人工智能原理与应用

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出版者:人民邮电出版社
作者:王文杰
出品人:
页数:492
译者:
出版时间:2004-3-1
价格:39.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787115119032
丛书系列:
图书标签:
  • 人工智能
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 算法
  • Python
  • 数据科学
  • 模式识别
  • 智能系统
  • 神经网络
  • 自然语言处理
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具体描述

本书系统地阐述了人工智能的基本原理、基本技术、研究方法和应用领域等内容,比较全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。全书共分为16章,内容涉及到人工智能基本概念、结构化和非结构化知识表示技术、搜索技术和问题求解、确定性推理和不确定性推理、非标准逻辑、专家系统、机器学习、神经网络、统计学习、遗传算法和智能Agent、自然语言处理等几个方面。每章后面均附有习题,以供读者练习。本书充分考虑到人工智能学科的整体结构,注重系统性、先进性、新颖性、实用性。内容由浅入深、循序渐进,条理清晰。

本书是为人工智能原理课程而编写的,同时也涵盖了国家学位委员会对同等学历人员申请计算机科学技术专业硕士学位"人工智能考试大纲"的内容,可作为相关学科的本科生、研究生以及在职研究生的教材,也可以供从事相关专业的教师和广大科技人员作为参考书。

《计算思维与创新实践》 本书旨在为读者构建一个坚实的计算思维基础,并引导他们在实际应用中进行创新性的探索。在快速发展的科技浪潮中,理解和运用计算思维已成为解决复杂问题、驱动创新发展的关键能力。本书内容涵盖了计算思维的核心要素,如抽象、分解、模式识别和算法设计,并深入探讨了这些思维方式如何应用于各个领域。 第一部分:计算思维的基石 第一章:什么是计算思维? 本章将深入剖析计算思维的定义、构成要素及其重要性。我们将从“计算”的本质出发,探讨它如何超越计算机科学的范畴,成为一种普适性的问题解决框架。读者将了解到,计算思维并非仅仅是编写代码,而是通过结构化的方式来理解和解决问题,从而在任何领域都能发挥其威力。 第二章:抽象的力量 抽象是构建模型和理解复杂系统的关键。本章将通过生动案例,讲解如何识别问题中的关键信息,忽略不必要的细节,从而提取出问题的核心本质。我们将探讨不同层次的抽象,以及如何利用抽象来简化设计、优化流程。 第三章:分解的智慧 将一个庞大复杂的问题分解成一系列更小、更易于管理的部分,是解决问题的有效策略。本章将介绍系统性的分解方法,包括自顶向下和自底向上两种思路,并展示如何通过分解来明确任务、分配资源,提高解决问题的效率。 第四章:模式识别与通用化 在数据和信息中发现重复出现的规律和模式,是进行有效预测和解决方案迁移的基础。本章将引导读者学习如何敏锐地捕捉数据中的模式,并通过识别这些模式来归纳出通用的解决方案,从而避免重复劳动,加速创新进程。 第五章:算法的设计与优化 算法是解决特定问题的步骤和指令集合。本章将从基础的算法概念入手,介绍排序、搜索等经典算法,并着重讲解如何设计出清晰、高效且可执行的算法。同时,我们也会触及算法的分析与优化,以追求更佳的性能和资源利用率。 第二部分:创新实践的路径 第六章:从想法到原型 本章将聚焦于如何将零散的想法转化为可执行的原型。我们将介绍原型设计的基本原则、常用工具和方法,以及如何在早期阶段快速验证概念,为后续的迭代和完善奠定基础。 第七章:数据驱动的决策 在信息时代,数据已成为重要的资产。本章将探讨如何有效地收集、分析和解释数据,并基于数据洞察做出更明智的决策。读者将了解数据可视化、统计分析等工具在支持创新决策中的作用。 第八章:系统思考与设计 理解事物之间的相互关联和整体运作方式,是进行系统性创新的前提。本章将引入系统思考的理念,引导读者关注系统的动态性、反馈循环和 emergent behaviors,从而设计出更具鲁棒性和适应性的解决方案。 第九章:迭代与反馈的循环 创新并非一蹴而就,而是一个不断试错、学习和改进的过程。本章将强调迭代和反馈在创新过程中的重要性,介绍如何建立有效的反馈机制,并持续优化产品或解决方案,使其更贴近用户需求和实际应用场景。 第十章:跨领域应用与未来展望 计算思维和创新实践的能力可以应用于广泛的领域,从科学研究、工程设计到艺术创作、社会管理。本章将通过多个行业的案例,展示计算思维如何在不同场景下激发创新。同时,我们也将对未来科技发展趋势进行展望,鼓励读者将所学知识应用于解决现实世界的挑战。 本书强调理论与实践相结合,通过大量的案例分析和思考题,帮助读者将计算思维内化为解决问题的习惯,并培养其在复杂环境中进行独立思考和创新设计的实践能力。无论您是学生、从业者还是对科技创新充满热情的人士,本书都将为您打开一扇通往更广阔创新世界的大门。

