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一样的清新醒目，一样的幽默风趣，Monty Python里的大段搞笑台词，故事书风格的"in which"章节概要。不同的是时下统计大热，第二版也增加了大量的统计推断和学习理论。只是同专门论述统计学习的书籍比起来，篇幅所限，跳跃还是太快，讲解也只能从简。不过，我一直最佩服Peter N...  

这本书居然04年就出了，而且出了中文版。为什么我那时就没有找到这本书呢？不然现在的我可能就不是今天的我。 当然，一个很大的问题是：那时的我看了这本书以后能够看得懂吗？就算那时我可以解除到这本书，那时的我到底会怎样的对待呢？  

疯狂的书~~~ 深度和广度俱佳， 理论讲解透彻，实践细节准确， 语言通俗，对人工智能的归类和划分有启发意义。  

这本书不是很好懂的，对于自学的初学者而言。我自学的，看这本书，半懂不懂的，最大的困难还是在逻辑那一块吧。这本书很全面，虽然不敢说把人工智能（包括机器学习）领域的一切都包括了吧，但是至少概况是都覆盖到了。或许正是这么全面的原因，也或许是译者翻译的原因，也有...  

这本书居然04年就出了，而且出了中文版。为什么我那时就没有找到这本书呢？不然现在的我可能就不是今天的我。 当然，一个很大的问题是：那时的我看了这本书以后能够看得懂吗？就算那时我可以解除到这本书，那时的我到底会怎样的对待呢？  

《人工智能》这本书在“计算机视觉”领域的阐述同样引人入胜。我一直惊叹于现代计算机能够“看懂”图像，并从中提取有用的信息。书中对图像识别、目标检测和图像分割等技术的介绍，让我大开眼界。作者详细讲解了卷积神经网络（CNN）的结构和原理，以及它在图像处理中的强大能力。我特别喜欢书中关于“特征提取”的解释，CNN是如何通过多层卷积和池化操作，从原始像素中提取出越来越抽象的视觉特征，这一点非常符合我的直觉。我期待书中能介绍一些具体的应用案例，例如人脸识别技术的原理和发展，或者自动驾驶汽车如何利用视觉传感器来感知周围环境。此外，我对书中关于“生成对抗网络”（GAN）的讨论也充满了期待，这种能够生成逼真图像的技术，实在是太令人着迷了。这本书有没有探讨过计算机视觉在医学影像分析或者安防监控等领域的应用？

这本书《人工智能》的书写风格非常引人入胜，我感觉自己不是在阅读一本枯燥的技术书籍，而是在进行一场关于未来世界的探索。作者的叙事方式充满感染力，能够将复杂的概念转化为生动的画面。我在书中看到了人工智能如何改变我们的生活方式，从智能家居到个性化推荐，再到虚拟现实和增强现实的融合。特别让我印象深刻的是，作者在探讨人工智能的局限性时，并没有回避，而是诚实地指出了目前存在的挑战，例如泛化能力、常识推理以及情感理解等方面的不足。这让我觉得这本书是客观且有深度的。我希望书中能分享更多关于人工智能发展的前沿研究动态，例如在联邦学习、差分隐私等新兴领域的研究进展。同时，我也对书中关于如何培养下一代人工智能人才的观点很感兴趣。总而言之，这是一本能够激发我无限想象力，并引发我深刻思考的优秀读物。

我特别喜欢《人工智能》一书中关于“自然语言处理”的部分。长期以来，我一直对计算机如何理解和生成人类语言感到好奇。这本书为我揭开了其中的奥秘。作者从最基础的文本分词、词性标注讲起，逐步深入到更复杂的语义理解和情感分析。我被书中关于“词向量”的介绍所吸引，它如何将词汇转化为计算机可以理解的数字表示，并能够捕捉词语之间的语义关系，这一点实在太神奇了。我非常想知道，这本书有没有详细介绍像Transformer这样的先进模型，它们在自然语言处理领域取得了革命性的突破，例如在机器翻译、问答系统和文本生成方面的应用。我对书中关于“聊天机器人”的案例分析很感兴趣，了解它们是如何通过对话与用户互动，并提供服务的。这本书有没有提供一些关于如何评价自然语言处理模型性能的指标和方法？例如BLEU分数或者ROUGE分数，这些我一直很好奇。

