人工智能及其应用

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出版者:国防工业
作者:王宏生//孟国艳
出品人:
页数:308
译者:
出版时间:2009-1
价格:34.00元
装帧:
isbn号码:9787118060218
丛书系列:
图书标签:
  • 人工智能
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 自然语言处理
  • 计算机视觉
  • 智能系统
  • 算法
  • 数据科学
  • AI应用
  • 未来科技
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具体描述

《人工智能及其应用》是作者积累多年教学经验,参考国内外大量文献资料,追踪当代人工智能发展趋势而写成的著作。《人工智能及其应用》共分7篇。第一篇讲述模拟人类自然推理的不确定性推理方法和非单调推理方法:包括专家系统MYCIN的不确定性推理方法、主观Bayes方法、模糊推理、证据理论和非单调推理;第二篇讲述机器学习的概念与方法:包括概念学习、决策树学习和学习规则集合;第三篇讲述计算智能:包括人工神经网络、遗传算法和其它计算智能方法;第四篇讲述如何在机器上实现人类的语言、视觉和听觉:包括语法和语义分析、基于语料库的自然语言理解、计算机视觉和语音处理;第五篇介绍蓬勃发展的分布式人工智能和Agent技术;第六篇介绍人工智能的三个应用领域:即汉语自然语言处理、光学文字识别及移动Agent技术;第七篇是作者对于人工智能的现在与未来的思考。

作者简介

目录信息

第一篇 高级护理技术第1章 传统的推理技术第2章 专家系统MYCIN的不确定性推理方法第3章 主观Bayes方法第4章 模糊推理第5章 证据理论第6章 非单调推理第二篇 机器学习第7章 机器学习概论第8章 概念学习第9章 决策树学习第10章 学习规则集合第三篇 计算智能第11章 人工神经网络第12章 遗传算法第13章 其它计算智能方法第四篇 自然语言理解与感知第14章 概述第15章 语法分析和语义分析第16章 基于语料库的自然语言理解第17章 计算机视觉第18章 语音处理第五篇 分布式人工智能第19章 概述第20章 Agent技术第六篇 人工智能的应用第21章 汉语自然语言处理第22章 光学字符识别技术第23章 移动Agent技术第七篇 人工智能的现在与未来第24章 对人工智能的思考参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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作为一名资深软件工程师,我对市面上充斥的“速成”手册感到厌倦。我需要的是能够启发思路、拓展边界的深度内容。这本书在这方面做得相当出色。它的重点似乎放在了“应用场景的创新性构建”上,而不是仅仅停留在基础算法的复述。比如,书中对“强化学习”在复杂供应链优化和动态资源调度中的实际部署案例进行了深入剖析,这些案例的复杂度和实际业务价值非常高,远超我预期的广度。作者对“迁移学习”的探讨也极为精辟,不仅解释了其原理,更着重分析了在资源受限的小规模企业中,如何通过巧妙的预训练模型设计来快速启动AI项目,提供了非常务实的操作指导。我尤其欣赏作者在描述未来趋势时所保持的清醒认知,他没有过度承诺通用人工智能(AGI)的短期实现,而是聚焦于当前垂直领域内,AI如何通过更精细化的工具和更优化的架构,实现真正的商业闭环。这本书的专业性和前瞻性,使得它更像是一本面向行业领导者和高级架构师的参考手册,充满了解决实际问题的智慧结晶。

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我对技术书籍的要求一向苛刻,往往很多号称“全面”的著作,读完后总觉得像是在技术文献堆砌成的迷宫里转了一圈,抓不住重点。然而,这本书的结构设计和内容深度,着实让我眼前一亮。它并非仅仅罗列了各种算法的公式和代码片段,而是着重于探讨技术背后的哲学思考和工程实践的权衡。书中对“可解释性AI”(XAI)那几章的论述,简直是教科书级别的深度。作者没有停留在表面的描述,而是深入分析了不同解释方法的优缺点,以及它们在金融风控、医疗诊断等高风险领域应用时所面临的伦理困境和监管挑战。这种从“How”到“Why”的视角转换,极大地提升了阅读的价值。我特别赞同作者提出的观点:单纯追求模型精度而牺牲透明度,在很多关键决策场景中是不可接受的。此外,书中对大型语言模型(LLM)在内容生成和事实核查方面展现出的能力与偏差进行了细致的对比分析,语气非常审慎,避免了当下流行的过度炒作风气。这本书更像是一位资深行业专家的深度访谈录,信息密度极高,需要反复咀嚼才能领悟其精髓,绝对是送给希望深入理解行业前沿动态的专业人士的绝佳读物。