作者简介

目录信息

第1章 绪论
1.1 人工智能的界定
1.1.1 什么是人工智能2
1.1.2 人工智能的研究目标4
1.1.3 人工智能中的通用问题求解方法5
1.2 人工智能的学科范畴8
1.2.1 人工智能的研究范畴8
1.2.2 人工智能技术的应用2
1.3 人工智能的研究方法5
1.3.1 人工智能研究的特点5
1.3.2
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的作者群(如果有多位的话,或者作者的知识广度)展现出了一种令人惊叹的跨学科整合能力。章节之间的衔接非常自然,仿佛是由一个拥有宏大视野的建筑师设计的蓝图,从最基础的数学逻辑,逐步过渡到高级的认知模型构建,每一步都衔接得天衣无缝,没有任何突兀感。我个人在阅读过程中,惊喜地发现书中引用了大量来自不同领域的经典文献和最新的研究成果,这不仅极大地丰富了内容的深度,也为读者提供了进一步探索的广阔路径。阅读此书,就像是参加了一场顶级的学术研讨会,不同思想的火花不断碰撞,让人思维活跃,迫不及待地想要将学到的知识应用到自己的实践领域中去验证一番,其知识密度之高,绝对是物超所值。

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坦白说,我最初对这类主题的书籍抱持着一份审慎的态度,总担心会陷入故纸堆里的理论阐述,缺乏对现实世界的映照。然而,这本书彻底颠覆了我的预期。作者似乎拥有一种魔力,可以将那些高耸入云的理论基石,毫不费力地锚定在当代产业的每一个角落。他不仅阐述了“是什么”和“为什么”,更花了大量篇幅去探讨“如何做”以及“可能带来的社会影响”。我印象最深的是关于伦理边界的讨论部分,它没有采取激进的批判立场,而是以一种近乎冷静的、近距离观察者的视角,剖析了技术发展中必然伴随的道德困境,那种深刻的思辨性,让人在赞叹技术伟力的同时,也生出几分敬畏之心。这本书更像是一份面向未来的行动指南,而非冰冷的教科书。

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这本书的语言风格极其鲜明,它不像某些技术文档那样晦涩难懂,反而带有一种近乎诗意的哲理色彩。作者的用词考究,遣词造句之间充满了对“智慧”本身的尊重和探究欲。尤其在描述那些抽象概念时,他总能找到一个绝妙的具象化表达,让那些原本难以捉摸的“黑箱”内部结构变得清晰可见。举例来说,他对“学习率衰减”的描述,用了一个非常生动的比喻,一下子就抓住了其核心的动态平衡之美。这种文采与严谨并存的风格,使得阅读过程本身就成为了一种享受,而非负担。它成功地将一个高冷的前沿学科,拉到了一个更加人性化、更具亲和力的层面,让人在吸收知识的同时,也能感受到文字艺术的魅力,是少有的能让人在智力上感到充实,精神上感到愉悦的专业读物。

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这本书读起来,就像是走进了一个充满奇思妙想的数字迷宫。作者的叙事功力实在了得,每一个章节的转折都出人意料,却又在合乎情理之中。我尤其欣赏他对技术细节的把控,那种深入骨髓的理解,使得那些原本枯燥的代码和复杂的算法,在他的笔下焕发出勃勃生机。仿佛每一个逻辑门、每一个神经网络的权重,都有了自己的生命和故事。阅读过程中,我时常需要停下来,回味那些精妙的比喻,它们巧妙地架起了理论与实践之间的桥梁,让我这个非科班出身的读者,也能窥见其核心的运行机制。全书的节奏把握得恰到好处,时而如急流勇进,将人带入前沿技术的核心战场,时而又放缓脚步,让读者有时间沉淀和思考,这种张弛有度的叙述,极大地提升了阅读体验,让人欲罢不能,恨不得一口气读完,又怕读完会失去这份探索的乐趣。

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这本书的排版和装帧设计,简直是一场视觉盛宴。封面那种深邃的蓝色调,配合着错落有致的光影效果,就已经预示了内容的不凡。内页的字体选择非常考究,既保证了长时间阅读的舒适度,又通过不同的字重和行距变化,清晰地划分了不同的知识模块。更值得称赞的是,书中穿插的那些图表和示意图,绝非简单的插图,它们是经过精心设计的视觉辅助工具,每一个箭头、每一个颜色区块的运用,都精准地服务于内容的阐释。我注意到,很多复杂的系统架构图,都被拆解成了若干个易于理解的小单元,再逐步还原,这种循序渐进的展示方式,极大地降低了理解门槛。这本书在物理层面的质感,也透露出一种对知识的尊重,拿在手里沉甸甸的,仿佛捧着一个知识的宝藏,让人爱不释手。

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