刚收到这本《人工智能》，迫不及待地翻开。书的封面设计简约而不失质感，厚度和重量也恰到好处，拿在手里感觉很扎实，有一种知识沉甸甸的分量。初次浏览目录，就觉得内容编排得相当有条理，从最基础的概念引入，到各个分支的详细阐述，再到未来的发展趋势和伦理考量，几乎涵盖了所有我想了解的方面。特别是其中关于机器学习算法的部分，作者用了很多通俗易懂的例子来解释复杂的数学原理，让我这个非专业人士也能大致领会其精髓。我特别期待看到书中关于深度学习的章节，一直对神经网络如何模拟人脑思考感到好奇，这本书有没有可能揭开这层神秘的面纱呢？而且，书中的案例分析似乎也相当丰富，我希望能从中看到人工智能在各个领域的实际应用，比如医疗诊断、自动驾驶、甚至是艺术创作，这些都是我非常感兴趣的方向。整体感觉，这是一本既有深度又不失广度的科普读物，希望它能带给我一场酣畅淋漓的知识盛宴。

从《人工智能》一书中，我看到了人工智能与人类社会未来融合的广阔图景。作者在探讨人工智能的应用时，不仅仅局限于科技前沿，而是将视角延伸到了社会生活的方方面面。我读到了关于人工智能在教育领域的潜力，如何通过个性化教学提升学习效率；也看到了它在医疗领域的突破，辅助医生进行疾病诊断，甚至参与新药研发。更让我感到兴奋的是，书中对人工智能在创意产业中的角色进行了探讨，例如AI绘画、AI作曲等，这是否意味着未来创作的边界会被大大拓展？我希望书中能详细介绍一些具有代表性的AI产品或项目，让我更直观地感受到这些技术的魅力。同时，作者也适时地提出了人工智能发展可能带来的伦理挑战和社会影响，比如就业岗位的变动、隐私数据的保护以及算法的公平性等问题。这些都是我们必须正视并思考的，这本书有没有为这些问题提供一些建设性的讨论方向？我期待能从书中获得更深入的思考。

《人工智能》这本书在数据科学和算法理论的结合上做得非常出色。我发现书中不仅仅是在介绍人工智能的概念，更是在深入剖析其背后的驱动力——数据和算法。作者在讨论机器学习时，详细介绍了监督学习、无监督学习和强化学习这三大类方法的原理和适用场景。我尤其被书中关于“过拟合”和“欠拟合”的解释所打动，这些是机器学习过程中非常容易遇到的问题，作者不仅指出了问题的所在，还提供了多种解决方案，比如交叉验证、正则化等，这些实操性的内容对于希望将理论应用于实践的读者来说，简直是宝藏。书中的一些图表和可视化分析，也极大地帮助我理解了算法的运作过程，例如在讲解神经网络时，那些层层递进的节点和连接，配合文字说明，让“黑箱”变得不再神秘。我还在书中看到了关于“特征工程”的讨论，这部分内容强调了如何从原始数据中提取有意义的特征，对于提升模型性能至关重要，这让我看到了人工智能不仅仅是算法的堆砌，更是对数据深度挖掘和理解的过程。

