具体描述
《人工智能:复杂问题求解的结构和策略(英文版)(第6版)》英文影印版由PearsonEducationAsiaLtd授权机械工业出版社独家出版。未经出版者书面许可，不得以任何方式复制或抄袭《人工智能:复杂问题求解的结构和策略(英文版)(第6版)》内容。
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《人工智能:复杂问题求解的结构和策略(英文版)(第6版)》封面贴有PearsonEducation(培生教育出版集团)激光防伪标签，无标签者不得销售。
作者简介
作者：(美国)卢格尔 (Luger.G.F)
George F．Luger， 1973年在宾夕法尼亚大学获得博士学位，并在之后的5年间在爱丁堡大学人工智能系进行博士后研究，现在是新墨西哥大学计算机科学研究，语言学及心理学教授。
目录信息
Publisher's Acknowledgements
PART Ⅰ ARTIFIClAL INTELLIGENCE：ITS ROOTS AND SCOPE
1 A1：HISTORY AND APPLICATIONS
1.1 From Eden to ENIAC：Attitudes toward Intelligence，Knowledge，andHuman Artifice
1.2 0verview ofAl Application Areas
1.3 Artificial Intelligence A Summary
1.4 Epilogue and References
1.5 Exercises
PART Ⅱ ARTIFlClAL INTELLIGENCE AS REPRESENTATION AN D SEARCH
2 THE PREDICATE CALCULUS
2.0 Intr0血ction
2.1 The Propositional Calculus
2.2 The Predicate Calculus
2.3 Using Inference Rules to Produce Predicate Calculus Expressions
2.4 Application：A Logic-Based Financial Advisor
2.5 Epilogue and References
2.6 Exercises
3 STRUCTURES AND STRATEGIES FOR STATE SPACE SEARCH
3.0 Introducfion
3.1 GraphTheory
3.2 Strategies for State Space Search
3.3 using the state Space to Represent Reasoning with the Predicate Calculus
3.4 Epilogue and References
3.5 Exercises
4 HEURISTIC SEARCH
4.0 Introduction
4.l Hill Climbing and Dynamic Programmin9
4.2 The Best-First Search Algorithm
4.3 Admissibility,Monotonicity,and Informedness
4.4 Using Heuristics in Games
4.5 Complexity Issues
4.6 Epilogue and References
4.7 Exercises
5 STOCHASTIC METHODS
5.0 Introduction
5.1 The Elements ofCountin9
5.2 Elements ofProbabilityTheory
5.3 Applications ofthe Stochastic Methodology
5.4 Bayes'Theorem
5.5 Epilogue and References
5.6 Exercises
6 coNTROL AND IMPLEMENTATION OF STATE SPACE SEARCH
6.0 Introduction l93
6.1 Recursion.Based Search
6.2 Production Systems
6.3 The Blackboard Architecture for Problem Solvin9
6.4 Epilogue and References
6.5 Exercises
PARTⅢ CAPTURING INTELLIGENCE：THE AI CHALLENGE
7 KNOWLEDGE REPRESENTATION
7.0 Issues in Knowledge Representation
7.1 A BriefHistory ofAI Representational Systems
7.2 Conceptual Graphs：A Network Language
7.3 Alternative Representations and Ontologies
7.4 Agent Based and Distributed Problem Solving
7.5 Epilogue and References
7.6 Exercises
8 STRONG METHOD PROBLEM SOLVING
