人工智能:现代方法(第4版)(上下册)

人工智能:现代方法(第4版)(上下册)

[美]斯图尔特·罗素(Stuart Russell)

出版时间

2022-11-01

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评分

★★★★★
内容简介

人工智能领域“大百科全书”!

时隔十年重磅更新!

全球1500多所学校采用的经典教材!

★编辑推荐:

配备丰富的教学资源,解决教师授课后顾之忧。

配套网站提供多种语言版本源代码,满足不同编程语言使用者的自学需要。

程序员入门人工智能领域的大百科全书。

★内容简介:

《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》全面、深入地探讨了人工智能(AI)领域的理论和实践,以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中,真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分,共28章,理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想,内容主要包括逻辑、概率和连续数学,感知、推理、学习和行动,公平、信任、社会公益和安全;实践部分完美地践行了“现代”理念,实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材,也可以作为相关领域专业人员的参考书。

★专业书评:

《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》是在世界范围内广受欢迎的人工智能教材之一,其最鲜明的特点有二:第一,一卷在手,人工智能方方面面的主要知识被系统性地一网打尽,经典知识内容与前沿知识内容取舍剪裁别具匠心,深具章法,驾轻就熟,相得益彰,颇有一种“包藏人工智能宇宙之机,吞吐人工智能天地之志”的架势;第二,文字阐述深入浅出,言简意赅,旁征博引,详略得当,同时适合初学者以及在人工智能领域已有一定经验和造诣者这两大类人群阅读和学习,各取所需,甘之若饴。《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》冠以人工智能的“现代方法”,可谓实至名归。特别是在以勃兴于2011年的深度学习模型为基本表征的人工智能走到山重水复、柳暗花明的当前形势下,其中的“现代”二字就显得更为重要。人们正呼唤着下一代人工智能新境界的到来。2022年10月,包括两位图灵奖得主约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)和杨立昆(Yann LeCun)在内的一批学者撰文提出了“具身图灵测试”的概念,强调机器系统与世界环境的具身交互研究是开拓下一代人工智能创新方法的关键要义,而这一点与《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》从“智能体”的视角总揽全篇的前瞻性思路不谋而合。显然,深度学习远不能包打天下,复杂开放环境下智能任务的解决离不开多种理论、方法和技术手段在“具身智能”条件下的兼包并蓄、融会贯通,这就对人工智能研究者在知识结构体系上提出了更高的要求,而《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》恰好具备能够满足这种要求缺一不可的广博性和深刻性。

——孙茂松,欧洲科学院外籍院士,清华大学计算机科学与技术系教授,清华大学人工智能研究院常务副院长

《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》可谓是一流学者撰写一流教材的典范,作者是国际人工智能领域知名专家、ACM/AAAI会士、曾获IJCAI卓越研究奖、AAAI费根鲍姆奖、AAAI/EAAI杰出教育家奖、ACM杰出教育家奖等荣誉,自1995年第1版出版以来已被全球大约1500所大学用作人工智能入门教科书。人民邮电出版社隆重推出第4版中文版,无疑是中文读者的福音。

——周志华,ACM/AAAI会士,欧洲科学院外籍院士,南京大学计算机系主任兼人工智能学院院长

《人工智能:现代方法》是一本经典教材。“现代方法”选择从当下的角度讲述人工智能的故事,而贯穿全书的核心方法论是“智能体”。以计算机为载体的人工智能,揭开了机器智能大幕的一角,制造更复杂的机器,实现更强大的智能,机器智能将为科学研究创造无穷无尽的新对象。在这个意义上,智能是“科学的无尽疆域”,而人工智能这个“现代方法”,正是开疆拓土的动力之源。方法不止,智能无疆,“人工智能:现代方法”这个书名可以永远延续下去。

——黄铁军,北京智源人工智能研究院院长,北京大学计算机学院教授

这是一本教材,但不是传统意义上的教材,它用现代思想凸显人工智能及相关工作的发展脉络,用智能体贯穿全书知识点的诠释,各章内容自然衔接,易于理解与掌握。

这不仅是一本教材,还是一本“大”百科全书,它全方位探讨了人工智能领域的方方面面,涵盖了从基础知识、模型方法、工具技术、社会伦理到应用专题等各个层面,是一本人工智能的高级工具书。

这是一本面向人工智能大领域的“大”书,作者也是大学者,连译者都是大学者领衔的团队,堪称经典之作,非常值得初学者、从业者、教师及科研工作者等专业人员阅读。

——俞勇,上海交通大学特聘教授,上海交通大学ACM班创始人,首批国家高层次人才特殊支持计划教学名师

人工智能领域的特点是知识点散、前置知识多、技术迭代快,因此写一本全面深入的人工智能教材是一件很难的事。《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》是人工智能领域的经典教材,全方位描述了人工智能的主要分支和技术方向,提供了人工智能领域的全景图。经过20多年的不断优化,目前《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》已经是第4版。和第3版相比,《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》增加了深度学习、人工智能伦理等近年来的热点研究内容,非常适合对人工智能技术感兴趣的读者阅读。强烈推荐!

