人工智慧：現代方法(第三版)(附部份內容光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• 深度學習
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• Stuart Russell
• Peter Norvig
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人工智慧是一個龐大的領域，而這也是一本龐大的書。我們試圖探索這個領域的所有層麵，包括邏輯、機率和連續數學；感知、推理、學習和行動；以及從微電子設備到行星探測機器人等一切钜細問題。這本教科書之所以龐大也因為我們探討達到一定深度。本書的副標題是「現代方法」。這個相當空洞的短語企圖錶達的是，我們試圖將已知的進展整閤到一個共同的框架中，而不是試圖在各自的曆史脈絡下解釋人工智慧的各個子領域。有些子領域的描述篇幅會因此變得較少，我們為此緻歉，但本書仍不失為一本值得參考的好書。

本書特色

　　1. 第三版內容包括從2003 年的前一版以來，在AI領域裏所發生的種種變化，包括AI技術的許多重要應用；演算法的裏程碑；還有大量的理論進展，尤其在機率推理、機器學習及電腦視覺等領域。

　　2. 增加一階機率模型的新內容，包括物件存在具不確定性下的開放宇宙模型。
　　3. 全新重寫瞭入門性質的機器學習章節，強調更多更近代的種種學習演算法，並將其置於更紮實的理論基礎上。
　　4. 擴充瞭網路搜尋、資訊萃取、以及利用超大資料集的學習技術等的涵蓋內容。

　　5. 本版的引用資料中，20%是屬於2003年後發錶的工作。估計約有20%的內容為全新。剩下的80%反映舊的工作成果，但也有大幅改寫，以呈現齣這個領域更一體的一緻圖像。

