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出版者:

作者:Dopico, Juan Ramon Rabunal (EDT)/ De La Calle, Julian Dorado (EDT)/ Sierra, Alejandro Pazos (EDT)

出品人:

页数:1780

译者:

出版时间:

价格:8416.00 元

装帧:

isbn号码:9781599048499

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 神经网络
• 知识工程
• 专家系统
• 自然语言处理
• 计算机视觉
• 机器人学
• AI应用

《人工智能百科全书》是一部全面而深入的著作，旨在为读者提供人工智能领域的权威指南。本书内容涵盖了人工智能的起源、发展历程、核心概念、关键技术、应用领域以及伦理和社会影响等多个方面。 起源与发展： 本书将追溯人工智能的早期思想萌芽，从哲学家们对智能本质的探讨，到早期计算机科学家们对机器思维的构想。我们将详细介绍图灵测试的提出、符号主义的崛起、连接主义的复兴，以及专家系统、机器学习等重要里程碑式的进展。读者将能清晰地了解人工智能技术是如何一步步演进，并最终成为当今科技发展的重要驱动力。 核心概念与理论： 《人工智能百科全书》将深入浅出地解析人工智能的核心概念，包括但不限于： 智能的定义与衡量： 探讨不同学派对智能的理解，以及如何通过各种测试和指标来评估机器智能的水平。 知识表示与推理： 介绍符号逻辑、语义网络、框架、规则等多种知识表示方法，以及推理引擎的工作原理，如演绎推理、归纳推理和产生式推理。 搜索算法： 详细阐述各种搜索策略，如盲目搜索（广度优先、深度优先）和启发式搜索（A算法、爬山法），以及它们在解决问题中的应用。 机器学习： 这是本书的重点之一。我们将深入探讨监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）和强化学习的原理和算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-means、主成分分析（PCA）以及Q-learning、DQN等。 深度学习： 专题介绍神经网络的结构和训练过程，包括前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破，循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在序列数据处理中的应用，以及Transformer模型在自然语言处理领域的革命性影响。 自然语言处理（NLP）： 涵盖文本分析、词法分析、句法分析、语义分析、机器翻译、情感分析、文本生成等NLP的关键任务和常用技术，如词嵌入（Word2Vec, GloVe）、Transformer、BERT、GPT等。 计算机视觉： 探讨图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别、视频分析等计算机视觉的核心问题，以及CNN、R-CNN、YOLO、Mask R-CNN等经典模型。 规划与调度： 介绍如何让智能体制定一系列行动来达到特定目标，以及在复杂约束下进行任务调度的方法。 机器人学： 讨论机器人感知、决策、运动控制以及人机交互等方面的技术。 关键技术详解： 本书将对支撑人工智能发展的关键技术进行详细的阐述和分析，例如： 算法与数据结构： 探讨与AI相关的经典算法（如图算法、优化算法）以及高效的数据结构。 概率论与统计学： 解释贝叶斯定理、概率图模型（如马尔可夫模型、隐马尔可夫模型）、统计推断在AI中的作用。 优化理论： 深入讲解梯度下降、随机梯度下降、Adam等优化算法，以及它们在模型训练中的重要性。 大数据处理： 介绍如何处理和管理海量数据，以及分布式计算框架（如Spark、Hadoop）在AI训练中的作用。 应用领域广泛： 《人工智能百科全书》将展示人工智能在各个行业的广泛应用，帮助读者理解AI如何改变我们的生活和工作： 医疗健康： 疾病诊断、药物研发、个性化治疗方案、医疗影像分析。 金融服务： 风险评估、欺诈检测、算法交易、客户服务。 交通出行： 自动驾驶汽车、智能交通管理、路线优化。 教育： 个性化学习平台、智能辅导系统、教育资源推荐。 制造业： 智能工厂、预测性维护、质量控制、机器人自动化。 零售与电商： 推荐系统、库存管理、客户行为分析。 娱乐与媒体： 内容推荐、游戏AI、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）的结合。 科学研究： 数据分析、模式发现、模拟实验。 伦理与社会影响： 随着人工智能技术的飞速发展，其伦理和社会影响也日益受到关注。《人工智能百科全书》将对此进行深刻的探讨，包括： 偏见与公平性： 分析AI模型中可能存在的偏见，以及如何设计公平的算法。 隐私与数据安全： 讨论AI应用中涉及的隐私保护问题和数据安全挑战。 就业与经济： 探讨AI对就业市场的影响，以及可能带来的经济结构性变化。 责任归属： 在自动驾驶、医疗诊断等场景下，如何界定AI的责任。 可解释性AI（XAI）： 介绍如何使AI模型更加透明和易于理解。 AGI（通用人工智能）与超人工智能： 讨论未来AI发展的可能性及其潜在的深远影响。 本书的写作风格力求严谨而不失可读性，旨在满足从初学者到专业人士的广泛读者群体的需求。每一章节都配有清晰的图表、案例分析和相关的参考文献，方便读者深入研究。无论是希望系统了解人工智能的研究者，还是对这项前沿技术充满好奇的普通读者，《人工智能百科全书》都将是一本不可或缺的参考工具。