8.0 Introduction
8.1 Overview ofExpert Sygem Technology
8.2 Rule.Based Expert Sygems
8.3 Model-Based,Case Based and Hybrid Systems
8.4 Planning
8.5 Epilogue and References
8.6 Exercises
9 REASONING IN UNCERTAIN STUATIONS
9.0 Introduction
9.1 Logic-Based Abductive Inference
9.2 Abduction：Alternatives to Logic
9.3 The Stochastic Approach to Uncertainty
9.4 Epilogue and References
9.5 Exercises
PART Ⅳ
MACHINE LEARNING
10 MACHINE LEARNING：SYMBOL-BASED
10.0 Introduction
10.1 A Framework for Symbol based Learning
10.2 version Space Search
10.3 The ID3 Decision Tree Induction Algorithm
10.4 Inductive Bias and Learnability
10.5 Knowledge and Learning
10.6 Unsupervised Learning
10.7 Reinforcement Learning
10.8 Epilogue and Referenees
10.9 Exercises
11 MACHINE LEARNING：CONNECTIONtST
11.0 Introduction
11.1 Foundations for Connectionist Networks
11.2 Perceptron Learning
11.3 Backpropagation Learning
11.4 Competitive Learning
11.5 Hebbian Coincidence Learning
11.6 Attractor Networks or“Memories”
11.7 Epilogue and References
11.8 Exercises 506
12 MACHINE LEARNING：GENETIC AND EMERGENT
12.0 Genetic and Emergent MedeIs ofLearning
12.1 11Ic Genetic Algorithm
12.2 Classifier Systems and Genetic Programming
12.3 Artmcial Life and Society-Based Learning
12.4 EpilogueandReferences
12.5 Exercises
13 MACHINE LEARNING：PROBABILISTIC
13.0 Stochastic andDynamicModelsofLearning
13.1 Hidden Markov Models(HMMs)
13.2 DynamicBayesianNetworksandLearning
13.3 Stochastic Extensions to Reinforcement Learning
13.4 EpilogueandReferences
13.5 Exercises
PART Ⅴ
AD，ANCED TOPlCS FOR Al PROBLEM SOLVING
14 AUTOMATED REASONING
14.0 Introduction to Weak Methods inTheorem Proving
14.1 TIIeGeneralProblem SolverandDifiel"enceTables
14.2 Resolution TheOrem Proving
14.3 PROLOG and Automated Reasoning
14.4 Further Issues in Automated Reasoning
14.5 EpilogueandReferences
14.6 Exercises
15 UNDERs-rANDING NATURAL LANGUAGE
15.0 TheNaturalLang~~geUnderstandingProblem
15.1 Deconstructing Language：An Analysis
15.2 Syntax
15.3 TransitionNetworkParsers and Semantics
15.4 StochasticTools forLanguage Understanding
15.5 Natural LanguageApplications
15.6 Epilogue and References
15.7 Exercises
……
PART Ⅵ EPILOGUE
16 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS EMPIRICAL ENQUIRY
· · · · · · (收起)
读后感
