具体描述
《人工智能及其应用(第4版)》共10章。第1章叙述人工智能的概况和不同学派的认知观。第2章和第3章研究人工智能的知识表示方法和搜索推理技术。第4章探讨不确定性推理的主要方法。第5章阐述计算智能的基本知识。第6章~第10章逐一讨论了人工智能的主要应用领域，包括专家系统、机器学习、自动规划、分布式人工智能和自然语言理解等。与第三版本科生用书相比，许多内容都是第一次出现的，如本体论和非经典推理、粒群优化和蚁群计算、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学，以及路径规划和基于Web的专家系统等。其他章节也在第三版的基础上作了相应的修改、精简或补充。
《人工智能及其应用(第4版)》可作为高等院校有关专业本科生和研究生的人工智能课程教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。
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读后感
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用户评价
这本书的文字编排简直是一场灾难。我拿起《深度学习的奥秘》这本书时，本以为会踏入一个充满启发性的知识殿堂，结果却发现自己迷失在了一片逻辑混乱的灌木丛中。作者似乎对概念的界定完全没有清晰的概念，前一章还在大谈特谈神经网络的优越性，下一章笔锋一转又开始对支持向量机津津乐道，两者之间的过渡生硬得像一块没有打磨的石头。更令人抓狂的是，那些本该用来阐释复杂算法的图示，模糊不清、标注缺失，仿佛是用最廉价的打印机随便套印出来的草稿。我试图通过阅读来理解那些复杂的数学推导，但那些公式的排版极其随意，变量的使用也缺乏一致性，有时候 $W$ 突然就变成了 $oldsymbol{W}$，让人不得不停下来翻阅前文，试图找出作者是否有意为之的“深意”，结果往往是一无所获。阅读体验极差，感觉作者只是简单地把一堆零散的讲义拼凑成册，缺乏整体的结构规划和对读者心智模型的尊重。如果说阅读是一次探险，那么这本书提供的地图，简直就是一张被咖啡渍和折痕毁坏的涂鸦。我甚至怀疑，编辑在校对环节是否真的认真地审阅过任何一个章节，因为一些基础的术语错误和明显的笔误比比皆是，这对于一本旨在教授前沿技术的书籍来说，是完全不可接受的疏忽。
评分翻开《计算语言学的边界》这本书，我立刻被它那种略带怀旧却又异常严谨的叙事风格所吸引。作者仿佛是一位经验丰富的老教授，他没有急于抛出最新、最炫酷的模型，而是耐心地带领我们回溯到语言模型发展的历史长河中去。书中对早期马尔可夫链和隐马尔可夫模型（HMM）的论述，细致入微，每一个概率转移的推导都清晰可见，仿佛能看到当年研究者们攻克难关的每一个思想火花。这种扎实的基础训练，对于那些想要真正深入理解Transformer架构底层机制的读者来说，是无价之宝。与那些只关注“黑箱”操作的书籍不同，这本书的价值在于它揭示了“为什么”会这样，而非仅仅展示“是什么”。例如，作者对于“平滑技术”在N-gram模型中的应用分析，深入到了统计学的哲学层面，让人在掌握技术的同时，也提升了对数据稀疏性问题的敬畏之心。唯一的遗憾或许是，在讨论到最新的预训练模型时，篇幅略显不足，但瑕不掩瑜，作为奠定坚实理论基石的读物，它无疑是卓越的。它不是一本让你炫耀最新代码的指南，而是一部让你沉淀思维的经典。
评分《数据可视化的艺术与科学》这本书，在设计美学上达到了令人惊叹的高度，但其“科学”部分的阐述却显得有些飘忽不定。封面和内嵌的许多案例图表，色彩搭配和谐，信息层级清晰，确实体现了极高的品味。作者对于如何利用颜色、形状和布局来引导观众视线，有独到的见解，阅读这些章节时，我仿佛在欣赏一场场精心编排的视觉交响乐。然而，当涉及到定量分析和统计显著性测试时，书中的论述就显得力不从心了。例如，在比较不同图表类型对认知负荷的影响时，作者引用了一些统计数据，但缺乏对实验设计、样本量和P值的详细解释，使得结论的可靠性大打折扣。这就像是教会了你如何用最漂亮的颜料作画，却忘记告诉你颜料的化学成分可能是有毒的。我希望这本书能在“如何避免误导性可视化”方面提供更强硬的、基于实证的指导，而不是停留在“看起来舒服”的层面。它是一本优秀的设计指南，但在严谨的数据科学领域，它缺少了一把决定性的刻度尺。
评分说实话，我期望从《机器学习实战：Python实践》这本书中学到一些能立刻应用到实际项目中的“干货”，但读完之后，我感觉自己像是参加了一个漫长且有些枯燥的“Python语法回顾大会”。全书的前三分之一都在不厌其烦地解释 `numpy` 数组的维度操作、Pandas DataFrame 的索引技巧，这些内容对于任何一个有基本Python编程经验的人来说，都显得冗余至极。即便是涉及模型构建的部分，代码示例也显得过于“玩具化”——数据量小、特征简单，完全脱离了真实世界数据处理的复杂性和肮脏性。我尝试着将书中一个简单的线性回归例子应用到我自己的、包含数千个缺失值和异常值的数据集上，结果发现书中提供的代码片段几乎无法直接使用，需要大量的修改和补充，这完全违背了“实战”二字的承诺。所谓的“实战”，似乎仅仅是展示了如何在理想化的数据集上跑通一个Demo。如果作者的目标是零基础的编程入门，这本书或许尚可，但对于希望快速掌握现代机器学习工程实践的从业者而言，它的实用价值非常有限，更像是一本包装精美的入门教程，而非进阶手册。
评分我一直期待能找到一本能将伦理、社会影响与技术发展并驾齐驱的书籍，而《算法的道德罗盘》似乎正是我寻找的指南针。作者对偏见（Bias）和公平性（Fairness）问题的探讨，角度刁钻且深刻。他不仅仅停留在“数据集有偏见”这种肤浅的层面，而是深入剖析了决策树在不同文化背景下的权重分配差异，以及优化目标函数本身可能隐藏的社会价值取向。最让我印象深刻的是，书中详尽分析了几个著名的案例——从信贷审批系统到面部识别技术的误判事件，并不仅仅是简单地指责技术，而是将责任链条追溯到需求定义、模型选择乃至最终部署环境的每一个环节。阅读过程中，我时常感到一种被震撼后的沉思，这迫使我重新审视自己过去工作中那些被认为是“客观中立”的代码块。它不是一本教你如何写出高效算法的书，而是提醒你，在你按下“Run”键之前，必须先问自己：“这个算法，会伤害到谁？”这本书成功地将冰冷的逻辑代码，注入了温暖而又警醒的人文关怀，是所有技术人员应当摆在案头的一面镜子。
评分说真心，这本书相当不错，在03年就出版，但仍然是一本很好的教科书。AI相关的原理、方法、应用都讲到了，可能是学者老师吧，没有包装而已。从另外一个程度，这几年，AI的理论没有进步，只是数据和计算能力提升而已。
评分虽然被两个学院的人工智能课程选做了教材，但是举例和讲解都让我感觉很别扭
评分只因为是教材才会看，部分内容过时，讲的太过冗杂。
评分概述。
评分可以了解人工智能到底是什么东西，具体有哪几个方面，但是感觉这个书涵盖的内容太广泛且浅
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