人工智慧：智慧型系统导论(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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人工智慧经常被人们认为是电脑科学中一门极为复杂甚至令人生畏的学科。长期以来人工智慧方面的书籍往往包含复杂矩阵代数和微分方程。本书是基于作者多年来给不熟悉微积分知识的学生而编写的，假设读者没有撰写程式经验，以简单易懂的方式介绍了智慧系统的基础知识。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)採用为教材。如果您正在寻找关于人工智慧或智慧系统设计课程的浅显易懂的入门教材，如果您不是电脑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。

《计算思维与数据驱动决策：面向未来的核心能力》 图书简介 在信息爆炸与技术迭代飞速的二十一世纪，理解数据背后的逻辑、掌握系统性的解决问题的框架，已不再是少数技术专家的专属技能，而是所有知识工作者和未来领导者必备的核心素养。本书《计算思维与数据驱动决策：面向未来的核心能力》旨在系统性地梳理和阐述支撑现代技术革新与商业洞察的底层思维模式——计算思维（Computational Thinking），并将其与实际决策流程紧密结合，构建一套完整的数据驱动决策体系。 第一部分：计算思维的基石与构建 本书首先深入剖析“计算思维”的内涵，明确它并非指学习编程语言，而是指一种抽象、分解、模式识别和算法设计的能力，是人类解决复杂问题的认知工具箱。 第一章：从“计算”到“思维”的跨越 本章将追溯计算思维的哲学起源，探讨图灵（Turing）的理论模型如何渗透到日常问题解决中。我们将区分“编程”与“计算思维”，强调后者关注的是“如何结构化地表达问题”，而非“如何用机器语言实现”。内容涵盖：人类直觉与逻辑推理的互补性；计算过程的本质——有限步骤与明确指令集。 第二章：分解、抽象与模式识别 这是构建计算思维的三个核心支柱。 问题分解（Decomposition）： 如何将一个宏大、模糊的复杂问题拆解成一系列可管理、可独立解决的小模块。我们将通过经典的供应链优化案例和复杂的项目管理场景，展示分解方法的实际应用，包括自顶向下和自底向上的分解策略。 抽象（Abstraction）： 识别问题中哪些是核心要素，哪些是次要细节。本章重点讨论如何构建有效的模型（Model），如何区分“数据模型”与“物理模型”，并讲解如何通过封装（Encapsulation）和接口设计（Interface Design）来管理复杂性。 模式识别（Pattern Recognition）： 识别重复出现的问题结构和数据关联。通过历史数据分析和时间序列预测的初步介绍，展示如何利用已知的解决方案模板来应对新的挑战。 第三章：算法设计与流程化表达 算法是思维的行动指南。本章将从基础的逻辑结构（顺序、选择、循环）出发，逐步过渡到更复杂的控制流。 结构化思维： 介绍流程图、伪代码等工具，强调表达清晰度是成功执行的前提。 效率与优化初探： 引入“效率”的概念，并非探讨时间复杂度O(n)，而是侧重于在资源有限的情况下，如何设计出“足够好”的解决方案。讨论启发式算法（Heuristics）在实际决策中的价值。 第二部分：数据驱动的决策框架 有了坚实的计算思维基础，本书将视角转向数据的获取、处理和分析，最终落实到可操作的决策制定上。 第四章：数据素养与信息质量的审视 数据是决策的燃料，但燃料的纯净度至关重要。本章探讨现代数据生态，以及如何像一个计算思考者一样“质疑”数据。 数据的生命周期管理： 从采集、存储到清洗的各个阶段。 数据偏差与噪声的识别： 重点讲解采样偏差、测量误差以及“垃圾进，垃圾出”（GIGO）原则在商业智能中的体现。如何通过交叉验证和异常值检测来提升数据信任度。 第五章：描述性分析：理解“发生了什么” 描述性统计是数据分析的起点。本章聚焦于如何用量化的语言精确描述现状。 核心指标构建： 不仅仅是平均值和中位数，更深入探讨分布、偏度和峰度如何揭示隐藏的业务特征。 可视化作为思维工具： 图表不只是报告的配饰，而是揭示模式、验证假设的工具。讲解如何选择最能体现数据结构和关系的可视化方法。 第六章：预测性分析：探究“可能发生什么” 本章引入基础的预测模型概念，强调预测是基于历史数据的概率推断。 回归分析的直觉理解： 重点讲解线性关系在商业预测中的应用，例如销售预测、成本估算。 时间序列分解： 如何分离趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动（Irregularity），为未来状态提供更精细的估计。 第七章：规范性分析：指导“我们应该做什么” 规范性分析是将分析结果转化为行动指令的最高阶段。 决策树与规则引擎： 如何将复杂的业务逻辑转化为一套可执行的决策路径。 资源分配与优化思维： 介绍约束条件（Constraints）的概念，以及在有限预算、时间或人力下，如何通过计算思维找到最优或次优的解决方案。 第三部分：计算思维在复杂系统中的应用 本书的后半部分将计算思维和数据分析方法应用于解决跨领域、高复杂度的现实问题。 第八章：系统思维与反馈回路 现代商业和技术环境都是由相互连接的子系统构成的。本章强调在分解问题时，必须考虑系统间的相互依赖性。 因果关系与相关关系： 避免将时间上的巧合视为因果必然，深入分析延迟效应（Lag Effect）和反馈回路（Feedback Loops）在系统稳定或失控中的作用。 涌现现象（Emergence）： 讨论当简单组件交互后，系统整体表现出个体不具备的特性，以及计算思维如何帮助我们预测或管理这种涌现行为。 第九章：迭代开发与敏捷决策 在不确定的环境中，一次性完美的规划是不现实的。本章提倡将决策视为一个持续迭代和优化的过程。 最小可行产品（MVP）的思维： 如何快速构建一个基础模型进行测试，而不是耗费资源追求完美。 A/B测试的计算逻辑： 从假设的建立、样本量的确定到结果的统计显著性判断，展示如何科学地进行小范围实验并快速迭代。 第十章：伦理、局限与未来展望 计算思维和数据驱动决策并非万能的“银弹”。本章负责任地探讨其应用中的挑战。 算法偏见与公平性： 当模型学习了历史的偏见时，我们如何修正输入数据和模型结构以促进公平？ 模型的不可解释性挑战（Black Box Problem）： 在关键决策领域（如医疗诊断、信贷审批），如何平衡模型准确性与人类对决策过程的理解需求。 总结：构建你的思维工具箱 本书不是提供即插即用的软件指南，而是提供一套适应性极强的思维方法论。通过掌握分解、抽象、模式识别和流程化执行，读者将能够更清晰、更高效地应对信息时代的任何挑战，将复杂的数据转化为洞察，将洞察转化为有效的行动。这套能力，是穿越未来不确定性的核心导航仪。