深入理解與前沿探索：人工智能的基石與未來 本書聚焦於人工智能領域的核心概念、經典算法以及當前最熱門的研究方嚮，旨在為讀者構建一個全麵、深入且與時俱進的知識體係。 本書並非對特定教材的簡單復述，而是在廣泛吸納人工智能領域最新進展的基礎上，精心編撰而成的一部麵嚮專業人士、高年級本科生及研究生的綜閤性參考資料。 第一部分：人工智能的理論基石與問題求解 本部分首先奠定瞭人工智能研究的哲學基礎和形式化方法。我們探討瞭什麼是智能、智能體（Intelligent Agents）的概念及其環境交互模型。這部分內容超越瞭簡單的定義，深入剖析瞭理性行為的數學框架，為後續算法的學習提供瞭必要的理論支撐。 1.1 智能體與環境的交互模型 詳細闡述瞭不同類型的智能體結構，包括簡單反射、基於模型的反射、基於目標的、基於效用的以及學習型智能體。書中通過大量實例，展示瞭如何根據特定任務的需求來設計閤適的智能體架構。特彆強調瞭“環境的屬性”（如可觀測性、確定性、靜態/動態性、可操作性）如何直接影響最優智能體策略的選擇。 1.2 經典搜索算法的深度解析 搜索是人工智能解決問題的心髒。本書對無信息搜索（如廣度優先、深度優先、統一成本搜索）和有信息搜索（如貪婪最佳優先、A搜索）進行瞭嚴謹的數學分析。重點在於探討瞭啓發式函數的構造、可采納性（Admissibility）與一緻性（Consistency）的證明，以及在大型狀態空間中如何通過迭代加深、IDA等技術優化內存和時間復雜度。對於不可解或狀態空間無限的搜索問題，我們詳細介紹瞭約束滿足問題（CSP）的求解技術，如迴溯搜索、前嚮檢查（Forward Checking）和弧一緻性（Arc Consistency）。 1.3 邏輯推理與知識錶示 本部分是形式化知識錶達的基石。我們深入探討瞭命題邏輯（Propositional Logic）和一階邏輯（First-Order Logic, FOL）。在 FOL 的部分，不僅介紹瞭量詞的使用和蘊含關係的定義，更著重於推理機製，特彆是如何利用歸結原理（Resolution）進行自動定理證明。此外，本書還比較瞭描述邏輯（Description Logics）在知識圖譜構建中的應用潛力，以及非單調推理（Nonmonotonic Reasoning）在處理不確定性知識時的必要性。 第二部分：不確定性下的決策製定 現實世界充滿瞭不確定性。本部分係統地介紹瞭處理概率和不確定性信息的工具和方法，這是現代人工智能，特彆是機器學習和機器人學不可或缺的部分。 2.1 概率論基礎與貝葉斯推理 全麵迴顧瞭概率論的基本公理，並將其應用於人工智能問題。重點闡述瞭貝葉斯定理（Bayes' Theorem）在診斷、分類和決策中的核心作用。書中構建瞭多個復雜的概率模型，演示瞭如何利用全概率公式和貝葉斯法則進行推理。 2.2 貝葉斯網絡（Bayesian Networks） 貝葉斯網絡作為錶示復雜概率依賴關係的強大工具，是本部分的核心。我們詳細講解瞭如何構建貝葉斯網絡（結構學習與參數學習），以及如何在網絡中高效地進行概率推斷。推斷算法如變量消除（Variable Elimination）和聚類樹算法（Junction Tree Algorithm）的效率和適用場景被深入比較。 2.3 決策論與效用理論 探討瞭理性決策製定的標準框架。效用函數（Utility Function）的定義、偏好關係（如傳遞性、完備性）的建立是本節的重點。書中引入瞭馬爾可夫決策過程（MDPs）作為順序決策的數學模型，詳細講解瞭貝爾曼方程（Bellman Equations）的原理，並介紹瞭動態規劃、值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）求解最優策略的方法。 第三部分：學習的範式與深度模型 本部分將視角轉嚮瞭機器如何從經驗中學習，這是當前人工智能研究最為活躍的領域。 3.1 機器學習的監督、無監督與半監督學習 對經典機器學習範式進行瞭清晰的劃分和深入的算法解析。 監督學習： 重點分析瞭支持嚮量機（SVM）的核方法（Kernel Methods）及其在非綫性分類中的優勢，以及決策樹（Decision Trees）的構建過程和剪枝策略。迴歸分析中，綫性迴歸、嶺迴歸和Lasso迴歸的正則化機製得到瞭詳細論述。 無監督學習： 深入研究瞭聚類算法，包括K-均值（K-Means）、層次聚類（Hierarchical Clustering）和DBSCAN。降維技術如主成分分析（PCA）的數學推導和在特徵提取中的應用被詳盡闡述。 3.2 神經網絡與深度學習的演進 本書對現代深度學習的基礎架構進行瞭徹底的梳理，而非停留在應用層麵。 前饋網絡與反嚮傳播： 詳細推導瞭反嚮傳播（Backpropagation）算法，並從鏈式法則的角度解釋瞭梯度計算的機製。激活函數的選擇（如ReLU, Sigmoid, Tanh）及其對梯度消失/爆炸的影響被深入分析。 捲積神經網絡（CNNs）： 不僅介紹瞭捲積層、池化層和全連接層的標準結構，更側重於講解感受野、權值共享的效率優勢。對經典的GoogLeNet、ResNet等架構中的創新點（如Inception模塊、殘差連接）進行瞭原理層麵的剖析。 循環神經網絡（RNNs）及其變體： 重點闡述瞭標準RNNs處理序列數據的局限性，並詳細解釋瞭長短期記憶網絡（LSTMs）和門控循環單元（GRUs）中“門”的機製如何有效解決長期依賴問題。 3.3 強化學習的最新進展 本部分集中探討瞭智能體如何在環境中通過試錯來學習最優行為序列。 模型無關的規劃與學習： 詳細介紹瞭基於價值的方法（如Q-Learning和SARSA）的收斂性證明，以及如何利用時間差分（TD）控製進行在綫學習。 策略梯度方法： 深入解析瞭REINFORCE算法，並過渡到更先進的Actor-Critic框架，特彆是信任域方法，如Trust Region Policy Optimization (TRPO) 和近端策略優化 (PPO)，解釋瞭它們如何通過限製策略更新幅度來提高訓練的穩定性和效率。 第四部分：前沿交叉領域與挑戰 本書的最後一部分展望瞭人工智能與其他學科的交叉融閤，以及當前麵臨的重大研究難題。 4.1 自然語言處理（NLP）的核心 NLP部分側重於從統計模型嚮基於錶示學習模型的轉變。詳細解析瞭詞嵌入（Word Embeddings）的原理，如Word2Vec和GloVe。重點介紹瞭Transformer架構，強調瞭自注意力機製（Self-Attention）如何並行化處理長序列數據，以及BERT、GPT係列模型在預訓練和遷移學習中的範式變革。 4.2 計算機視覺的進階主題 除瞭CNNs的基本應用，本書還探討瞭生成模型在圖像處理中的地位，包括變分自編碼器（VAEs）和生成對抗網絡（GANs）。對GANs的判彆器/生成器博弈過程、模式崩潰問題及解決策略進行瞭深入的探討。 4.3 可解釋性、安全與倫理（XAI） 在人工智能日益普及的背景下，透明度和可信賴性成為關鍵。本部分專門分析瞭模型的可解釋性技術，如局部可解釋模型無關解釋（LIME）和SHAP值，它們如何幫助我們理解復雜模型的決策依據。同時，本書也嚴肅討論瞭模型偏差（Bias）、公平性（Fairness）以及對抗性攻擊（Adversarial Attacks）對AI係統安全構成的潛在威脅。 總結： 本書結構嚴謹，內容豐富，力求在理論深度和實踐廣度之間取得完美的平衡。它不僅僅是一本關於“如何做”的指南，更是對“為什麼有效”的深刻探究，為希望在人工智能領域進行深入研究或高階應用的讀者提供瞭一個堅實的、可供長期參考的知識寶庫。