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这本书简直是人工智能领域的百科全书！我最近一直在寻找一本能够全面、深入地涵盖这个快速发展领域的权威著作，终于让我找到了《Encyclopedia of Artificial Intelligence》。这本书的编纂质量非常高，内容详实且结构清晰。我尤其欣赏它在介绍基础概念时的严谨性，无论是早期的符号主义，还是如今大热的深度学习模型，作者都给出了详尽的解释和历史背景。光是关于神经网络的部分，就有好几章详细论述了从感知机到Transformer架构的演变过程，配图和数学公式的推导都非常到位，对于我这种想深入理解底层原理的读者来说，简直是福音。它不仅仅罗列了定义，更着重于阐述不同技术范式之间的思想碰撞和演进逻辑。翻阅过程中，我发现它对特定算法的剖析也极其透彻，比如强化学习中的Q-learning和Policy Gradient方法的对比，清晰地展示了各自的优缺点和适用场景。这本书的深度和广度令人印象深刻，绝对是任何严肃研究者或从业者书架上不可或缺的工具书。它提供的不仅仅是信息，更是一种系统的知识框架，帮助读者构建起对整个AI领域的宏观认知。

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如果用一个词来形容我阅读《Encyclopedia of Artificial Intelligence》的体验，那一定是“充实”。这本书的排版和设计也值得称赞，尽管内容量庞大，但索引系统做得非常出色，查找特定术语或概念非常方便快捷。我经常在需要快速回顾某个技术细节时使用它，比如关于贝叶斯网络的参数估计方法，或者图神经网络（GNN）中不同聚合函数的差异。书中对这些细节的阐述精确无误，并且总能提供一个清晰的上下文，让你明白这个技术在整个AI图景中的位置。与那些只关注当前最火热的黑箱模型书籍不同，这本书花了大量篇幅解释了为什么我们还需要符号逻辑和经典搜索算法——它强调了AI的连续性和多面性。它提醒读者，技术的发展是一个螺旋上升的过程，理解历史和基础，才能更好地创新未来。这是一本需要时间去“消化”的书，但每一次的翻阅，都会带来新的理解和顿悟，物超所值。

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我对这套《Encyclopedia of Artificial Intelligence》的印象是：这是一部真正面向未来的参考书。我注意到它在对新兴领域，比如因果推断（Causal Inference）和神经符号AI（Neuro-symbolic AI）的介绍上，采用了与处理经典领域同样详尽的篇幅和深度。这表明编者团队具有极强的洞察力，并未将这本书仅仅视为对现有知识的整理，而是积极纳入了正在塑造AI未来方向的前沿探索。我特别喜欢它在每个章节结尾处提供的“Further Reading”推荐，这些推荐列表非常精炼且具有指导性，直接指向了领域内最重要的里程碑式论文或最具影响力的综述。这极大地加快了我进行深度研究的效率。坦白说，我过去花大量时间在搜索引擎上筛选高质量的文献，但这本书直接替我完成了初步的筛选和组织工作。它成功地将散落在各个顶会和期刊中的前沿知识点，系统地整合进了这个统一的知识体系中，体现了极高的学术组织能力。

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说实话，拿到这本《Encyclopedia of Artificial Intelligence》时，我其实有点担心它会过于学术化，读起来会非常枯燥。但出乎意料的是，它的可读性相当不错。当然，作为一本“百科全书”，某些专业术语的密度是避免不了的，但编者显然在努力平衡专业深度与信息传递效率之间。例如，在介绍应用领域时，它并没有停留在高屋建瓴的描述，而是选取了几个关键案例进行深入剖析，比如自动驾驶中的传感器融合技术，以及在生物信息学中如何运用机器学习进行蛋白质结构预测。这些案例分析不仅展示了AI的强大能力，更重要的是，它们清晰地指出了当前技术在实际应用中面临的挑战和限制，这一点非常实在，避免了过度宣传的倾向。我特别喜欢它对“AI伦理与社会影响”这一章节的处理，视角独特且富有远见，探讨了偏见、公平性和可解释性等当前热点问题，这让这本书的价值超越了一本纯粹的技术手册，更像是一份面向未来的思想指南。整体感觉，它像是一位知识渊博、表达清晰的导师在为你娓娓道来，引导你探索AI世界的复杂与奇妙。

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我已经尝试过好几本AI参考书，但《Encyclopedia of Artificial Intelligence》给我的感觉是独一无二的——它拥有令人惊叹的广度，同时又不失精准的锐度。我原本以为，涵盖如此多主题（从逻辑推理到最新的生成式模型），内容难免会流于表面，但事实恰恰相反。每一条目都经过了细致的打磨。比如，当我查阅“知识表示与推理”这一部分时，发现它不仅涵盖了经典的语义网络和框架理论，还追溯到了早期专家系统的发展脉络，并且清晰地区分了不同知识表示方法的哲学基础差异。更难能可贵的是，书中对计算复杂性和算法效率的讨论也从未缺席，这对于工程实践者来说至关重要。书中提供的算法伪代码清晰、规范，可以直接用于指导编程实现。它真正做到了既能让初学者建立起坚实的理论基础，也能让资深专家找到他们需要的特定知识点和最新的研究动态参考。这种全景式的覆盖和高强度的信息密度，让它成为了一部真正的案头宝典。

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