具体描述
《人工智能原理与技术》的主要作者大部分是我校重点学科的学术带头人、博士导师。他们从事高水平的科研项目，他们的著作含有独特的见解，是科研成果的结晶，代表了学校的学术水平和发展趋势。
教学效果好。这套丛书的主要作者长期从事教育工作，他们有.着丰富的教学经验。这套教材既有作者个人长期不断倾注的心血，把纷繁的教材内容、教育改革的成果与自己的心得进行综合、提炼，以至升华成理论，又有师生集体日积月累洒下的汗水。
同时，这套丛书的出版，对于我国文化教育积累，科学技术的开拓，进而提高整个中华民族文化素质起着积极的作用。
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读后感
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用户评价
我是一名自由职业者，平日里喜欢钻研各种新技术，而人工智能无疑是近几年来最吸引我的领域。我尝试过阅读市面上很多AI相关的书籍，但大多都让我觉得要么太过理论化，要么太过工程化。直到我遇到了《人工智能原理与技术》这本书，我才找到了那种“恰到好处”的感觉。这本书最让我赞赏的是它在“原理”部分的处理。作者并没有将读者置于一个冰冷的技术语境中，而是以一种循序渐进的方式，从人工智能的基本概念、发展历史，再到各种基础的数学和逻辑原理，都进行了清晰的阐述。我特别喜欢它对“博弈论”和“决策树”的介绍，作者通过一些生活化的例子，将抽象的数学模型变得易于理解。而且，它还对不同AI方法的优劣势进行了比较，让我能够更明智地选择适合自己需求的学习方向。然后，我被它在“技术”部分的深度所吸引。这本书涵盖了包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉在内的多个重要AI分支，并且对其中的核心算法进行了深入的剖析。我尤其对深度学习部分的讲解感到震撼，作者对卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的解释，让我能够更清晰地理解它们在图像识别和语音识别等领域的应用。书中还穿插了大量的图表和示例代码，这对于我这种喜欢动手实践的读者来说，无疑是巨大的福利。我感觉，这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越人工智能的各个领域，让我不仅看到了风景，更理解了背后的运作机制。
评分作为一名即将毕业的研究生，我在毕业论文中选择了人工智能作为研究方向，因此对相关书籍的需求非常迫切。在众多选择中，《人工智能原理与技术》这本书以其扎实的理论基础和丰富的实践内容脱颖而出，成为我案头的必备参考书。这本书的“原理”部分，为我打下了坚实的理论基础。作者从人工智能的基本定义、发展历程入手，逐步深入到各种核心的数学和统计学原理，例如概率论、线性代数、信息论等。我特别欣赏它对“贝叶斯分类器”和“支持向量机”的深入讲解，作者不仅给出了清晰的数学推导，还结合了大量的实例，使得复杂的理论概念变得易于理解和掌握。这对于我进行学术研究，深入理解算法的内在机理非常有帮助。接着，我被“技术”部分的全面性所吸引。这本书涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能领域的关键技术。例如，在深度学习部分，作者详细介绍了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结构、工作原理以及在图像识别、自然语言处理等领域的应用。书中还提供了大量的代码示例，并且对常用的AI框架，如TensorFlow和PyTorch的使用进行了指导，这对于我进行实验和仿真具有极大的实践价值。这本书不仅是一本教材，更是一位严谨的导师，它循序渐进地引导我深入人工智能的殿堂，让我对这个领域有了更深刻的认识和更广阔的视野。
评分这是一本让我感到“相见恨晚”的书。作为一名资深的技术爱好者，我对人工智能一直有着浓厚的兴趣，但一直苦于找不到一本既权威又易懂的入门书籍。市面上很多AI的书籍，要么技术术语堆砌，让非专业人士望而却步；要么就是过于泛化，缺乏深度。但这本书，它在这两者之间找到了绝佳的平衡点。我特别欣赏它在“原理”部分的阐述。它没有回避那些基础但至关重要的数学和统计学原理，而是用非常清晰和系统的方式进行讲解，甚至对一些复杂的概念，都辅以了形象的比喻和生动的例子，让人能够轻松理解。我特别喜欢它对“贝叶斯定理”和“信息熵”的解释，这让我对机器学习中的一些核心算法有了更深的认识。另外，这本书在“技术”部分的实践性也很强。它不仅介绍了各种主流的AI技术，还给出了很多代码示例和实际应用场景的分析。我尝试着去阅读其中关于“支持向量机”的章节，它对算法的推导过程和参数调整的建议都非常详尽，感觉就像是一位经验丰富的老师在手把手地指导我。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，章节划分清晰，阅读体验极佳。总而言之，这本书是一本难得的佳作，它既有理论的深度，又有实践的广度，非常适合想要系统学习和深入理解人工智能的读者。
