具体描述
《普通高等教育十一五国家级规划教材·人工智能基础(第2版)》是国家级精品课程“人工智能”的配套教材，也是教育部立项建设的优秀网络课程“人工智能网络课程”的配套教材。第2版共10章，主要内容包括绪论、知识表示、搜索技术、推理技术、机器学习、专家系统、自动规划系统、自然语言理解、智能控制、人工智能程序设计等。书末附有网络课程使用说明。与第1版相比，大多数章节都作了相应的修改、精简或补充。
《普通高等教育十一五国家级规划教材·人工智能基础(第2版)》可作为高等本科院校计算机专业和其他信息类专业的“人工智能”课程教材或教学参考书，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。建议读者尽可能结合“人工智能网络课程”进行学习和训练，充分利用该网络课程提供的丰富教学资源。
作者简介
蔡自兴，中南大学信息科学与工程学院教授、博士生导师、学位委员会主席。联合国工业与发展组织(UNIDO)审定的联合国专家、国际导航与运动控制科学院院士、纽约科学院院士、IEEE高级会员、首届全国高校国家级教学名师。历任第八届湖南省政协副主席兼文教卫体委员会主任，全国政协第九届和第十届委员会委员，兼任中国人工智能学会副理事长及智能机器人专业委员会主任、中国自动化学会理事、中国计算机学会模式识别与人工智能专业委员会委员等，并任美国伦塞勒大学、俄罗斯科学院圣彼德堡自动化与信息学研究所、丹麦技术大学、北京大学信息科学中心、中国科学院自动化研究所、国防科技大学、北京航空航天大学、北京邮电大学等校客座教授／客座研究员等。主要从事智能系统、人工智能、智能控制、智能机器人研究。主持并完成科教研究30多项，其中获国际奖励2项，国家级奖励2项，省部级以上奖励12项。已在国内外发表学术论文600多篇，出版专著，教材30多部，如《人工智能及其应用》、《机器人学》、《智能控制》等。此外，还主持国家级精品课程(2门)、国家级教学团队和全国双语教学示范课程等国家教育部质量工程项目。
目录信息
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读后感
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用户评价
这本书给予我的，远不止于技术层面的知识，更是一种对未知世界的好奇心和探索精神的激发。作者在书中并没有直接给出“怎么做”的答案，而是引导读者去思考“为什么”和“如何去思考”。我尤其喜欢书中关于“人工智能的局限性”的讨论，它并没有过度神化人工智能，而是诚实地指出了其存在的不足之处，例如在常识推理、情感理解和创造力方面，人工智能仍然面临着巨大的挑战。这让我认识到，人工智能并不是要取代人类，而是作为一种工具，来增强人类的能力。书中还探讨了“通用人工智能”的可能性，以及实现通用人工智能所需要克服的巨大障碍。这些讨论让我对人工智能的未来发展有了更深刻的认识，也让我对人类自身的智慧和创造力有了更深的敬畏。这本书的语言风格非常流畅，而且充满了哲学思辨的色彩。它鼓励读者进行独立思考，而不是被动接受信息。我从中学习到了如何批判性地看待人工智能，如何评估其潜在的风险和收益。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本启发思考、塑造观念的著作，让我受益匪浅，对人工智能的未来充满了探索的动力。
评分我一直认为，人工智能的学习需要扎实的数学和编程基础，但这本书却让我看到了另一条路径。它以一种更具启发性的方式，引领我理解人工智能的“为什么”和“是什么”，而不是仅仅关注“怎么做”。作者在书中非常巧妙地将“人工智能”与“人类认知”进行了类比，让我看到了机器智能与生物智能之间的共通之处，也让我更加深刻地理解了人工智能的本质。它探讨了机器如何从经验中学习，如何进行逻辑推理，以及如何进行模式识别。我尤其喜欢书中关于“逻辑推理”的讲解，它通过一些经典的逻辑悖论和推理过程，让我理解了人工智能在处理复杂信息和做出决策时所依赖的逻辑框架。这种对人工智能内在机制的探究，让我感觉自己不仅仅是在学习一项技术，更是在探索一种新的思维方式。书中还穿插了许多关于人工智能发展历史上的重要人物和里程碑事件，这些故事让我感受到了这个领域一路走来的艰辛与辉煌，也激发了我对未来人工智能发展方向的思考。它让我认识到，人工智能的发展并非一蹴而就，而是无数科学家智慧的结晶。这本书的独特之处在于，它不仅仅传授知识，更重要的是培养了我对人工智能的洞察力和前瞻性，让我能够站在更高的角度去审视和理解这个日新月异的领域。