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。
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...
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。
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...
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。
用户评价
这本书真的让我大开眼界，尤其是它在“复杂问题求解的结构和策略”这个核心部分，真的做到了深入浅出。我一直对人工智能如何处理那些看似无解的难题感到好奇，这本书就像一位经验丰富的向导，一步步揭开了其中的奥秘。它没有停留在泛泛而谈的理论层面，而是通过大量的实例和清晰的逻辑，将人工智能解决复杂问题的具体方法论展现得淋漓尽致。从早期的搜索算法，到后来的启发式方法，再到如今深度学习的崛起，作者都用一种非常引人入胜的方式进行了梳理和分析。我特别喜欢的是书中对不同策略的权衡和对比，比如在面对搜索空间巨大的问题时，如何选择合适的剪枝技术，如何设计有效的评估函数，这些都是实际应用中至关重要的细节。而且，这本书不仅仅是介绍“是什么”，更注重“为什么”和“怎么做”，这使得我在阅读过程中，能够真正理解这些策略背后的思想和原理，从而能够举一反三，将学到的知识应用到我自己的研究和实践中。它所提供的不仅仅是知识，更是一种思维方式，一种解决问题的范式。
作为一名对人工智能领域有着浓厚兴趣的探索者，我一直在寻找一本能够系统地阐述“复杂问题求解的结构和策略”的书籍，而《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（第六版）英文版，毫无疑问是我的最佳选择。这本书的魅力在于它能够将人工智能的各个方面——从基础问题表示到高级的机器学习和推理——有机地结合起来，形成一个完整的知识体系。我尤其对书中关于“自然语言处理”的章节印象深刻，它详细介绍了人工智能如何理解和生成人类语言，这涉及到分词、词性标注、句法分析和语义理解等多个环节。作者通过对这些复杂过程的细致讲解，让我能够理解人工智能是如何实现人机交互的。而且，本书的排版和图表也非常精良，使得学习过程更加轻松愉快。总而言之，这本书为我提供了一个全面而深入的人工智能学习框架，让我受益匪浅。
这本书的英文版，第六版，在人工智能领域，尤其是在“复杂问题求解的结构和策略”这一块，可以说是教科书级别的存在。它不仅提供了丰富的信息，更重要的是，它培养了我的批判性思维能力。我曾经阅读过一些人工智能的书籍，它们往往侧重于某个特定的分支，但这本书的视野非常宏大，它将人工智能看作一个整体，然后深入到解决复杂问题的各个环节。作者在处理搜索问题时，对各种搜索算法的深度和广度都进行了详尽的介绍，并对它们的效率和适用性进行了细致的比较。我特别关注书中关于不确定性推理的部分，例如概率方法和机器学习在处理现实世界中的模糊和不确定性信息时的应用。作者通过大量的例子，将这些抽象的概念变得生动形象，我能够清晰地理解贝叶斯网络是如何运作的，以及它在诊断和预测等领域发挥的作用。这本书让我认识到，解决复杂问题并非一蹴而就，而是需要精妙的结构设计和灵活的策略运用，而这本书正是传授这些“内功心法”的最佳教材。
在我看来，这本《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（第六版）英文版，不仅仅是一本技术书籍，更是一门关于如何构建智能系统的哲学指南。它以一种非常深入和全面的方式，探讨了人工智能在解决复杂问题时所需要遵循的结构和策略。我一直对人工智能的“学习”能力充满好奇，而这本书恰恰提供了详尽的解释。书中对机器学习的各种方法，从监督学习、无监督学习到强化学习，都进行了深入的剖析。我特别喜欢书中关于“强化学习”的部分，它让我们理解了智能体如何通过与环境的交互来学习最优策略，这在机器人控制和游戏AI等领域有着广泛的应用。作者通过对Q-learning、SARSA等算法的详细介绍，让我能够清晰地理解强化学习的内在逻辑。而且，本书的案例研究也非常精彩，将抽象的理论与具体的应用场景紧密结合，让我受益匪浅。
作为一名对人工智能领域深度感兴趣的爱好者，我一直在寻找一本能够系统地阐述“复杂问题求解的结构和策略”的书籍，而《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（第六版）英文版，恰恰满足了我的所有期待，甚至超出了我的想象。这本书的逻辑非常清晰，从问题的定义、表示，到各种求解策略的介绍，再到更高级的规划、学习和推理，层层递进，非常适合读者建立起完整的知识框架。我特别喜欢书中对机器学习和神经网络的深入探讨，它并没有将这些技术视为“黑箱”，而是详细解释了它们背后的数学原理和算法机制。例如，关于支持向量机（SVM）和深度学习中的反向传播算法，作者都提供了非常详尽的数学推导和直观的解释，这让我能够真正理解这些技术是如何工作的，而不是仅仅停留在表面。而且，这本书的写作风格非常严谨，但又不失趣味性，很多复杂的概念通过生动形象的比喻和实例得到了很好的阐释，极大地提升了我的阅读体验。
