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读后感
导师推荐的人工智能入门书籍。首先，该书言简意赅比较容易读懂。第二，有很多例子穿插在在课文中，帮助读者能将每种人工智能的方法应用于只见众。第三，算法或者数据结构的解释被巧妙地阐释出来，而不是对一大堆资料的冗长的总结。最后，编程章节让学生能更深刻地理解资料，同...
评分这本书有700多页,而且纸张不错,所以显得特别厚. 我手头有Nilsson的那本薄很多的书,但是Luger这本充满了 例子的更符合我的口味.去公司的公交车上的时间很漫长, 这本书陪了我有一段时间,现在回想起来,还是很感谢Luger 辛苦写了这么一本涵盖了人工智能很多方面的入门书. 其中...
评分这么有趣的东西，当年的老师是如何讲到我睡着的呢，我很好奇。 什么时候AI才会开始普遍渗透日常软件呢？ 自然语言处理、机器学习的技术应用到客户端的话，可以大大提高可用性，个人电脑完全可以成为我们的小秘嘛。
评分文张喂 一直以来，计算机科学家都在为“电脑代替人脑”的伟大梦想而疲于奔命。翻开终年在市面热销的《人工智能——复杂问题求解的结构与策略》一书，里面长长的哲学家名单让任何一位致力于开发智能系统的计算机爱好者望而却步。我的一位读计算机的研究生朋友就曾经骄傲的跟我...
评分这本书有700多页,而且纸张不错,所以显得特别厚. 我手头有Nilsson的那本薄很多的书,但是Luger这本充满了 例子的更符合我的口味.去公司的公交车上的时间很漫长, 这本书陪了我有一段时间,现在回想起来,还是很感谢Luger 辛苦写了这么一本涵盖了人工智能很多方面的入门书. 其中...
用户评价
在翻开这本《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版）第四版》之前，我脑海中浮现的是对AI领域根深蒂固的刻板印象——冰冷的算法、晦涩的数学公式，以及遥不可及的未来科技。然而，这本书以一种出人意料的方式，将我引向了一个更为丰富和人性化的AI世界。它不是那种枯燥的技术手册，而更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我理解AI的核心思想，并通过无数精心设计的案例，让我真切地感受到AI如何能够模拟甚至超越人类的智慧来解决现实世界中的复杂问题。 从搜索策略的深入剖析，到约束满足问题的巧妙构建，再到逻辑推理的严谨推演，这本书让我对AI的“思考”过程有了前所未有的清晰认识。它并没有回避其中的技术细节，但却以一种易于理解的方式呈现，确保了即使是初学者也能跟上作者的思路。我特别喜欢书中对各种搜索算法的对比分析，例如A*搜索在路径规划中的高效应用，以及其背后的启发式函数设计原则，这让我不仅仅是学会了“是什么”，更理解了“为什么”和“如何做得更好”。
评分这本书的结构设计非常巧妙，仿佛是一场精心策划的智力探险。作者并没有急于抛出复杂的理论，而是从最基础的“智能代理”概念入手，构建了一个宏大的框架，然后逐层深入。这种由表及里的讲解方式，让我能够清晰地看到AI的演进脉络，理解不同技术分支之间的联系。特别是在学习专家系统和机器学习部分时，我能感受到作者对于知识表示和推理机制的深刻理解，以及如何将其融汇贯通，形成能够解决实际问题的强大工具。 我尤其欣赏书中关于“不确定性下的推理”的章节。生活本身充满了模糊和不确定，而AI要真正达到“智能”，就必须能够处理这些挑战。书中对概率图模型、贝叶斯网络以及各种推理算法的详细阐述，让我看到了AI如何应对信息不完整和噪声干扰。这不仅仅是学术上的严谨，更是一种对现实世界复杂性的深刻洞察，也让我对AI在医疗诊断、金融风险评估等领域的应用有了更深层次的理解。
评分当我深入阅读这本书时，我逐渐意识到，AI的本质并非是创造一个“人造大脑”，而是通过结构化的方法和策略，来模拟和扩展人类解决问题的能力。书中对“智能代理”的定义和分类，让我对AI系统有了更清晰的认知框架。我开始理解，无论是简单的搜索算法，还是复杂的深度学习模型，它们都是为了让代理能够有效地感知环境、做出决策并采取行动。 我对书中关于“自然语言处理”的章节印象尤为深刻。在这个充满挑战的领域，AI如何才能理解人类语言的微妙之处？书中提供的各种方法，从早期的基于规则的系统，到后来的统计模型和深度学习，都展示了AI在语言理解和生成方面所取得的巨大进步。这让我看到了AI在人机交互、信息检索等方面的巨大潜力，也让我开始思考，未来AI将如何更自然、更有效地与人类沟通。
