具体描述
人工智能经常被人们认为是计算机科学中一门高度复杂甚至令人生畏的学科。长期以来人工智能方面的书籍往往包含复杂矩阵代数和微分方程。本书基于作者多年来给没有多少微积分知识的学生授课时所用的讲义，假定读者没有编程经验，以简单易懂的方式介绍了智能系统的基础知识。
本书目前已经被国际上多所大学（例如，德国的马格德堡大学、日本的广岛大学、美国的波士顿大学和罗切斯特理工学院等）采纳为教材。
如果您正在寻找关于人工智能或智能系统设计课程的浅显易懂的入门级教材，如果您不是计算机科学领域的专业人员而又正在寻找介绍基于知识系统最新技术发展的自学指南，本书将是您的最佳选择。
与上一版相比，本版进行了全面更新，以反映人工智能领域的最新进展。其中新增了数据挖掘与知识发现一章和自组织神经网络聚类一节内容，同时补充了4个新的案例研究。
作者简介
Michael Negnevitsky 澳大利亚塔斯马尼亚大学电气工程和计算机科学系教授。他的许多研究课题都涉及人工智能和软计算。他一直致力于电气工程、过程控制和环境工程中智能系统的开发和应用，发表了300多篇论文，著有2本专著，并获得了4项发明专利。
目录信息
读后感
能把看似很复杂的人工智能算法讲得很浅显。 然后看那些很复杂的AI的书学会了以后，发现，其实核心思想就是这么简单。 现在Matlab什么的很多人工智能的函数包，不是事必要自己写程序。懒得写程序的人，看看这本书了解了解核心思想，直接用就好～
评分能把看似很复杂的人工智能算法讲得很浅显。 然后看那些很复杂的AI的书学会了以后，发现，其实核心思想就是这么简单。 现在Matlab什么的很多人工智能的函数包，不是事必要自己写程序。懒得写程序的人，看看这本书了解了解核心思想，直接用就好～
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用户评价
老实说，我当初是被这本书的书名所吸引，以为是一本介绍人工智能的科普读物。但随着阅读的深入，我发现它远不止于此。作者的写作风格非常独特，他能够将枯燥的技术原理，用非常富有洞察力的方式进行解读，让我看到了人工智能背后更深层次的逻辑和哲学。我尤其欣赏书中对“机器学习”的剖析，它不仅仅是教你如何使用工具，更是让你理解算法是如何从数据中学习，并不断优化自身的过程。作者通过大量的实例，比如训练一个图像识别模型，或者构建一个推荐系统，让你能够清晰地看到算法的迭代和演进。另外，书中对“人工智能的未来趋势”的展望，也让我受益匪浅。作者并没有进行空泛的预测，而是结合当前的技术发展，对未来可能出现的突破和挑战进行了深入的分析，比如通用人工智能的可能性、人工智能与人类的共存模式等等。这些内容都极具启发性，让我开始重新思考人工智能的边界和可能性。这本书的语言风格也非常平实，没有过多的技术术语堆砌，而是以一种娓娓道来的方式，将知识传递给读者，这让我感到非常亲切和舒适。
评分我最近阅读了《人工智能》这本书，它是一本非常引人入胜且信息量巨大的作品。作者的叙述方式非常流畅，他能够将一些非常复杂和抽象的技术概念，用清晰、生动、易于理解的方式呈现出来。比如，在讲解神经网络的结构和工作原理时，他没有一开始就抛出晦涩的数学公式，而是通过一个类比，将每一层神经元的功能、输入和输出的传递过程解释得非常形象。我尤其喜欢书中对“深度学习”的介绍，它不仅解释了深度学习的核心思想，如多层非线性变换，还详细阐述了它在计算机视觉、自然语言处理等领域的突破性应用，比如人脸识别、机器翻译等，这些都让我感到非常震撼。作者还深入探讨了人工智能的伦理和社会影响，比如数据隐私、算法偏见以及失业问题等，这些都是当前社会非常关注的议题，作者的探讨非常深刻，发人深省。这本书的结构设计也非常合理，从基础概念到高级应用，再到伦理思考，层层递进，让读者能够循序渐进地掌握人工智能的知识。读完这本书，我对人工智能的理解不再停留在表面，而是有了更深层次的认知，并且对未来的发展充满了期待。
