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作     者 （ ） 出 版 社 出版时间 2015-10-20 ＩＳＢＮ 9787512418578 所属分类  >   > 

 

 

 

 

 

《人工智能：原理、方法与应用》 书籍简介 《人工智能：原理、方法与应用》是一部全面而深入地介绍人工智能核心概念、关键技术及其广泛应用的学术专著。本书旨在为读者提供一个坚实的人工智能理论基础，并引导他们掌握实现智能系统所需的实用技能。本书内容涵盖了从人工智能的哲学起源到最前沿的研究进展，力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间取得平衡，使读者能够理解人工智能的“为什么”和“怎么样”，并能将其应用于解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：人工智能的基石——理论与历史回顾 本部分将带读者穿越人工智能的发展长河，理解其思想的演变。 第一章：人工智能导论：定义、历史与哲学思辨 什么是人工智能？ 本章将深入探讨人工智能（AI）的定义，从早期图灵的“机器能否思考”的命题出发，梳理不同流派对AI的理解，包括符号主义、连接主义、行为主义等，揭示AI的多重面貌。我们将讨论AI的终极目标，是实现通用人工智能（AGI），还是构建具有特定能力的狭义人工智能（ANI）。 人工智能的演进史： 从20世纪50年代的达特茅斯会议算起，我们将详细回顾AI发展的几个关键时期：黄金时代及其后的“AI寒冬”，专家系统的兴起与衰落，机器学习的崛起，以及当前深度学习引领的新一轮AI浪潮。重点分析每个阶段的技术突破、学术思想和市场影响。 AI的哲学维度： 探讨AI带来的深刻哲学问题，如意识、智能的本质、道德责任、人类与机器的关系等。我们将审视不同的哲学立场，例如功能主义、心智归约论等，以及它们对AI研究方向的影响。这部分内容将引导读者思考AI的伦理边界和长远社会影响。 第二章：智能体的概念与设计 智能体的模型： 智能体是AI研究中的核心概念。本章将介绍不同类型的智能体，包括简单反射智能体、基于模型的反射智能体、目标导向型智能体、效用导向型智能体以及学习型智能体。我们将分析每种智能体的架构、感知-思考-行动（Perception-Thinking-Action）的循环机制，以及它们在不同环境下的适用性。 环境的类型： 智能体工作的环境对其性能至关重要。我们将分类讨论环境的属性，如静态与动态、确定性与随机性、单智能体与多智能体、可观测与部分可观测、离散与连续等，并分析这些属性如何影响智能体的设计和决策过程。 智能体设计原则： 学习如何设计高效的智能体。我们将介绍搜索算法、规划技术、学习机制等在智能体设计中的应用，以及如何权衡智能体在理性、效率、鲁棒性等方面的表现。 第二部分：人工智能的核心技术 本部分将系统地介绍构成现代人工智能的各项关键技术。 第三章：搜索算法与问题求解 无信息搜索： 深入讲解各种无信息搜索算法，包括宽度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、深度限制搜索、迭代加深深度优先搜索（IDDFS）等。分析它们的特点、优缺点、空间和时间复杂度，以及在图搜索和状态空间搜索中的应用。 有信息搜索（启发式搜索）： 重点介绍启发式搜索算法，如贪心最佳优先搜索（Greedy Best-First Search）、A搜索算法。详细阐述启发式函数的构造原则、 admissibleness与consistency的概念，以及A算法在路径规划、游戏AI等领域的强大威力。 约束满足问题（CSP）： 介绍CSP的定义、建模方法以及求解技术，包括回溯搜索、前向检查、弧一致性等。CSP广泛应用于调度、配置、逻辑推理等问题。 博弈搜索： 讲解在零和、完美信息两人游戏中的搜索策略，如极小化极大（Minimax）算法及其剪枝优化技术，如Alpha-Beta剪枝。 第四章：机器学习基础与监督学习 机器学习概述： 介绍机器学习的定义、类型（监督学习、无监督学习、强化学习）以及基本流程（数据收集、预处理、模型选择、训练、评估）。 模型评估与选择： 讲解如何评估模型的性能，包括精度、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC等指标。介绍交叉验证、偏差-方差权衡、正则化等防止过拟合的方法。 线性模型： 深入讲解线性回归和逻辑回归，包括其原理、损失函数、优化方法（梯度下降）。 支持向量机（SVM）： 阐述SVM的原理，包括最大间隔、核技巧（线性核、多项式核、径向基函数核），以及其在分类和回归任务中的应用。 决策树与集成学习： 介绍决策树的构建（ID3, C4.5, CART），及其易于解释的特点。重点讲解集成学习方法，如Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting），分析它们如何通过组合多个弱学习器来提升整体性能。 神经网络基础： 引入人工神经网络的概念，包括感知机、多层感知机（MLP）。讲解激活函数、前向传播和反向传播算法，为深度学习打下基础。 第五章：无监督学习与模式发现 聚类分析： 介绍K-Means聚类算法的原理、步骤和优缺点。