评分这不仅仅是一本关于AI的书，更是一次关于“如何思考”的深度训练。书中提供的各种问题解决框架和策略，例如博弈论在决策制定中的应用，以及规划问题如何通过搜索和回溯来解决，都极大地拓展了我的思维方式。我发现，书中所介绍的许多解决复杂问题的思想，不仅仅局限于AI领域，也能够迁移到我日常工作和生活中遇到的各种挑战。 我曾一度认为，AI的学习曲线会非常陡峭，但我错了。作者的叙述方式非常注重逻辑性和连贯性，并且在关键概念的引入上做足了功课。每次学习到一个新的章节，我都能清晰地看到它与之前知识点的联系，这种“学以致用”的感觉非常强烈。例如，在学习机器学习的监督学习和无监督学习时，我能回想起之前学到的搜索和推理概念，并理解它们如何在数据驱动的模式下被应用和扩展。
评分这本书的出版，让我对人工智能有了更全面、更深入的认识。它不仅仅是一本教材，更像是一次对人类智能本身进行反思的旅程。作者以其深厚的学术功底和卓越的教学能力，将AI领域最核心的概念和最前沿的技术，以一种清晰、系统的方式呈现给了读者。 我特别欣赏书中对于“搜索策略”的详尽阐述。从基础的无信息搜索，到启发式搜索，再到更复杂的博弈搜索，每一个部分都配有详实的算法描述和直观的示例。这让我不仅掌握了AI解决问题的基本方法，更重要的是理解了不同搜索策略的优劣势以及适用的场景，这对于我未来在实际项目中选择和设计AI解决方案至关重要。
评分这本书为我打开了一个全新的视角，让我看到了人工智能在解决各种复杂问题中的强大潜力。它并非仅仅是关于算法和代码，而是关于如何构建智能系统，以及如何通过结构化和策略化的方法来模仿和扩展人类的智能。 我特别喜欢书中关于“机器学习”的章节。它将复杂的机器学习概念，例如监督学习、无监督学习和强化学习，进行了清晰的讲解，并用生动的案例展示了它们在实际应用中的威力。这本书让我明白，机器学习并非是神秘的黑箱，而是基于数据和算法的科学，理解其原理能够帮助我们更好地应用它，并规避潜在的风险。
评分这本书的价值在于它不仅传授了AI的“技术”，更重要的是它培养了读者解决复杂问题的“思维”。当我学习到“知识表示和推理”的章节时，我被书中对形式逻辑、概率论等数学工具在AI中的应用所震撼。这些工具并非是僵硬的公式，而是灵活的思维框架，帮助AI理解世界、做出推理。 我特别喜欢书中对“机器学习中的不确定性”的讨论。现实世界充满了模糊和随机，AI如何在这种环境中做出准确的判断？书中对概率图模型、贝叶斯推理的讲解，让我看到了AI如何用概率的语言来描述和处理不确定性。这不仅在理论上严谨，也为AI在实际应用中（如医疗诊断、金融预测）提供了坚实的基础。
评分在阅读这本书的过程中，我逐渐摒弃了对AI的某些固有偏见，开始将其视为一种强大的、能够辅助人类解决复杂问题的工具。书中对“机器人学”的介绍，让我看到了AI如何在物理世界中发挥作用，例如通过感知、规划和控制来实现自主导航和操作。这不仅仅是理论上的探讨，更是将AI的智能转化为实际行动的生动实践。 我曾对AI的“创造力”持怀疑态度，但这本书在“规划和决策”部分的内容，让我看到了AI如何通过搜索和推理来生成新的解决方案。例如，在游戏中AI能够策略性地做出最优选择，在工业生产中AI能够优化复杂的生产流程。这让我开始重新审视AI的创造力，并理解了这种创造力并非凭空而来，而是建立在对问题结构和策略的深刻理解之上。
评分这本书给予了我一种前所未有的“知其然，更知其所以然”的学习体验。作者并非仅仅罗列算法和模型，而是深入剖析了它们背后的数学原理和设计哲学。我花了大量时间去理解例如逻辑编程、约束传播等概念，并尝试着将这些抽象的理论应用到书中的例子中。这种亲力亲为的实践过程，让我对AI的理解不再停留在表面，而是触及了其核心的运作机制。 我特别喜欢书中关于“机器学习”部分的内容。它并没有将机器学习视为一个独立的、脱离AI整体的领域，而是将其置于解决复杂问题的宏观框架下进行讲解。这让我明白了机器学习是如何作为一种强大的工具，来提升AI在模式识别、预测分析等方面的能力。书中对各种学习算法的介绍，从简单的线性回归到更复杂的神经网络，都伴随着清晰的数学推导和直观的解释，让我在掌握技术的同时，也理解了其局限性。
评分这不仅仅是一本技术书籍，它更像是一份关于智能本质的哲学探讨。作者通过对各种AI技术的回溯和梳理，让我不禁思考，究竟什么是“智能”？是搜索的速度？是推理的准确性？还是学习的能力？书中对不同AI方法论的分析，让我看到了AI发展历程中的各种思想碰撞和演进。 我尤其喜欢书中关于“机器学习中的优化”部分。当AI需要从海量数据中学习时，如何高效地找到最优的模型参数是一个关键问题。书中对各种优化算法的讲解，如梯度下降及其变种，让我理解了AI模型训练背后的数学原理。这种对底层机制的深入剖析，让我对AI的学习能力有了更深刻的认识，也明白了为什么AI能够在许多领域取得突破性的进展。
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