PART I 人工智慧
1 緒論 1-1
1.1 什麼是人工智慧？ 1-1
1.2 人工智慧的基礎 1-4
1.3 人工智慧的曆史 1-14
1.4 當前發展水準 1-25
1.5 總結 1-26
2 智慧型代理人 2-1
2.1 代理人和環境 2-1
2.2 好的行為錶現：理性的概念 2-3
2.3 環境的本質 2-6
2.4 代理人的結構 2-11
2.5 總結 2-22

PART II 問題求解
3 用搜尋法對問題求解 3-1
3.1 問題求解代理人 3-1
3.2 範例問題 3-6
3.3 對解的搜尋 3-10
3.4 資訊的搜尋策略 3-15
3.5 有資訊(啓發式)搜尋策略 3-25
3.6 啓發函數 3-35
3.7 總結 3-40
4 進階搜尋 4 -1
4.1 局部搜尋演算法和最佳化問題 4-1
4.2 連續空間的局部搜尋 4-9
4.3 不確定性行動的搜尋 4-11
4.4 使用部分觀察的搜尋 4-15
4.5 綫上搜尋代理人和未知環境 4-23
4.6 總結 4-28
5 對抗搜尋 5-1
5.1 賽局 5-1
5.2 賽局的最佳化決策 5-3
5.3 ��-�� 剪枝 5-6
5.4 不完整的即時決策 5-9
5.5 隨機賽局 5-14
5.6 部分可觀察賽局 5-17
5.7 最先進的賽局程式 5-21
5.8 其他方法 5-23
5.9 總結 5-25
6 限製滿足問題 6-1
6.1 限製滿足問題的定義 6-1
6.2 限製的傳播：於CSP推理 6-6
6.3 CSP問題的迴溯搜尋 6-11
6.4 CSP問題的局部搜尋 6-17
6.5 問題的結構 6-18
6.6 總結 6-22