在阅读《人工智能》的过程中，我发现作者对“机器学习”的分类和演进有着非常清晰的梳理。从早期的统计学习方法，到如今蓬勃发展的深度学习，书中都给出了详尽的介绍。我尤其欣赏书中对“过拟合”和“欠拟合”的深入剖析，以及如何通过正则化、交叉验证等技术来解决这些问题。这些内容对于初学者来说，无疑提供了宝贵的实践指导。书中对“强化学习”的介绍也让我印象深刻，尤其是关于“马尔可夫决策过程”（MDP）的概念，以及“Q-learning”和“深度Q网络”（DQN）等算法的原理。这些技术在机器人控制、游戏AI等领域展现出了巨大的潜力。我希望书中能提供更多关于如何选择合适的机器学习算法，以及如何对模型进行调优的实践建议。这本书有没有涉及一些关于“模型可解释性”的讨论？毕竟，了解模型做出决策的原因，对于建立信任和解决偏见至关重要。

《人工智能》这本书不仅仅是理论的堆砌，更包含了对未来的深刻洞察。作者在探讨人工智能的伦理和社会影响时，展现出了高度的责任感和前瞻性。我看到了书中关于“算法偏见”的讨论，以及如何努力消除数据和模型中存在的歧视性因素，这一点让我觉得非常重要。同时，作者也提出了关于人工智能的“黑箱问题”，即深度学习模型决策过程的不透明性，这对于需要高度可靠性和可解释性的领域，例如医疗和金融，是一个巨大的挑战。我希望书中能提供一些关于如何提升模型可解释性的方法和研究方向，例如LIME、SHAP等。此外，书中对“通用人工智能”（AGI）的探讨，以及对未来人工智能可能带来的社会变革的展望，都让我充满了思考。这本书有没有讨论过人工智能与人类协作的模式，或者如何构建一个更加智能和包容的社会？

读完《人工智能》的前几章，我最大的感受就是作者的写作功底深厚，能够将如此庞杂且抽象的领域，以如此清晰、引人入胜的方式呈现出来。书中的语言表达非常流畅，没有那种枯燥乏味的学术腔调，反而充满了启发性和思考性。尤其是在讨论人工智能的起源和发展历程时，作者似乎对历史脉络有着深刻的理解，将那些关键人物、重大突破以及曾经的争议点都描绘得栩栩如生。我了解到，人工智能并非一夜之间崛起，而是经历了一个漫长而曲折的演变过程，其中充满了无数先驱者的智慧和汗水。我对书中关于“强人工智能”和“弱人工智能”的区分特别感兴趣，这关系到我们对人工智能本质的认知，也影响着我们对未来可能出现的超级智能的想象。这本书有没有深入探讨过人工智能的“意识”问题？这是我一直以来思考的难题，希望这本书能给我一些新的启示。此外，书中对一些经典人工智能算法的介绍，例如决策树、支持向量机等，其讲解方式也让我印象深刻，图文并茂，化繁为简，让那些原本令人生畏的数学模型变得亲切起来。

《人工智能》这本书在算法的数学原理方面，虽然没有深入到极致的理论推导，但却提供了一个非常好的入门视角。作者并没有回避必要的数学概念，例如线性代数、微积分和概率论在人工智能中的应用，但他的处理方式非常巧妙，更多的是通过概念性的解释和直观的比喻来帮助读者理解。我尤其欣赏书中关于“梯度下降”的讲解，这是许多优化算法的核心，作者用一个登山者下山寻找最低点的类比，让我立刻茅塞顿开。书中对“反向传播”算法的解释也让我印象深刻，这是训练深度神经网络的关键，虽然原理复杂，但作者通过图示和循序渐进的文字，让这个过程变得相对易于理解。我希望这本书能更多地介绍一些具体的算法实例，比如如何用决策树来做分类，或者如何用K-means来做聚类，这些实实在在的应用场景能让我更好地掌握这些工具。这本书的数学门槛，对于非数学专业的读者来说，是不是一个可以接受的范围？

晦涩

略厚_(:з」∠)_

看懂的有启发，大部分不明觉厉，不知道是翻译的原因还是我的原因= =

花了一个月时间 全心去学习 没有全学会 但书中的思维很一看 终于明白bfs dfs这些基础搜索的联系 机器学习的本质 值得收藏。

垃圾翻译