评分我是一名对新兴技术充满好奇的在校大学生，最近一直在关注人工智能的发展，所以毫不犹豫地入手了这本书。拿到手的第一感觉就是，它比我想象中要厚实许多，这让我对它的内容量充满了期待。我平时也看一些AI相关的科普文章，但总觉得不够系统，很多概念都停留在模糊的认知层面。这本书的出版，正好满足了我想要系统学习AI知识的需求。我最看重的是它在“技术”部分的讲解。我看到它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个重要领域，并且每一部分都进行了详细的介绍。我尤其对深度学习部分感到好奇，因为这是当前AI领域最热门的技术之一。我翻阅了一下，它对神经网络的结构、训练过程以及各种经典模型的介绍都非常清晰，而且还配有很多精美的图示，这对于我这种视觉型学习者来说，太友好了。这本书还提到了一些常用的AI框架和工具，比如TensorFlow和PyTorch，这对我今后进行实践操作非常有指导意义。我感觉，这本书就像是一个通往AI世界的“指南针”，它指明了方向，并且提供了详细的地图，让我能够一步步地探索这个充满魅力的领域。我非常期待能通过这本书，建立起对AI的全面认知，并且为我将来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。
评分这本书，我最近才入手，光是拿在手里，那沉甸甸的分量就让我对它充满了期待。封面设计也相当考究，低调而又不失科技感，没有那种花里胡哨的炫技，而是透着一种沉静的力量，仿佛在诉说着它内在的深度。我之前也接触过一些关于人工智能的书籍，但很多都流于表面，要么是技术细节讲得过于晦涩难懂，要么就是人文社科方面探讨得不够深入，总感觉像是在看一本碎片化的知识集。但这本书，从目录结构来看，就显得非常系统和完整。它不仅仅是罗列技术名词，而是试图构建一个完整的知识体系，从最基础的原理出发，然后层层递进，深入到各种具体的技术实现和应用。我尤其关注它在“原理”部分的阐述，因为我一直觉得，只有真正理解了背后的原理，才能更好地掌握技术，也才能在面对新的技术发展时，保持清醒的头刃，不至于被潮流裹挟。这本书的光盘附件，我看了一下，里面包含了大量的代码示例和数据集，这对于我这种喜欢动手实践的人来说，简直是太重要了。很多理论上的东西，只有通过实际操作才能真正融会贯通。我迫不及待地想去尝试一下书中的案例，看看自己能否独立完成一些简单的AI模型。总而言之，我对这本书的初步印象是，它是一本既有深度又有广度的佳作，能够满足我对人工智能学习的各种需求，期待它能带我进入一个全新的认知领域。
评分这本书，我拿到的时候，就被它那沉甸甸的质感和精美的设计所吸引。作为一名正在学习计算机科学专业的学生，我对人工智能这个前沿领域充满了好奇和探索的渴望。市面上的AI书籍琳琅满目，但我总感觉很多都过于偏重某一方面，要么是纯粹的理论堆砌，要么是代码的简单堆砌。而这本书，给我的感觉是更加系统和全面。我最先翻阅的是它的“原理”部分，作者并没有急于介绍复杂的算法，而是从最基本的概念出发，比如智能的定义、人工智能的发展历程，以及一些基础的数学和统计学原理。这一点让我觉得非常重要，因为我始终相信，万丈高楼平地起，扎实的理论基础是掌握任何技术的关键。书中对“搜索算法”、“知识表示”等早期AI研究方向的介绍，也让我对AI的发展有了更宏观的认识。然后，我继续深入到“技术”部分。这本书对机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术都有深入的探讨。我尤其关注它对“神经网络”的讲解，作者用了很多精辟的比喻和图示，让我对反向传播、梯度下降等核心概念有了更清晰的理解。而且，书中还提到了很多实际的应用案例，比如人脸识别、自动驾驶等，这让我看到了AI技术在现实生活中的巨大潜力。这本书不仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导，它教会我如何去思考问题，如何去解决问题。