PART III
知識、推理、規劃
7 邏輯代理人 7-1
7.1 知識型代理人 7-2
7.2 wumpus世界 7-3
7.3 邏輯 7-6
7.4 命題邏輯：一種非常簡單的邏輯 7-9
7.5 命題定理之證明 7-14
7.6 有效的命題模型檢驗 7-25
7.7 命題邏輯型代理人 7-30
7.8 總結 7-38
8 一階邏輯 8-1
8.1 錶示法的迴顧 8-1
8.2 一階邏輯的語法和語義 8-5
8.3 使用一階邏輯 8-15
8.4 一階邏輯的知識工程 8-22
8.5 總結 8-28
9 一階邏輯中的推理 9-1
9.1 命題與一階推理 9-1
9.2 統一和提升 9-4
9.3 前嚮鏈結 9-8
9.4 反嚮鏈結 9-15
9.5 解消 9-22
9.6 總結 9-34
10 經典規劃 10-1
10.1 經典規劃的定義 10-1
10.2 經典規劃法作為狀態空間搜尋 10-7
10.3 規劃圖 10-12
10.4 其他的經典規劃方法 10-19
10.5 規劃方法分析 10-24
10.6 總結 10-25
11 現實世界的規劃與行動 11-1
11.1 時間、排程、和資源 11-1
11.2 分層規劃 11-5
11.3 在非確定性領域中進行規劃和行動 11-13
11.4 多代理人規劃 11-21
11.5 總結 11-26
12 知識錶示 12-1
12.1 本體論工程 12-1
12.2 類彆和物件 12-3
12.3 事件 12-9
12.4 精神事件與精神物件 12-13
12.5 類彆的推理係統 12-16
12.6 預設資訊推理 12-20
12.7 網際網路購物世界 12-23
12.8 總結 12-28

PART IV
不確定知識與推理
13 量化不確定性 13-1
13.1 不確定環境下的行動 13-1
13.2 基本機率標記法 13-4
13.3 使用全聯閤分佈進行推理 13-11
13.4 獨立性 13-13
13.5 貝氏法則及其應用 13-15
13.6 重遊wumpus世界 13-18
13.7 總結 13-21
14 機率推理 14-1
14.1 不確定領域中的知識錶示 14-1
14.2 貝氏網路的語意 14-3
14.3 條件分佈的有效率錶示 14-8
14.4 貝氏網路中的精確推理 14-11
14.5 貝氏網路的近似推理 14-18
14.6 關連與一階機率模型 14-26
14.7 不確定推理的其他方法 14-32
14.8 總結 14-36
15 關於時間的機率推理 15-1
15.1 時間與不確定性 15-1
15.2 時序模型中的推理 15-4
15.3 隱馬可夫模型 15-12
15.4 卡爾曼濾波器 15-17
15.5 動態貝氏網路 15-23
15.6 多重目標的追蹤 15-31
15.7 總結 15-34
16 製訂簡單決策 16-1
16.1 在不確定性環境下結閤信度與願望 16-1
16.2 效用理論的基礎 16-2
16.3 效用函數 16-5
16.4 多屬性效用函數 16-11
16.5 決策網路 16-15
16.6 資訊價值 16-17
16.7 決策理論的專傢係統 16-21
16.8 總結 16-23
17 製訂復雜決策 17-1
17.1 循序決策問題 17-1
17.2 價值疊代 17-6
17.3 策略疊代 17-10
17.4 部分可觀察的馬可夫決策過程 17-12
17.5 多代理人的決策：賽局理論 17-19
17.6 機製設計 17-30
17.7 總結 17-35

PART V 學習
18 從實例中學習 18-1
18.1 學習的形式 18-1
18.2 受監督的學習 18-3
18.3 學習決策樹 18-5
18.4 評估與選擇最佳假設 18-14
18.5 學習的理論 18-18
18.6 綫性模型的迴歸與分類 18-22
18.7 人工類神經網路 18-29
18.8 無參數模型 18-37
18.9 支持嚮量機 18-42
18.10 集體學習 18-46
18.11 實際的機器學習 18-50
18.12 總結 18-53
19 學習中的知識 19-1
19.1 學習的邏輯公式 19-1
19.2 學習中的知識 19-9
19.3 基於解譯的學習 19-12
19.4 使用相關資訊進行學習 19-15
19.5 歸納邏輯程式設計 19-18
19.6 總結 19-27
20 學習機率模型 20-1
20.1 統計學習 20-1
20.2 完整資料下的學習 20-4
20.3 隱變數學習：EM演算法 20-13
20.4 總結 20-21
21 強化學習 21-1
21.1 緒論 21-1
21.2 被動式強化學習 21-2
21.3 主動式強化學習 21-8
21.4 強化學習中的一般化 21-13
21.5 策略搜索 21-16
21.6 強化學習問題的應用 21-18
21.7 總結 21-20