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这本书简直是为我量身定做的,我最近刚开始接触这个领域,对各种概念都感到有些迷茫。没想到这本书的叙述方式如此引人入胜,仿佛有一位经验丰富的向导,耐心地引导着我穿梭在复杂的理论迷宫中。开篇的章节并没有直接抛出晦涩难懂的术语,而是通过一系列生动的生活实例,让我对“智能”的本质有了初步的感性认识。比如,书中对弈程序的演化史描述得极其细致,从早期的简单规则到后来的深度学习模型,每一步的技术飞跃都被清晰地勾勒出来,让我深刻体会到人类智慧是如何一步步被机器所模仿和超越的。特别是作者在讲解“神经网络”结构时,引入了类比生物神经元工作机制的比喻,极大地降低了我的理解门槛。我尤其欣赏作者在叙事中保持的平衡感,既没有过度美化技术,也没有过度渲染恐慌,而是客观地呈现了当前的局限性与未来的可能性。读完前几章,我已经不再是那个对AI一无所知的新手了,感觉自己仿佛搭上了一艘快速列车,目的地是广阔的知识前沿。这本书的排版和插图设计也十分用心,那些复杂的算法流程图被简化得一目了然,使得长时间的阅读也不会感到视觉疲劳。我强烈推荐给所有对现代科技浪潮感到好奇,但又害怕被专业术语吓退的入门者。

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这本书的叙事风格简直像一部精彩的科幻小说,但所有的情节都建立在扎实的科学基础之上,这种奇妙的结合点燃了我对探索未知领域的全部热情。它没有采用传统的教科书式的章节划分,而是以“时间线”和“技术热点”为驱动,构建了一幅波澜壮阔的科技发展史诗。我读到关于“符号主义”与“连接主义”两大流派的兴衰更迭时,仿佛在看一场精彩的学术论战,作者巧妙地运用了历史人物的小故事和关键性的学术辩论,使得理论的演变过程充满了戏剧张力。全书的文字非常具有画面感,尤其是在描绘“深度学习”如何从实验室走向大众市场的过程时,其对计算资源爆炸性增长的描述,令人震撼。我尤其喜欢它在介绍具体技术(如卷积网络或Transformer架构)时,会穿插讲述发明者背后的故事和当时的行业背景,这让冰冷的知识点瞬间有了温度和人性。这本书成功地将科学的严谨、历史的厚重感与未来的无限憧憬融为一体,它不仅是知识的传递者,更是一位卓越的文化观察家,引导读者以更宏大的视角去审视这场正在发生的智能革命。

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说实话,我买这本书是抱着一种试试看的心态,因为我更偏向于人文社科领域,对纯技术类的书籍通常敬而远之。但这本书打破了我所有的刻板印象。它的叙事节奏非常舒缓,语言风格充满了人文关怀。作者似乎非常懂得如何将冰冷的代码和数据,转化为可以引发读者共鸣的故事。我印象最深的是关于“偏见与公平性”的章节。作者没有使用枯燥的统计数据,而是通过讲述几个具有代表性的案例——比如招聘算法歧视女性,或是面部识别系统对少数族裔的识别错误率更高——来阐释数据偏差是如何在无形中固化社会不公的。这种将技术批判与社会责任紧密结合的写作手法,让我深思良久。阅读过程中,我时常会停下来,思考这些正在被构建的“智能系统”将如何重塑我们的社会结构和人际关系。这本书的价值,远超出了对技术本身的介绍,它更像是一面镜子,映照出我们自身社会存在的结构性问题。对于那些关注技术伦理、社会治理以及未来人类命运的非技术背景读者来说,这本书提供了一个绝佳的、易于理解的切入点,内容丰富,引人入胜,完全没有阅读障碍。

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