评分这本书带给我的，是一种前所未有的学习体验。它以一种非常生动和直观的方式，将那些曾经让我望而却步的人工智能概念，变得触手可及。作者在书中花了大量的篇幅去解释“深度学习”的原理，例如“反向传播算法”是如何工作的，以及“激活函数”在神经网络中扮演的角色。这些解释非常清晰，而且配有大量的图示，让我能够非常容易地理解。书中还深入探讨了“强化学习”的原理，它描述了机器如何通过与环境的交互来学习最优策略，这让我看到了人工智能在解决复杂决策问题上的巨大潜力。我尝试着去理解“Q-learning”和“策略梯度”等算法，并惊叹于它们能够让机器在游戏中表现出色。此外，书中还对“自然语言处理”进行了全面的介绍，它解释了机器如何理解和生成人类语言，这让我对未来的智能助手和对话系统充满了期待。这本书的写作风格非常活泼，而且充满了探索精神。它鼓励读者去实践，去尝试，去发现。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本激发学习热情，培养创新思维的著作，让我感受到了人工智能的无限可能。
评分这本书的魅力在于，它不仅讲解了人工智能的“硬核”技术，更重要的是，它还探讨了人工智能的“软实力”——即其在伦理、社会和哲学层面的影响。作者在书中非常深刻地分析了“人工智能的偏见”问题，它揭示了数据中的偏见如何被算法放大，从而导致不公平的结果。这让我开始反思，我们如何才能构建更加公平和负责任的人工智能系统。书中还探讨了“人工智能的创造力”和“人工智能的意识”等哲学问题，这些讨论让我对人工智能的本质有了更深的思考。它让我意识到，人工智能的发展不仅仅是技术的进步，更是对人类自身智能和意识的探索。我尤其喜欢书中关于“人机协作”的观点，它强调了人工智能应该作为人类的助手，而不是竞争对手，共同解决人类面临的挑战。这本书的语言风格非常人性化，充满了对人类未来的关怀和思考。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本引导我们思考科技与人文如何融合发展的著作，让我对人工智能的未来充满了希望。
评分读这本书的过程，就像是经历了一场思维的洗礼。它以一种非常系统化和结构化的方式，阐述了人工智能的方方面面，让我对这个领域有了全面的认识。我尤其赞赏作者在讲解“机器学习”时，所采用的循序渐进的方法。他从最基础的概念开始，逐步深入到各种复杂的算法，例如“支持向量机”和“梯度下降法”。这些算法的原理通过清晰的图示和生动的解释，让我能够轻松理解。书中还讨论了“深度学习”的革命性影响，以及它如何在图像识别、语音识别等领域取得了突破性的进展。我尝试着去理解“卷积神经网络”的工作机制，惊叹于它能够从原始像素数据中学习到高级的特征表示。这本书的写作风格非常严谨，但又不失趣味性，作者在解释专业术语时，总是会辅以贴切的比喻和现实生活中的例子，这极大地增强了学习的效率和乐趣。它让我意识到，人工智能并非是魔法，而是建立在严谨的数学和工程学基础之上的科学。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了一门新的技术，更重要的是，它改变了我看待世界的方式，让我能够用更广阔的视野去理解技术发展和社会变革。
评分这本书的价值在于它为我打开了一扇通往人工智能世界的窗户，让我得以窥见其中奥妙，并且激发了我深入探索的欲望。作者在书中以一种非常易于理解的方式，解释了人工智能的各种核心概念，例如“监督学习”、“无监督学习”和“半监督学习”。我尤其对“无监督学习”部分印象深刻，它描述了机器如何从没有标签的数据中发现隐藏的模式和结构，这让我想到生活中许多尚未被完全理解的现象，或许人工智能能够为我们揭示其中的规律。书中还详细介绍了“神经网络”的架构和工作原理，通过生动的比喻，让我理解了多层神经网络如何能够学习到复杂的数据表示。我尝试着将书中的一些理论应用到我日常工作中遇到的数据分析问题上，发现确实能够得到一些意想不到的启发。此外，书中还探讨了“人工智能的伦理和社会影响”，这让我开始思考技术发展背后所带来的责任和挑战。它提醒我，在追求人工智能的强大功能的同时，也必须关注其可能带来的负面影响，例如数据隐私、就业冲击和算法偏见等等。这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本引导我思考人工智能对人类社会未来影响的深度读物，让我对未来的发展充满了期待，也更加审慎。