1 基于知识的智慧系统导言
1.1 智慧型机器概述 1-1
1.2 人工智慧发展历史 1-5
1.3 总结 1-20 复习题 2-24 参考文献 2-25

2 基于规则的专家系统
2.1 概述 2-1
2.2 规则是知识表达的技能 2-2
2.3 专家系统研发队伍中的主要参与者 2-5
2.4 基于规则的专家系统结构 2-7
2.5 专家系统的基本性能 2-10
2.6 前向连结和后向连结的推理技术 2-13
2.7 实例 2-18
2.8 冲突的解决方案 2-25
2.9 基于规则的专家系统的优缺点 2-29
2.10 总结 2-30 复习题 2-32 参考文献 2-33

3 基于规则的专家系统的不确定管理
3.1 不确定性简介 3-1
3.2 基本机率论 3-4
3.3 贝氏推理 3-7
3.3 贝氏推理 3-8
3.4 FORECAST：贝氏证据累积 3-11
3.5 贝氏方法的偏差 3-19
3.6 确定因数理论和证据推理 3-22
3.7 FORECAST：确定因数的应用 3-28
3.8 贝氏推理和确定因数的比较 3-30
3.9 总结 3-32 复习题 3-33 参考文献 3-34

4 模煳专家系统
4.1 概述 4-1
4.2 模煳集 4-4
4.3 语言变数和模煳限制语 4-10
4.4 模煳集的操作 4-14
4.5 模煳规则 4-19
4.6 模煳推理 4-22
4.7 建立模煳专家系统 4-32
4.8 总结 4-43 复习题 4-44 参考文献 4-45 参考书目 4-46

5 基于框架的专家系统
5.1 框架简介 5-1
5.2 作为知识表达技术的框架 5-3
5.3 基于框架系统中的继承 5-9
5.4 方法和守护程式 5-13
5.5 框架和规则的互动 5-18
5.6 基于框架的专家系统实例：BuySmart 5-22
5.7 总结 5-35 复习题 5-36 参考文献 5-37 参考书目 5-37

6 人工神经网路
6.1 脑工作机制简介 6-1
6.2 为简单计算元素的神经元 6-5
6.3 感知器 6-7
6.4 多层神经网路 6-12
6.5 多层神经网路的加速学习 6-23
6.6 Hopfield神经网路 6-26
6.7 双向相关记忆 6-34
6.8 自组织神经网路 6-39
6.9 总结 6-51 复习题 6-54 参考文献 6-55

7 演化计算
7.1 演化是智慧的吗？ 7-1
7.2 模拟自然演化 7-2
7.3 基因演算法 7-4
7.4 基因演算法如何工作 7-15
7.5 个案研究：用基因演算法来维护计画 7-18
7.6 演化策略 7-26
7.7 遗传程式设计 7-29
7.8 总结 7-39 复习题 7-41 参考文献 7-42 参考书目 7-43