我必须说，《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（第六版）英文版，是我近年来阅读过的最令人印象深刻的学术书籍之一。它以一种非常系统和全面的方式，阐述了人工智能如何应对各种复杂挑战。我一直在寻找能够帮助我理解人工智能核心机制的书籍，而这本书无疑是我的理想选择。书中对“搜索”这一核心概念的探讨，就足以让我花费大量时间去细细品味。从深度优先搜索、广度优先搜索，到A*搜索和爬山法，作者都对这些算法的原理、效率和应用场景进行了深入的分析。我特别欣赏书中关于启发式搜索的论述，它如何通过“智能”的猜测来加速搜索过程，这让我对人工智能的“聪明”之处有了更深的理解。而且，本书的例题也非常丰富，涵盖了从经典的8数码问题到更具挑战性的旅行商问题，这些例子帮助我将理论知识与实际应用相结合。
这本书在我学习人工智能的道路上扮演了至关重要的角色，尤其是在“复杂问题求解的结构和策略”这一方面，它为我打开了全新的视角。我一直对人工智能如何处理不确定性和不完全信息感到困惑，而这本书对此进行了非常透彻的阐述。作者在介绍概率方法时，详细讲解了贝叶斯定理、马尔可夫链和隐马尔可夫模型，并将其应用于语音识别、自然语言处理等领域。我尤其喜欢书中关于“不确定性推理”的章节，它让我理解了如何构建能够处理模糊信息的智能系统。书中通过大量的实际案例，例如医学诊断和金融预测，展示了这些概率模型的强大威力。而且，这本书的写作风格非常流畅，即使是复杂的数学概念，也能被作者用清晰易懂的语言解释清楚，这对于我这样的非专业背景的读者来说，简直是福音。
这本书简直就是一本关于人工智能的“操作手册”，特别是关于如何构建和运用策略来解决复杂问题。我一直觉得人工智能的魅力在于它能够模拟人类的思考过程，这本书完美地展现了这一点。从早期的逻辑推理，到后来的约束满足问题，再到更具挑战性的规划和学习问题，作者都为我们提供了一套清晰的“工具箱”。我尤其对书中关于“规划”部分的内容印象深刻，它详细介绍了如何让智能体制定一系列的行动来达成目标，这在机器人、自动驾驶等领域至关重要。作者通过详细的算法描述和伪代码，让我能够理解这些规划算法是如何工作的，例如STRIPS规划器和部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）。而且，书中对这些算法的优缺点分析也非常到位，让我能够根据具体问题的特点来选择最合适的算法。阅读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习人工智能的理论，更是在学习如何“思考”和“解决问题”的方法论。
这本书真的让我对人工智能的“思考”过程有了全新的认识，特别是它在“复杂问题求解的结构和策略”方面的阐述，让我觉得豁然开朗。我一直对人工智能如何处理知识和进行推理感到着迷，而这本书在这方面提供了详尽的解答。它从早期的符号主义方法，到后来的连接主义方法，都进行了深入的探讨。我特别喜欢书中关于“知识表示”的章节，它让我了解了如何将现实世界的知识转化为机器可以理解和处理的形式，例如逻辑表示、语义网络和框架表示。而且，作者在对比不同知识表示方法时，也非常客观地分析了它们各自的优缺点。这本书的结构设计非常精巧，每一章都像是在为我们构建一个更强大的智能系统打下基础。阅读过程中，我感觉自己不仅仅是在学习人工智能的理论，更是在学习如何设计一个能够“思考”的机器。
对于我这样一个对人工智能的理论基础有着强烈探索欲望的读者来说，这本《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（第六版）无疑是一场盛宴。书中对问题表示、搜索策略、知识表示与推理等基础概念的阐述，既严谨又详尽，丝毫没有回避其中的复杂性和微妙之处。作者并没有简单地罗列算法，而是深入剖析了每种方法的设计思路、适用范围以及潜在的局限性，这让我能够更深刻地理解人工智能在处理不同类型问题时的优势与劣势。我尤其欣赏它在知识表示方面的内容，从早期基于逻辑的系统，到后来的概率图模型，再到现代的神经网络表示，每一种方法都提供了清晰的解释和精辟的分析。尤其是关于逻辑推理和概率推理的比较，让我对人工智能如何进行“思考”有了更宏观的认识。这本书的结构设计也非常合理，每一章都像是一个独立的模块，但又彼此关联，形成一个完整的知识体系。阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个巨大的知识网络中，而这本书则是我探索这个网络的地图和指南。
Modern Approach那本之前买的，没有注意到有影印版，中译简直要抓狂。内容上没有Modern Approach那本适合初学者（在读了那本之后才觉得）
写的内容很广泛，为很多脑洞提供了详实的系统架构设计，可是翻译错误、印刷错误、语法错误有点多，各种概念的定义和符号极其不规范，要不是我自己知道一些基础知识很多概念根本没法弄明白他在说什么。
Modern Approach那本之前买的，没有注意到有影印版，中译简直要抓狂。内容上没有Modern Approach那本适合初学者（在读了那本之后才觉得）
Modern Approach那本之前买的，没有注意到有影印版，中译简直要抓狂。内容上没有Modern Approach那本适合初学者（在读了那本之后才觉得）
写的内容很广泛，为很多脑洞提供了详实的系统架构设计，可是翻译错误、印刷错误、语法错误有点多，各种概念的定义和符号极其不规范，要不是我自己知道一些基础知识很多概念根本没法弄明白他在说什么。