PART VI
通訊、感知與行動
22 自然語言處理 22-1
22.1 語言模型 22-1
22.2 文本分類 22-5
22.3 資訊檢索 22-7
22.4 資訊擷取 22-13
22.5 總結 22-21
23 自然語言通訊 23-1
23.1 片語結構文法 23-1
23.2 句法分析(剖析) 23-4
23.3 擴充文法和語意解釋 23-9
23.4 機器翻譯 23-17
23.5 語音識彆 23-22
23.6 總結 23-27
24 感知 24-1
24.1 成像 24-2
24.2 初級影像處理運算 24-7
24.3 藉由外錶之物體辨識 24-13
24.4 重建三維世界 24-18
24.5 從結構資訊中進行物體辨識 24-26
24.6 使用視覺 24-29
24.7 總結 24-33
25 機器人學 25-1
25.1 緒論 25-1
25.2 機器人硬體 25-3
25.3 機器人的感知 25-7
25.4 運動規劃 25-14
25.5 規劃不確定的運動 25-20
25.6 運動 25-23
25.7 機器人軟體架構 25-28
25.8 應用領域 25-31
25.9 總結 25-34

PART VII 結論
26 哲學基礎 26-1
26.1 弱人工智慧：機器能夠智慧地行動嗎？ 26-1
26.2 強人工智慧：機器真的能夠思考嗎？ 26-6
26.3 發展人工智慧的道德規範與風險 26-13
26.4 總結 26-18
27 人工智慧：現在與未來 27-1
27.1 代理人的組成部分 27-1
27.2 代理人架構 27-4
27.3 我們前進於正確方嚮嗎？ 27-5
27.4 要是人工智慧成功瞭？ 27-7
附錄及參考書目均收錄於隨書CD

附 錄
A 數學背景
A.1 復雜度分析與O( )符號 App-1
A.2 嚮量、矩陣和綫性代數 App-3
A.3 機率分布 App-5
B 關於語言與演算法的詮釋
B.1 用Backus-Naur Form(BNF)定義語言 App-8
B.2 用虛擬碼描述演算法 App-9
B.3 綫上協助 App-10

參考書目

 

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始看到這本《人工智慧：現代方法》（第三版）的書名，我還以為會是一本比較枯燥的教科書，畢竟「現代方法」聽起來就比較學術。但打開之後，我被它的編排和內容的廣度給驚艷到瞭！它不是那種死闆的條列式講解，而是用一種很流暢的方式，循序漸進地引導讀者進入AI的世界。從最基礎的邏輯推理、搜尋演算法，到更複雜的機率模型、決策樹，書中都講解得非常細緻，而且搭配瞭許多圖錶和範例，讓原本可能很抽象的觀念變得生動易懂。我特別喜歡書中對於不同AI方法的比較和分析，這樣我纔能更清楚地知道，在什麼樣的情境下，適閤使用哪種演算法，而不是像過去那樣霧裡看花。更不用說，還附有光碟，這簡直是神來之筆！我相信光碟裡麵會有許多程式碼範例或是補充資料，這對於想動手實踐的讀者來說，簡直是黃金級的資源。這本書絕對不隻是給AI研究者看的，我相信任何對AI有興趣的學生、工程師，甚至是充滿好奇心的普通大眾，都能從中獲益良多。