评分这本书带给我一种全新的视角来审视人工智能。我一直觉得人工智能是属于少数极客和科学家们的领域，但这本书的出现，彻底改变了我的这种看法。作者以一种非常民主和普惠的方式，将人工智能的精髓传递给了更广泛的读者群体。我特别喜欢书中关于“人工智能的伦理困境”的章节，它详细探讨了人工智能在决策过程中可能出现的偏见问题，以及如何通过数据和算法的设计来避免歧视。这让我深刻地意识到，人工智能的发展不仅仅是技术问题，更是社会问题，需要我们所有人共同关注和思考。此外，书中对机器学习的各种算法进行了详尽的介绍，从决策树到支持向量机，再到深度学习的各种网络结构，作者都用通俗易懂的语言进行了阐释，并辅以大量的图表和示例，让这些抽象的概念变得清晰可见。我通过这本书，第一次真正理解了“大数据”和“算法”是如何结合，并驱动人工智能不断进步的。总而言之，这本书不仅让我对人工智能有了更深入的了解，更引发了我对技术与社会关系的深刻反思，是一本非常有价值的书籍。
评分这本书给我最大的感受就是它的“接地气”。我之前读过一些关于人工智能的书，总感觉离我的生活很遥远，要么是纯理论的讲解，要么是对未来科技的幻想。但《人工智能》这本书，却将人工智能的各个方面都与我们的现实生活紧密联系起来。比如，书中对智能语音助手的工作原理进行了详细的解释，从语音识别到自然语言理解，再到语音合成，每一个环节都剖析得非常透彻，让我感觉身边的智能音箱不再是神秘的黑盒子，而是有迹可循的技术产品。另外，书中关于推荐算法的章节也让我茅塞顿开，我平时使用的购物网站、音乐App，它们是如何知道我的喜好，并为我推荐相应内容的，这本书都给出了清晰的答案。作者的写作方式非常注重实践，他不仅讲解了理论，更提供了大量的实际应用案例，让我能够将学到的知识与生活中的体验相结合。这种“学以致用”的学习方式，让我对人工智能产生了前所未有的亲切感和探索欲。这本书不仅仅是一本关于人工智能的书，更是一本关于“如何理解我们身边日益智能化的世界”的书。
评分我最近花了不少时间钻研这本书，不得不说，它在某些方面真的颠覆了我过去对人工智能的认知。我一直以为人工智能就是机器人，是那种科幻电影里能说会道的机械生命，但这本书让我了解到，人工智能其实是一个更为广泛的概念，涵盖了从简单的算法到复杂的深度学习模型等各种技术。作者的叙述方式非常具有启发性，他不是简单地罗列技术名词，而是深入浅出地剖析了每一种技术的工作原理，以及它们是如何被应用到现实生活中的。我特别欣赏书中关于自然语言处理的那部分内容，它让我明白了为什么机器能够理解和生成人类语言，以及这背后涉及到的各种语言模型和训练方法。读完这部分，我再看那些智能客服或者翻译软件，就会觉得它们背后蕴含着多么精妙的设计。另外，作者在讨论计算机视觉的部分，也让我大开眼界，原来机器可以通过摄像头“看”懂世界，识别图像中的物体、人物甚至场景，这在自动驾驶、医疗影像分析等领域有着极其重要的应用。这本书的结构安排也很合理，由浅入深，循序渐进，即使是没有相关背景的读者，也能轻松理解。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一堂生动的人工智能入门课程，让我对这个曾经遥不可及的领域产生了浓厚的兴趣，并且渴望去进一步探索。
评分我最近有幸阅读了《人工智能》这本书，它给我留下了极为深刻的印象。作者的写作风格非常专业且富有条理，他能够将人工智能这个庞大而复杂的领域，分解成一个个易于理解的部分，并逐一进行深入阐释。我特别喜欢书中对“神经网络”的介绍，它不仅仅是解释了神经元的构成和连接方式，更是详细地阐述了反向传播算法是如何训练神经网络的，以及多层神经网络如何能够提取更抽象、更高级的特征。这种层层递进的讲解方式，让我能够真正地理解深度学习的强大之处。此外，书中还对人工智能在不同领域的应用进行了广泛的讨论，比如在医疗诊断、金融风控、自动驾驶等方面的应用，这些实际案例让我看到了人工智能的巨大潜力和价值。作者在探讨这些应用时，也毫不回避其中存在的挑战和局限性，比如数据的质量、算法的鲁棒性以及伦理道德等问题，这种客观而全面的分析，让我对人工智能的发展有了更清晰的认识。总而言之，这本书是一本集深度、广度与思考于一体的优秀作品，它不仅提升了我对人工智能的专业认知，更引发了我对技术与社会未来发展的深刻思考。