8 混合智慧系统
8.1 概述 8-1
8.2 神经专家系统 8-3
8.3 神经模煳系统 8-12
8.4 ANFIS：自适应性神经模煳推理系统 8-20
8-5 演化神经网路 8-29
8.6 模煳演化系统 8-35
8.7 总结 8-41 复习题 8-43 参考文献 8-44

9 知识工程
9.1 知识工程简介 9-1
9.2 专家系统可以解决的问题 9-9
9.3 模煳专家系统可以解决的问题 9-19
9.4 神经网路可以解决的问题 9-28
9.5 基因演算法可以解决的问题 9-50
9.6 混合智慧系统可以解决的问题 9-55
9.7 总结 9-66 复习题 9-68 参考资料 9-72

10 资料探勘与知识发掘
10.1 前言，或者什么是资料探勘 10-1
10.2 统计方法和资料视觉化 10-5
10.3 主成份分析 10-12
10.4 关联资料库及资料库查询 10-24
10.5 资料仓储和多维度资料分析 10-30
10.6 决策树 10-41
10.7 关联规则和购物篮分析 10-50
10.8 总结 10-60 复习题 10-62 参考文献 10-63

附录 术语表 App-1
AI工具和厂商 App-39

评分☆☆☆☆☆

這本「人工智慧：智慧型系統導論(第三版)」，對於我這種長期在資訊領域打滾的老鳥來說，簡直就像是及時雨！市場上的 AI 書籍琳瑯滿目，但很多都流於表面，或是過度聚焦在特定技術，缺乏一個宏觀的、系統性的介紹。這本書恰恰彌補了這個缺口，它以一種非常扎實的學術態度，卻又保有平易近人的語氣，帶領讀者深入探討智慧型系統的各種面向。 我特別欣賞作者在建構知識體系上的功力。書中從 AI 的歷史演進、基本理論，一路講到各種演算法的原理、實作方法，再到目前熱門的應用領域，邏輯清晰，層層遞進，讓人能夠循序漸進地建立起對 AI 的完整理解。尤其是一些比較複雜的數學模型和演算法，作者並沒有直接拋出公式，而是先用通俗易懂的比喻來解釋其核心思想，然後再逐步深入到技術細節，這對於想深入理解 AI 背後原理的讀者來說，無疑是極大的福音。 更讓我感到驚喜的是，書中對於最新 AI 技術的涵蓋程度。像是 Transformer 架構、生成對抗網路 (GAN) 等時下最熱門的技術，都有相當詳盡的介紹，並且清楚地說明了它們的優勢和應用場景。這對於想要跟上 AI 發展趨勢，或是正在進行相關研究的專業人士來說，絕對是一本值得參考的工具書。它不僅提供了理論知識，更觸及了實務應用，讓人在理論與實踐之間找到連結。看完這本書，我覺得自己對 AI 的理解又提升了一個層次，也更有信心去面對未來 AI 領域的各種挑戰。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對 AI 充滿高度興趣的研究生，我一直尋尋覓覓一本能帶我深入理解「智慧型系統」背後原理的書籍，而這本「人工智慧：智慧型系統導論(第三版)」簡直是完美契合我的需求！市面上許多 AI 書籍，要嘛過於偏向實作，缺乏理論深度，要嘛又過於理論化，難以與實際應用連結。然而，這本書巧妙地在兩者之間取得了一個絕佳的平衡點。 作者在書中不僅介紹了 AI 的各個分支，如搜尋演算法、知識表示、推理、機器學習、深度學習等，更重要的是，它闡述了這些技術如何建構出一個「智慧型系統」。我特別欣賞作者在解釋演算法時的循序漸進，從最基礎的概念出發，逐步推進到更為複雜的演算法，並輔以清晰的數學推導和直觀的圖解，讓複雜的演算法原理變得清晰易懂。這對於我撰寫論文、進行學術研究非常有幫助。 而且，本書的論述結構也非常嚴謹。它不僅深入探討了各個技術的細節，還對 AI 的發展歷程、當前挑戰以及未來的發展趨勢進行了系統性的梳理。書中對於 AI 的局限性和潛在風險的探討，也讓我覺得這本書的視野非常開闊，充滿了批判性思維。我能在閱讀過程中不斷地將書中的知識與我所學的課程、參與的研究項目相互印證，加深了我的理解。對於任何想在 AI 領域深耕的學生、研究者，或者對 AI 有著高度學術探究興趣的讀者來說，這本書絕對是必備的參考書籍。它為我打開了更廣闊的學術視野，也為我的研究提供了寶貴的啟發。