评分☆☆☆☆☆

收到這本《人工智慧：現代方法》（第三版）著實讓我有種「功德圓滿」的感覺！作為一個對AI充滿好奇，但又常常在網上海量資訊中感到迷失的讀者，一本結構清晰、內容權威的參考書是極其珍貴的。這本書的第三版，代錶瞭它是一本經得起時間考驗、不斷更新迭代的經典之作。我尤其期待它能在「人工智慧」這個廣泛的概念下，提供一個係統性的分類和梳理。例如，它會不會深入探討不同AI學派的演進，從早期的符號主義到現在的連結主義，以及它們各自的優劣勢？我希望書中能清晰地劃分齣不同AI分支的界線，像是機器學習、深度學習、自然語言處理、電腦視覺、機器人學等等，並且在每個分支下，有詳盡的理論介紹和技術解析。附帶的光碟，對我來說更是如虎添翼。我猜測裡麵應該會包含一些程式碼範例、資料集，甚至是一些重要的研究論文連結，這將大大提升我的學習效率和深度。總之，這是一本讓我看到就能感到安心和充滿力量的書！

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，要真正理解一個新興領域，除瞭理論，更重要的是看到它如何被應用在現實世界中。《人工智慧：現代方法》（第三版）在這一點上，絕對能滿足我的需求。光是書名就強調「現代方法」，這代錶它一定涵蓋瞭當前AI最前沿的技術和應用。我希望書中能舉齣許多成功的AI案例，像是自動駕駛、智能醫療、推薦係統、聊天機器人等，並且深入分析這些應用背後所使用的AI技術。例如，在自動駕駛領域，需要哪些AI技術來實現環境感知、路徑規劃和決策控製？在智能醫療方麵，AI又如何在疾病診斷、藥物研發等方麵發揮作用？我非常期待能從書中獲得這些寶貴的行業洞察。附帶的光碟，我想也一定會包含相關的應用演示或者程式碼，這將使學習過程更加生動有趣，也能讓我更直觀地感受到AI的強大力量。這本書不僅能幫助我建立AI的知識體係，更能拓展我對AI未來發展的想像空間。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《人工智慧：現代方法》（第三版）真是太令人興奮瞭！這本書的厚度就讓我感受到沉甸甸的學術份量，光是書名就充滿瞭科技的未來感，尤其還附帶瞭光碟，這在現在的時代已經算是一種「實體」的珍貴瞭，讓我覺得好像在挖掘什麼寶藏一樣。我本身對AI的發展一直有著濃厚的興趣，從新聞報導、電影情節，到現在生活中無處不在的智能裝置，都讓我好奇背後的原理。這本書的第三版，代錶著它經過瞭時間的洗禮和學術界的檢驗，一定包含瞭許多最新、最權威的學術觀點和研究成果。我尤其期待書中能深入淺齣地講解AI的核心概念，像是機器學習、深度學習、自然語言處理、電腦視覺等等，而且希望它能從理論齣發，再結閤實際的應用案例，讓我能更清楚地理解AI如何影響我們的日常生活和未來產業。拿到書的當下，我腦海裡已經浮現瞭無數個關於AI的問號，而我相信，這本書就是解開這些謎團的最佳鑰匙。我迫不及待想翻開第一頁，展開一場與AI智慧的深度對話！

评分☆☆☆☆☆

這本《人工智慧：現代方法》（第三版）的重量和厚度，讓我對它的內容深度充滿期待。過去接觸過一些AI的入門書籍，大多流於錶麵，對於底層的演算法和數學原理講解得不夠透徹。而這本書，從書名就能感受到它的紮實，相信它會深入探討AI背後的數學基礎，像是線性代數、微積分、機率論等，這些都是理解AI演算法的關鍵。我尤其希望書中能夠詳細講解各種機器學習演算法的優缺點、適用範圍，以及如何進行模型評估和優化。例如，對於監督式學習、非監督式學習、強化學習等不同的學習範式，我希望能夠有更深入的理解。同時，我也很好奇書中對於類神經網路和深度學習的介紹，這絕對是目前AI發展最熱門的領域之一，我希望它能解釋清楚不同類型的神經網路架構，以及它們在圖像辨識、語音辨識等領域的應用。光碟的附加，無疑是加分項，我期待裡麵能提供一些實際的程式碼範例，讓我能邊學邊練，將理論知識轉化為實際操作能力。