评分这本《人工智能》的书，我最近刚好读完，总体来说，它给我留下了非常深刻的印象。起初，我会被书名吸引，总觉得人工智能是一个很高深、很遥远的概念，但这本书却以一种非常平易近人的方式，将这个复杂的领域展现在我眼前。它不像我想象中那样充斥着晦涩的公式和枯燥的理论，反而更像是一次精彩的探索之旅。书中通过大量的案例和生动的比喻，让我逐渐理解了人工智能的核心思想，比如机器学习是如何从数据中学习规律的，神经网络又是如何模拟人脑的思考过程的。我尤其喜欢作者在讲解过程中穿插的那些历史故事和发展脉络，这让我看到人工智能并非一日之间横空出世，而是历经了无数科研人员的智慧结晶和不懈努力。例如，书中详细描述了早期的一些经典算法，以及它们是如何一步步被改进和优化的，这种循序渐进的讲解方式，让我能够真正理解技术背后的逻辑和演进。而且，作者并没有回避人工智能发展中遇到的挑战和争议，而是坦诚地讨论了伦理、安全以及就业等方面的问题，这让我对人工智能的未来有了更全面、更理性的认识。总而言之，这本书不仅让我掌握了知识，更激发了我对这个领域的浓厚兴趣，我感觉自己打开了一扇通往未来的大门。
评分坦白说，在读这本书之前，我对人工智能的理解仅限于一些模糊的印象，比如机器人、自动驾驶之类的。但《人工智能》这本书，彻底刷新了我的认知。作者的叙述方式非常具有感染力，他能够用非常生动的语言，将人工智能的方方面面都展现在读者面前。我尤其喜欢书中对“自然语言处理”的讲解，它让我明白了，为什么机器能够理解我们的语言，并生成具有逻辑的文本，这背后涉及到的词向量、循环神经网络、Transformer模型等等，作者都用非常易懂的方式进行了介绍，让我感觉自己仿佛也成为了一个AI专家。此外，书中对“强化学习”的探讨也让我感到非常兴奋，它解释了机器如何通过与环境互动，不断学习和改进，最终达到最优策略，这让我看到了人工智能在游戏、机器人控制等领域的无限可能。作者在讲解技术的同时，也穿插了许多关于人工智能发展历史上的关键人物和事件，这让我能够更全面地了解人工智能的演进过程，并感受到科技进步的魅力。总而言之，这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够激发读者对未知领域探索热情的启迪之作，让我对人工智能的未来充满了无限的憧憬。
评分说实话，我拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望，我之前读过一些关于人工智能的书，感觉都比较晦涩难懂。但是，《人工智能》这本书真的给了我很大的惊喜。作者的写作风格非常独特，他善于用类比和故事来解释复杂的概念，让我感觉像是和一位经验丰富的导师在进行一次轻松的对话。例如，在讲解神经网络的时候，他并没有直接给出数学公式，而是通过一个生动的比喻，将神经元的工作方式比作人脑中的神经连接，这极大地降低了理解门槛。而且，书中还穿插了许多关于人工智能发展历史上的重要里程碑事件，比如图灵测试、专家系统、机器学习的兴起等等，这些历史性的叙述不仅丰富了我的知识，也让我对人工智能的演进过程有了更宏观的认识。我尤其对书中关于强化学习的那部分内容印象深刻，它解释了机器如何通过试错来学习最优策略，这在我看来是一种非常强大的学习方式，也让我联想到了很多现实生活中的应用场景，比如智能游戏的AI设计。这本书的优点在于，它既有深度，又不失趣味性，真正做到了寓教于乐，让我能够在享受阅读乐趣的同时，有效地提升自己对人工智能的理解。
评分这本书给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种思维的启迪。我一直对人工智能感到好奇，但缺乏一个系统性的了解渠道。而《人工智能》这本书，就像一盏明灯，照亮了我探索这个领域的道路。作者的叙述方式非常严谨而又不失灵动，他能够将复杂的算法和模型，用非常直观的方式展现出来，让我能够轻松地理解它们的工作原理。我印象最深刻的是书中对“强化学习”的讲解，它通过一个生动的游戏场景，将“状态”、“动作”、“奖励”等概念一一对应，让我深刻理解了机器如何通过不断的试错和反馈来学习最优策略，这让我感到非常惊叹。此外，书中还对人工智能的“可解释性”问题进行了深入的探讨，这让我意识到，即使是强大的AI模型，我们也需要理解其决策过程，以确保其公平性和可靠性。这种对技术“内幕”的探究，让我对人工智能有了更全面、更深入的认识。这本书的结构设计也非常精巧，从基础的数学原理到复杂的深度学习模型，再到实际的应用场景，都进行了详尽的介绍，让我能够获得一个完整的知识体系。
评分入门书。
评分入门级教材
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