评分这是一本让我对人工智能的理解产生颠覆性改变的书。我一直以来都对这个领域感到好奇，但总觉得它高深莫测，像是一片触不可及的云。然而，这本书用一种非常接地气的方式，将那些复杂的概念一层层剥开，让我看到了人工智能背后严谨的逻辑和巧妙的设计。它并没有直接抛出晦涩的算法和数学公式，而是从人类智能的本质出发，引申到机器如何模拟、学习和推理。作者巧妙地运用了很多生活化的例子，比如我们是如何识别一张图片里的猫和狗，或者如何通过经验来判断一件事的对错。这些例子让我感到人工智能并非遥不可及，而是渗透在我们生活的方方面面。更令我惊喜的是，它并没有止步于理论的讲解，而是深入探讨了不同类型的人工智能，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等等，并且详细解释了它们各自的原理和应用场景。我尤其喜欢关于神经网络的部分，作者通过生动的比喻，让我理解了神经元之间的连接和信息传递的过程，就像大脑中无数的神经元在协同工作一样。这本书的结构安排也很合理，从宏观的定义和历史演变，到具体的算法和模型，再到未来的发展趋势和伦理挑战，都做到了面面俱到，而且过渡自然，逻辑清晰。它就像一位循循善诱的老师，耐心地引导我一步步走进人工智能的世界，让我不再感到迷茫和畏惧，而是充满了探索的兴趣和渴望。
评分这本书的逻辑严谨，结构清晰，就像是一张为我精心绘制的人工智能地图。作者从最基础的“智能”概念出发，层层递进，逐步引导我理解人工智能的各个组成部分。我尤其对书中关于“搜索算法”的讲解印象深刻，它解释了机器如何在巨大的搜索空间中，高效地找到最优解，例如在解决迷宫问题或者规划路径时。这种对搜索策略的细致分析，让我看到了人工智能在解决复杂问题时的强大能力。书中还深入探讨了“概率和统计”在人工智能中的重要作用，它让我理解了为什么许多人工智能模型都依赖于概率论来处理不确定性。我从中学习到了如何运用概率模型来预测未来事件，以及如何从数据中提取有用的统计信息。此外，书中还对“神经网络”的各种变体进行了介绍，例如“循环神经网络”和“长短期记忆网络”，它们在处理序列数据方面展现出了惊人的能力。我尝试着去理解这些模型如何能够捕捉时间序列中的依赖关系，这对我理解自然语言处理和时间序列预测有着重要的帮助。这本书的价值在于，它提供了一个坚实的基础，让我在面对更复杂的人工智能概念时，能够游刃有余。
评分这本书的深度和广度着实让我感到震撼。它不仅仅是停留在表面介绍人工智能的几个热门概念，而是从基础原理出发，层层递进，构建起一个完整的人工智能知识体系。我尤其欣赏作者在讲解“算法”部分时的细致入微，他并没有简单地罗列公式，而是深入浅出地解释了不同算法背后的思想和逻辑，以及它们是如何解决特定问题的。例如，关于“决策树”的讲解，通过一个简单的分类例子，让我清晰地看到了数据是如何被层层分割，最终做出预测的。这种将复杂理论可视化、生活化的方式，极大地降低了学习门槛。书中还花了很大篇幅介绍“数据”在人工智能中的核心作用，强调了数据的质量、数量和多样性对模型性能的影响。这让我意识到，人工智能的进步离不开海量的高质量数据作为支撑。我从中学到了如何去收集、清洗和处理数据，以及如何选择适合数据特点的算法。此外，书中对“模型评估”的讨论也十分重要，它指导我如何客观地衡量一个人工智能模型的性能，如何避免过拟合和欠拟合等常见问题。这对于我未来实际应用人工智能技术有着非常重要的指导意义。这本书就像一个宝库，里面蕴藏着无数关于人工智能的智慧，等待我去挖掘和学习，我感到自己在这趟知识的旅程中，收获满满，也更加坚定了我深入探索人工智能领域的决心。
评分读完这本书，我最大的感受就是，原来人工智能并不只是科幻电影里那些无所不能的机器人，它更多的是一种工具，一种赋能人类解决问题的强大力量。作者在书中花了大量篇幅去阐述人工智能在各个领域的实际应用，从医疗诊断到金融风控，从自动驾驶到智能家居，每一个案例都让我惊叹于人工智能的潜力和改变世界的可能性。我特别被书中关于“强化学习”的讲解所吸引，它描述了机器如何通过不断地尝试和反馈来学习最优策略，就像我们在学习一项新技能时，会不断犯错然后总结经验一样。这种“试错-学习”的过程，让我想到了很多生活中需要反复练习才能精通的事情，也让我对机器的学习能力有了更深的认识。此外，书中对“自然语言处理”的深入剖析也让我印象深刻，它解释了机器如何理解人类的语言，并能够进行有意义的对话。我尝试着用书中提到的技术来分析我平日里阅读的文章，发现确实能够提取出关键信息，甚至生成简洁的摘要，这让我对未来的信息获取方式充满了期待。这本书的语言风格非常学术化，但又充满人文关怀，作者在解释技术原理的同时，也融入了对人类社会发展和技术伦理的深刻思考。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本引导我们思考未来、理解科技与社会关系的著作，读来让人受益匪浅，思绪万千。
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