评分这本《人工智能原理与技术》，我看了挺久了，说实话，一开始是被它的名字吸引。感觉这书名就带着一种“硬核”的气息，不是那种泛泛而谈的科普读物。我本身是一名软件工程师，平时的工作会接触到一些算法和数据结构，但对AI这块的系统性认知还不够。拿到这本书，我最先关注的就是它在“原理”上的阐述。我非常看重理论基础的扎实，因为我知道，没有坚实的原理支撑，技术很容易变得肤浅和易逝。这本书在这方面做得非常出色，它没有直接跳到复杂的模型，而是从最基本的数学模型、统计学概念讲起，比如概率论、线性代数这些，然后循序渐进地讲解了各种学习范式。我尤其欣赏它在讲解“监督学习”和“无监督学习”时，用到的那些生动的例子，让我能够迅速地抓住核心思想。而且，它在讨论“特征工程”的时候，也给了非常多实操性的建议，这对于我这种需要将理论应用到实际项目中的工程师来说，太有价值了。我还特别注意到，这本书的参考文献列表相当详尽，这说明作者在写作过程中，查阅了大量的学术论文和资料，内容的严谨性和权威性也因此得到了保证。我感觉，这本书与其说是一本教材，不如说是一本“武功秘籍”，它传授的不仅是招式，更是内功心法。我计划花更多的时间来深入研究它，希望能从中获得真正的“内力”。
评分这本书，我最近才开始阅读，但已经深深地被它所吸引。我是一名在金融行业工作的从业者，平时的工作会接触到大量的数据和模型，但对于人工智能这个更深层次的技术，我一直有着浓厚的学习兴趣。市面上关于AI的书籍很多，但很多都过于偏重技术细节，或者过于偏向于某个特定领域。这本书，则给我的感觉是更加宏观和系统。我尤其关注它在“原理”部分的阐述。我发现作者并没有回避那些基础但关键的数学和统计学知识，而是用一种非常易懂的方式进行讲解。例如，它对概率论和统计推断的介绍，让我对数据分析有了更深的理解。而且，它还详细介绍了各种学习范式，比如监督学习、无监督学习、强化学习等，并对它们的优缺点进行了深入的分析。这对于我理解不同AI模型的适用场景至关重要。然后，我转向了“技术”部分。这本书涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个重要的AI分支，并且对每一个分支的常用算法和模型都进行了详细的介绍。我特别喜欢它对“决策树”和“随机森林”的讲解，作者用了很多现实世界的例子，让我能够迅速掌握这些算法的核心思想。此外，书中还提供了一些代码示例，虽然我可能不会直接去实现，但了解代码的结构和逻辑，能帮助我更好地理解算法的工作原理。总而言之，这本书是一本集理论深度和实践广度于一体的优秀著作，它不仅能够帮助我建立起对AI的全面认知，还能为我今后的工作提供宝贵的参考。
评分我必须要说，这本书简直是一本“百科全书”式的巨著！拿到手的第一感觉就是，它厚得离谱，拿到手里沉甸甸的，让我对它的内容充满了好奇和敬畏。我平常工作涉及一些数据分析和算法优化，但对于人工智能这个更宏观的概念，总感觉隔着一层纱。这本书恰好填补了我的认知空白。我特别喜欢它在章节安排上的逻辑性，从最基本的概念和历史沿革，一步步深入到各种主流的AI技术，比如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等等。每一个分支的介绍都足够详尽，而且不会让我感到头晕脑胀。我最看重的是它在“技术”部分的呈现方式。很多同类书籍，要么就是代码堆砌，让人看得云里雾里，要么就是理论讲得天花乱坠，脱离实际。但这本书，它在讲解技术的同时，会穿插大量的图示和案例分析，让你能够直观地理解抽象的概念。而且，它还提供了一些开源库的使用指南，这一点对于我这种需要将理论付诸实践的人来说，简直是雪中送炭。我尝试着翻阅了其中关于神经网络的部分，它对反向传播算法的解释，用了非常形象的比喻，一下子就让我豁然开朗。这本书不仅仅是关于“是什么”，更是关于“为什么”和“怎么做”，这种深入的探究精神，是我在其他书籍中很少看到的。我甚至觉得，仅仅研读这本书，就足够让我对当前人工智能的整体格局有一个清晰的认识。
评分这本《人工智能原理与技术》，我拿到手的时候，就被它那厚重的体量和精美的封面所震撼。我是一名对科技发展充满热情的普通读者，一直以来都对人工智能这个充满未来感的领域非常着迷。但很多时候，市面上的AI科普读物要么过于浅显，要么就过于专业，总感觉难以找到一本既能满足好奇心，又能提供扎实知识的书。这本书，恰好填补了我的这份需求。我最看重的是它在“原理”部分的讲解。作者并没有直接抛出复杂的概念，而是从人工智能的定义、发展历程以及一些基础的哲学思考入手，为读者构建了一个宏观的认知框架。我尤其喜欢它对“图灵测试”和“强人工智能”的探讨，这让我对人工智能的本质有了更深的思考。接着，我深入到“技术”部分。这本书对机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术都进行了详细的介绍。我特别关注它对“神经网络”的讲解，作者用了很多形象的比喻，比如“大脑神经元”，来帮助读者理解这个复杂的技术。而且，书中还提到了一些人工智能在各个领域的应用，比如医疗、金融、交通等，这让我看到了AI技术改变我们生活的巨大潜力。这本书的语言风格也很独特，既有严谨的学术性，又不失生动活泼的趣味性，读起来一点都不枯燥。我感觉，这本书不仅仅是传授知识，更是在点燃读者的思考，让我对未来充满更多的期待。
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