讲解层次聚类（凝聚型、分裂型）和密度聚类（DBSCAN）等其他聚类方法。 降维技术： 讲解主成分分析（PCA）的原理，以及它如何通过线性变换找到数据的主要变化方向，实现降维和去噪。介绍t-SNE等非线性降维技术。 关联规则学习： 介绍Apriori算法等频繁项集挖掘和关联规则生成方法，广泛应用于购物篮分析等领域。 第六章：深度学习：现代AI的引擎 深度神经网络（DNN）的构建： 详细介绍深度学习的架构，包括卷积神经网络（CNN）用于图像处理，循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）用于序列数据处理。 CNN详解： 讲解卷积层、池化层、全连接层的工作原理，以及它们在图像识别、目标检测等任务中的关键作用。 RNN/LSTM/GRU详解： 分析RNN如何处理序列数据，以及LSTM和GRU如何通过门控机制解决长期依赖问题，在自然语言处理、语音识别等领域表现出色。 深度学习框架与实践： 介绍主流的深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）的使用，包括模型构建、数据加载、训练和推理流程。 第七章：概率图模型与贝叶斯推理 概率论基础回顾： 简要回顾概率论中的基本概念，如随机变量、概率分布、条件概率、贝叶斯定理。 贝叶斯网络： 介绍贝叶斯网络的结构、因果关系表示以及推理方法（如变量消除、信念传播）。 马尔可夫模型： 讲解马尔可夫链、马尔可夫过程，以及隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别、词性标注等序列建模中的应用。 第八章：自然语言处理（NLP） NLP基本任务： 介绍文本预处理（分词、词性标注、去除停用词）、命名实体识别、情感分析、机器翻译、文本摘要等核心NLP任务。 语言模型： 讲解N-gram模型、基于神经网络的语言模型（RNNLM, TransformerLM）。 词嵌入技术： 介绍Word2Vec, GloVe等词嵌入方法，以及它们如何将词语映射到低维向量空间，捕捉词语之间的语义关系。 Transformer模型与注意力机制： 深入分析Transformer模型的架构，特别是自注意力（Self-Attention）机制，以及它在NLP领域带来的革命性突破，如BERT, GPT系列模型。 第九章：计算机视觉（CV） 图像处理基础： 介绍图像的表示、滤波、边缘检测等基础图像处理技术。 图像分类与识别： 讲解基于CNN的图像分类模型（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception）及其发展。 目标检测与分割： 介绍R-CNN系列、YOLO、SSD等目标检测算法，以及语义分割、实例分割等技术。 人脸识别与图像生成： 探索人脸识别的原理和方法，以及GAN（生成对抗网络）在图像生成、风格迁移等方面的应用。 第十章：强化学习 强化学习基本概念： 介绍智能体、环境、状态、动作、奖励、策略、价值函数等核心概念。 基于值的方法： 讲解Q-learning、SARSA等时序差分（TD）学习算法。 基于策略的方法： 介绍策略梯度（Policy Gradient）方法，如REINFORCE。 深度强化学习： 结合深度学习，讲解DQN（Deep Q-Network）、A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）等深度强化学习算法，及其在游戏AI（AlphaGo）等领域的成功。 第三部分：人工智能的应用与伦理 本部分将探讨人工智能在各个领域的实际应用，并深入讨论与之相关的伦理和社会问题。 第十一章：人工智能在现实世界的应用 医疗健康： 疾病诊断、药物研发、个性化治疗方案、医疗影像分析。 金融科技： 欺诈检测、风险评估、量化交易、智能投顾。 自动驾驶： 环境感知、路径规划、决策控制。 智能制造： 故障预测、质量控制、机器人协作。 教育： 个性化学习、智能辅导、自适应学习系统。 娱乐： 游戏AI、推荐系统、内容生成。 其他领域： 智慧城市、环境保护、科学研究等。 第十二章：人工智能的伦理、法律与社会影响 偏见与公平性： 分析AI模型中可能存在的偏见来源（数据、算法），以及如何解决AI的公平性问题。 隐私保护： 讨论AI技术对个人隐私的潜在威胁，以及数据安全和隐私保护的挑战。 可解释性与透明度： 探讨“黑箱”模型的不可解释性问题，以及发展可解释AI（XAI）的重要性。 就业与经济影响： 分析AI对劳动力市场的影响，自动化带来的失业风险，以及新的就业机会。 安全与控制： 讨论AI系统的安全性问题，如对抗性攻击，以及如何确保AI系统的可控性。 AI的未来发展方向： 展望通用人工智能（AGI）的可能性、AI的自主性、以及人类与AI的共生关系。 结论 《人工智能：原理、方法与应用》旨在为读者提供一个系统、全面、深入的人工智能知识体系。本书不仅讲解了AI的核心理论和技术，还着重探讨了其在现实世界中的应用价值以及所带来的深远社会影响。通过学习本书，读者将能够理解人工智能的过去、现在和未来，并为参与或引领下一代智能技术的创新和发展做好充分准备。无论您是希望进入AI领域的研究者，还是希望将AI技术应用于自身业务的实践者，抑或是对未来科技充满好奇的普通读者，《人工智能：原理、方法与应用》都将是您不可或缺的宝贵指南。