——邱锡鹏,复旦大学计算机学院教授

这是人工智能领域世界范围内最经典、最全面、最具影响力的教材,覆盖了人工智能领域所有重要子领域的核心问题、算法思想和现实应用。第4版加入了深度学习、多智能体系统、机器人、人工智能伦理等前沿领域的最新进展和挑战,更适合作为不同层次和领域的研究人员及学生的人工智能入门教材。

——安波,新加坡南洋理工大学教授

《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》是享誉世界的人工智能经典教材,我在读博期间就学习过其第3版,内容全面翔实,介绍深入浅出,既是初学者理想的入门教材,也是人工智能从业者的案头参考书。很高兴这《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》的第4版被译介到国内,新版增加了2010年以来深度学习等最新前沿技术动态,新章节的贡献者有朱迪亚·珀尔(Judea Pearl)和伊恩·古德费洛(Ian Goodfellow)等知名学者。期待这本新版教材更好地推动我国人工智能的发展。

——刘知远,清华大学计算机系长聘副教授

《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》是继“西瓜书”和“花书”之后又一部大师之作。《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》简称为AIMA,其历史其实更为久远,几乎可以认为是国际上关于人工智能的标准教材。两位作者斯图尔特·罗素和彼得·诺维格是打通学术和产业“任督二脉”的大师。相比于“花书”的作者,《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》的两位作者可以被归类为“传统派”,他们认为机器智能并不一定要学习生物智能,机器可以通过更擅长的计算、更完美的数学模型以及大数据下的去模型化来实现智能。因此,在2009年出版第3版时,彼得·诺维格无法预测到近10年深度学习在诸多领域(特别是他擅长的自然语言处理、机器翻译)的快速进展,而作为强化学习的高手,斯图尔特·罗素也不会预想到深度强化学习在决策应用中的流光溢彩。第4版中融入了两位大师基于人工智能近10年最新进展的深度思考。同时,作者也是人工智能伦理和哲学的思想家,他们在最后一章中回答了人工智能未来走向和关乎人类命运的几乎所有问题。这是一本大部头的书,若能日拱一卒,势必功不唐捐。

——吴甘沙,驭势科技董事长/CEO

在炒作和质疑声中,人工智能技术不断倔强而真实地成长。可以预见并且逐渐成为现实的是,智能化革命就如同当年的信息化革命一样,会给很多领域和行业带来革命性的变化。人工智能也从一门选修型前沿学科,逐渐演化成一门必修型基础学科。要了解人工智能,一本全面的人工智能教材必不可少,眼前的这《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》出自名家,是一本享誉世界的经典教材,翻译质量也非常高。相信这本经典之作能带你踏入人工智能之门。

——王斌,小米集团技术委员会主席、人工智能实验室主任

人工智能与计算机技术几乎同时起步,但与计算机技术几乎线性的发展路径不同,人工智能的发展路径经历了几次大的转向,目前越来越依赖于数据科学和高性能计算机器的发展,因而知识和技术覆盖范围非常广泛。作为一本经典教材,《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》提纲挈领,像百科全书一样涵盖了人工智能的大部分领域,每章几乎都对应了一个人工智能问题或技术分支,甚至可以单独成为一门课程。《人工智能:现代方法(第4版)(上下册)》的特色是不纠缠于技术和工程细节,直击问题的本质和方法的底层逻辑,在帮助读者形成人工智能领域知识的整体大框架的基础上,增强读者对人工智能基础问题和技术方法的理解和进一步学习的能力。

——肖睿,北大青鸟研究院院长,课工场创始人

斯图尔特·罗素(Stuart Russell),1986年他进入加利福尼亚大学伯克利分校,任计算机科学系教授,并曾担任系主任,人类兼容人工智能中心主任,他也是史密斯–扎德(Smith-Zadeh)工程系讲席教授。1990年,他获得了美国国家科学基金会(NSF)杰出青年科学家总统奖;1995年,他成为计算机与思想奖的获奖人之一。他是美国人工智能协会(AAAI)、美国计算机协会(ACM)和美国科学促进协会的会士,牛津大学瓦德汉学院的荣誉院士和安德鲁·卡内基(Andrew Carnegie)院士。2012年到2014年,他在巴黎担任布莱斯·帕斯卡(Blaise Pascal)主席。他在人工智能领域发表了300多篇论文,涉及范围广泛。

彼得·诺维格(Peter Norvig)曾任谷歌公司的研究总监、核心网络搜索算法的负责人。他曾与他人合作共同教授了一门有16...

目录
第一部分 人工智能基础
第 1 章 绪论 2
1.1 什么是人工智能 2
1.1.1 类人行为:图灵测试方法 3
1.1.2 类人思考:认知建模方法 3

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用户评论
抢先迷你书在读
教材读物有自己的特点,希望早日读到。
继“西瓜书”和“花书”之后又一部大师之作。本书简称为AIMA,其历史其实更为久远,几乎可以认为是国际上关于人工智能的标准教材。两位作者斯图尔特·罗素和彼得·诺维格是打通学术和产业“任督二脉”的大师。相比于“花书”的作者,本书的两位作者可以被归类为“传统派”,他们认为机器智能并不一定要学习生物智能,机器可以通过更擅长的计算、更完美的数学模型以及大数据下的去模型化来实现智能。因此,在2009年出版第3版时,彼得·诺维格无法预测到近10年深度学习在诸多领域(特别是他擅长的自然语言处理、机器翻译)的快速进展,而作为强化学习的高手,斯图尔特·罗素也不会预想到深度强化学习在决策应用中的流光溢彩。第4版中融入了两位大师基于人工智能近10年最新进展的深度思考。
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