辯論和權衡。這種開放式的討論，讓我覺得這本書非常有深度，不僅僅是在教授技術，更是在引導讀者成為一個有責任感的人工智能學習者和使用者。這本書讓我覺得，學習人工智能，不僅僅是掌握技能，更重要的是理解其對人類社會的影響，並積極參與到構建一個更美好的AI未來中來。
评分《人工智能及其應用（第三版）》給我最大的驚喜之一，在於它在內容深度和廣度上都達到瞭一個非常令人滿意的水平，並且還能保持清晰的邏輯和流暢的敘述。我曾嘗試閱讀過一些同類書籍，但往往要麼過於側重理論，要麼過於偏重應用，難以找到一個恰到好處的平衡點。這本書在這方麵做得非常齣色。它在介紹完某個技術的核心原理後，緊接著就會深入探討該技術在實際應用中的挑戰和局限性，並提齣可能的解決方案。例如，在講解無監督學習時，作者不僅介紹瞭K-means、DBSCAN等經典算法，還深入分析瞭在真實世界數據中，如何處理噪聲、如何選擇閤適的聚類數量等實際問題。此外，書中對強化學習的講解也讓我印象深刻。作者不僅介紹瞭Q-learning、Deep Q-Network (DQN)等算法，還詳細討論瞭在多智能體係統、離綫強化學習等更復雜的場景下的研究進展。這種從基礎到前沿，從理論到實踐的全麵覆蓋，讓我覺得這本書的價值非常高，能夠滿足不同層次讀者的需求。它就像是一本“全景圖”，讓我能夠在一個宏觀的視角下，深入理解人工智能的每一個細節。
评分在閱讀《人工智能及其應用（第三版）》的過程中，我最大的感受就是它打破瞭知識的壁壘，讓原本遙不可及的人工智能變得觸手可及。我是一名非計算機專業的學生，在接觸這本書之前，對人工智能的認知僅限於一些新聞報道和科幻電影。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者在介紹每一個技術概念時，都會從最基礎的原理講起，並配以大量的圖示和實例，讓我能夠輕鬆地理解。例如，在講解捲積神經網絡（CNN）時，作者用瞭一個非常生動的比喻，將捲積核比作一個“探測器”，它在圖像上“掃描”並提取特徵，從而幫助計算機“看懂”圖像。這種直觀的解釋，讓我立刻就明白瞭CNN的工作原理。此外，書中還詳細介紹瞭人工智能在各個領域的應用，從醫療診斷到金融風控，再到智能交通，每一個案例都讓我看到瞭人工智能的巨大潛力，也激發瞭我對未來職業發展方嚮的思考。這本書讓我覺得，人工智能並不是少數專業人士的專屬領域，而是每個人都可以去瞭解和學習的。它為我打開瞭一扇新的大門，讓我對未來充滿瞭無限的可能。
评分我一直認為，學習一本技術書籍，最怕的就是作者的敘述方式過於冷漠和機械，讓人感覺像是在啃一本冷冰冰的字典。《人工智能及其應用（第三版）》在這方麵做得非常齣色，它充滿瞭人性化的關懷和引人入勝的敘事風格。作者在講解復雜的概念時，總是能用生動形象的比喻來輔助理解，仿佛在和你娓娓道來一個精彩的故事。例如，在介紹強化學習時，作者並沒有直接拋齣馬爾可夫決策過程，而是從一個遊戲玩傢如何通過試錯來學習玩遊戲的過程講起，將“奬勵”、“狀態”、“動作”等概念巧妙地融入其中，讓原本晦澀的算法變得生動有趣。我尤其喜歡書中穿插的各種“小故事”和“案例分析”。這些故事不僅僅是為瞭增加趣味性，更是為瞭幫助讀者更好地理解技術背後的邏輯和實際應用。比如，當講到推薦係統時，作者分享瞭電商平颱是如何通過用戶的瀏覽和購買曆史來“猜透”用戶喜好的，這讓我頓時對那些“精準推薦”有瞭更深的認識。這種“故事化”的學習方式，極大地降低瞭學習門檻，也讓我在不知不覺中掌握瞭大量的知識。讀這本書，就像是和一個經驗豐富的朋友在咖啡館裏聊天，他不僅學識淵博，而且善於錶達，總能讓你在輕鬆愉快的氛圍中獲得深刻的洞察。
评分這本書的結構設計簡直堪稱典範，完全打破瞭我對技術書籍刻闆印象的桎梏。我通常認為一本技術書籍，要麼是純粹的理論堆砌，要麼是代碼的羅列，而《人工智能及其應用（第三版）》巧妙地找到瞭一個平衡點。它不僅僅是理論的闡述，更重要的是，它將理論與現實世界中的應用場景緊密地結閤瞭起來。當我閱讀到關於自然語言處理的部分，作者並沒有簡單地介紹分詞、詞性標注這些基礎概念，而是立刻轉嚮瞭它在智能客服、機器翻譯、情感分析等方麵的實際應用。讓我印象深刻的是，書中詳細分析瞭在不同應用場景下，哪些技術模型是更優的選擇，以及它們的優劣勢分彆是什麼。例如，在進行文本情感分析時，是使用基於規則的方法更有效，還是基於深度學習的模型錶現更好，書中都給齣瞭詳細的對比和分析。此外，關於計算機視覺的章節，也讓我大開眼界。從圖像識彆到目標檢測，再到圖像生成，每一個技術點的介紹都配以瞭豐富的案例，比如自動駕駛汽車如何“看見”世界，醫療影像診斷如何藉助AI的力量。這些具體的例子，讓抽象的技術概念變得鮮活起來，也讓我能夠直觀地理解人工智能是如何改變我們的生活的。我尤其欣賞書中對“應用”的重視，它讓我明白瞭學習人工智能不僅僅是為瞭掌握理論，更是為瞭用這些知識去解決實際問題，去創造價值。這本書給瞭我一個清晰的路徑，讓我知道如何將所學的知識轉化為實際的力量。
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评分印刷质量还可以，内容较丰富，有可读性。
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