评分☆☆☆☆☆

這本「人工智慧：智慧型系統導論(第三版)」，絕對是一本能讓你大開眼界的書！我一向對 AI 抱持著既好奇又敬畏的態度，總覺得它離我遙不可及。但這本書卻用一種非常接地氣的方式，把 AI 的世界展現在我眼前。作者就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步走進 AI 的奇妙殿堂。 書中並沒有充斥著艱澀難懂的數學公式和程式碼，而是更多地從「是什麼」、「為什麼」以及「能做什麼」的角度來剖析 AI。我尤其喜歡書中關於「智慧」這個概念的探討，作者從不同角度去闡釋智慧的構成，以及電腦如何透過模仿、學習來展現出類似智慧的行為。這讓我對於 AI 的本質有了更深刻的理解，不再是停留在科幻電影裡的想像。 而且，這本書的結構設計也很貼心。它會從 AI 的基礎概念開始，慢慢引導讀者進入更複雜的應用。像是機器學習、深度學習這些聽起來很専門的詞彙，在書中都得到了清晰的解釋，而且還搭配了許多生動的例子，讓我能夠很容易地消化。我還發現，書中對於 AI 的倫理和未來發展的討論，也相當深入。作者並沒有迴避 AI 可能帶來的衝擊，而是鼓勵讀者進行更全面的思考。這讓我覺得這本書不只是一本技術書，更是一本引導我們思考未來的好書。閱讀過程是一種享受，我感覺自己離 AI 的世界越來越近了！

评分☆☆☆☆☆

哇，這本「人工智慧：智慧型系統導論(第三版)」實在是讓我驚豔！我平常對科技類的書總是有一種既期待又怕受傷害的感覺，畢竟有些寫得太艱澀，讀起來就像在啃一本外星語字典。但這本真的不一樣，作者用一種很親切、很生活化的方式來闡述複雜的人工智慧概念，即使我是個文組背景、對程式碼一竅不通的讀者，也能夠輕鬆跟上。 我尤其喜歡書中舉的那些生活化的例子，像是 Siri 怎麼理解我們的指令、推薦系統怎麼知道我們想買什麼、甚至自動駕駛汽車又是怎麼運作的。這些日常生活中早已司空見慣的科技，透過書中的解釋，彷彿被解開了神秘面紗，讓我對背後的原理產生了前所未有的好奇。它並不是單純地羅列一堆術語，而是很有系統地將概念串聯起來，從最基礎的機器學習、深度學習，到更進階的自然語言處理、電腦視覺，都有深入淺出的介紹。 而且，書中的排版和圖解也很用心，不會讓讀者感到單調乏味。很多地方都配有清晰的示意圖，讓抽象的概念變得具體可感。對於我這種視覺型學習者來說，這真的太重要了！每次讀到一個新概念，看到圖解，瞬間就豁然開朗。我還發現，作者並沒有迴避 AI 發展中的一些倫理和社會議題，像是演算法的偏見、對就業市場的影響等等，這讓整本書的視野更開闊，也引發了我更深入的思考。總之，如果你也像我一樣，對 AI 充滿好奇，但又擔心被艱深的內容勸退，這本書絕對是你的最佳入門選擇！它讓我對 AI 有了全新的認識，也讓我對未來的科技發展充滿了期待。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始看到「人工智慧：智慧型系統導論(第三版)」這個書名，我心裡是有點打退堂鼓的。畢竟「導論」這兩個字，總讓人聯想到學校裡那種枯燥乏味的教科書，充滿了理論和抽象的概念。然而，身邊的工程師朋友們都極力推薦，說這本書寫得非常紮實，而且有很多實用的觀念，於是我就抱持著姑且一試的心態翻開了。 結果，我完全被作者的寫作風格給吸引住了！書中的文字非常有溫度，不像很多學術著作那樣冰冷，而是充滿了作者對 AI 這門學問的熱情。他用一種非常引人入勝的方式，將 AI 的發展歷程、各種核心技術，以及它們如何融入我們的生活，娓娓道來。特別是書中提到的許多案例，像是 AlphaGo 擊敗人類圍棋冠軍的震撼，或是 AI 在醫療診斷上的突破，都讓人看得熱血沸騰，深刻感受到 AI 正在改變世界的巨大力量。 我印象最深刻的是，作者並沒有把 AI 描繪成一個遙不可及的「超級智慧」，而是更貼近地將它視為一種「工具」或「系統」，強調它的原理、限制以及如何被有效地應用。這讓我覺得 AI 並沒有那麼神祕，而是我們可以去理解、去駕馭的。書中對於不同演算法的比較分析，也非常到位，讓我能夠清楚地辨識它們的適用情境。對於我這個經常需要評估不同 AI 解決方案的 PM 來說，這本書提供的視角是非常寶貴的。它讓我從一個更宏觀、更務實的角度來看待 AI，也激發了我更多的思考和靈感。