人工智慧：智慧型係統導論(第三版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• 知識工程
• 專傢係統
• 智能係統
• 算法
• Python
• 數據科學
• 模式識彆

人工智慧經常被人們認為是電腦科學中一門極為復雜甚至令人生畏的學科。長期以來人工智慧方麵的書籍往往包含復雜矩陣代數和微分方程。本書是基於作者多年來給不熟悉微積分知識的學生而編寫的，假設讀者沒有撰寫程式經驗，以簡單易懂的方式介紹瞭智慧係統的基礎知識。本書目前已經被國際上多所大學(例如，德國的馬德堡大學、日本的廣島大學、美國的波士頓大學和羅切斯特理工學院)採用為教材。如果您正在尋找關於人工智慧或智慧係統設計課程的淺顯易懂的入門教材，如果您不是電腦科學領域的專業人員而又正在尋找介紹基於知識係統最新技術發展的自學指南，本書將是您的最佳選擇。

《計算思維與數據驅動決策：麵嚮未來的核心能力》 圖書簡介 在信息爆炸與技術迭代飛速的二十一世紀，理解數據背後的邏輯、掌握係統性的解決問題的框架，已不再是少數技術專傢的專屬技能，而是所有知識工作者和未來領導者必備的核心素養。本書《計算思維與數據驅動決策：麵嚮未來的核心能力》旨在係統性地梳理和闡述支撐現代技術革新與商業洞察的底層思維模式——計算思維（Computational Thinking），並將其與實際決策流程緊密結閤，構建一套完整的數據驅動決策體係。 第一部分：計算思維的基石與構建 本書首先深入剖析“計算思維”的內涵，明確它並非指學習編程語言，而是指一種抽象、分解、模式識彆和算法設計的能力，是人類解決復雜問題的認知工具箱。 第一章：從“計算”到“思維”的跨越 本章將追溯計算思維的哲學起源，探討圖靈（Turing）的理論模型如何滲透到日常問題解決中。我們將區分“編程”與“計算思維”，強調後者關注的是“如何結構化地錶達問題”，而非“如何用機器語言實現”。內容涵蓋：人類直覺與邏輯推理的互補性；計算過程的本質——有限步驟與明確指令集。 第二章：分解、抽象與模式識彆 這是構建計算思維的三個核心支柱。 問題分解（Decomposition）： 如何將一個宏大、模糊的復雜問題拆解成一係列可管理、可獨立解決的小模塊。我們將通過經典的供應鏈優化案例和復雜的項目管理場景，展示分解方法的實際應用，包括自頂嚮下和自底嚮上的分解策略。 抽象（Abstraction）： 識彆問題中哪些是核心要素，哪些是次要細節。本章重點討論如何構建有效的模型（Model），如何區分“數據模型”與“物理模型”，並講解如何通過封裝（Encapsulation）和接口設計（Interface Design）來管理復雜性。 模式識彆（Pattern Recognition）： 識彆重復齣現的問題結構和數據關聯。通過曆史數據分析和時間序列預測的初步介紹，展示如何利用已知的解決方案模闆來應對新的挑戰。 第三章：算法設計與流程化錶達 算法是思維的行動指南。本章將從基礎的邏輯結構（順序、選擇、循環）齣發，逐步過渡到更復雜的控製流。 結構化思維： 介紹流程圖、僞代碼等工具，強調錶達清晰度是成功執行的前提。 效率與優化初探： 引入“效率”的概念，並非探討時間復雜度O(n)，而是側重於在資源有限的情況下，如何設計齣“足夠好”的解決方案。討論啓發式算法（Heuristics）在實際決策中的價值。 第二部分：數據驅動的決策框架 有瞭堅實的計算思維基礎，本書將視角轉嚮數據的獲取、處理和分析，最終落實到可操作的決策製定上。 第四章：數據素養與信息質量的審視 數據是決策的燃料，但燃料的純淨度至關重要。本章探討現代數據生態，以及如何像一個計算思考者一樣“質疑”數據。 數據的生命周期管理： 從采集、存儲到清洗的各個階段。 數據偏差與噪聲的識彆： 重點講解采樣偏差、測量誤差以及“垃圾進，垃圾齣”（GIGO）原則在商業智能中的體現。如何通過交叉驗證和異常值檢測來提升數據信任度。 第五章：描述性分析：理解“發生瞭什麼” 描述性統計是數據分析的起點。本章聚焦於如何用量化的語言精確描述現狀。 核心指標構建： 不僅僅是平均值和中位數，更深入探討分布、偏度和峰度如何揭示隱藏的業務特徵。 可視化作為思維工具： 圖錶不隻是報告的配飾，而是揭示模式、驗證假設的工具。講解如何選擇最能體現數據結構和關係的可視化方法。 第六章：預測性分析：探究“可能發生什麼” 本章引入基礎的預測模型概念，強調預測是基於曆史數據的概率推斷。 迴歸分析的直覺理解： 重點講解綫性關係在商業預測中的應用，例如銷售預測、成本估算。 時間序列分解： 如何分離趨勢（Trend）、季節性（Seasonality）和隨機波動（Irregularity），為未來狀態提供更精細的估計。 第七章：規範性分析：指導“我們應該做什麼” 規範性分析是將分析結果轉化為行動指令的最高階段。 決策樹與規則引擎： 如何將復雜的業務邏輯轉化為一套可執行的決策路徑。 資源分配與優化思維： 介紹約束條件（Constraints）的概念，以及在有限預算、時間或人力下，如何通過計算思維找到最優或次優的解決方案。 第三部分：計算思維在復雜係統中的應用 本書的後半部分將計算思維和數據分析方法應用於解決跨領域、高復雜度的現實問題。 第八章：係統思維與反饋迴路 現代商業和技術環境都是由相互連接的子係統構成的。本章強調在分解問題時，必須考慮係統間的相互依賴性。 因果關係與相關關係： 避免將時間上的巧閤視為因果必然，深入分析延遲效應（Lag Effect）和反饋迴路（Feedback Loops）在係統穩定或失控中的作用。 湧現現象（Emergence）： 討論當簡單組件交互後，係統整體錶現齣個體不具備的特性，以及計算思維如何幫助我們預測或管理這種湧現行為。 第九章：迭代開發與敏捷決策 在不確定的環境中，一次性完美的規劃是不現實的。本章提倡將決策視為一個持續迭代和優化的過程。 最小可行産品（MVP）的思維： 如何快速構建一個基礎模型進行測試，而不是耗費資源追求完美。 A/B測試的計算邏輯： 從假設的建立、樣本量的確定到結果的統計顯著性判斷，展示如何科學地進行小範圍實驗並快速迭代。 第十章：倫理、局限與未來展望 計算思維和數據驅動決策並非萬能的“銀彈”。本章負責任地探討其應用中的挑戰。 算法偏見與公平性： 當模型學習瞭曆史的偏見時，我們如何修正輸入數據和模型結構以促進公平？ 模型的不可解釋性挑戰（Black Box Problem）： 在關鍵決策領域（如醫療診斷、信貸審批），如何平衡模型準確性與人類對決策過程的理解需求。 總結：構建你的思維工具箱 本書不是提供即插即用的軟件指南，而是提供一套適應性極強的思維方法論。通過掌握分解、抽象、模式識彆和流程化執行，讀者將能夠更清晰、更高效地應對信息時代的任何挑戰，將復雜的數據轉化為洞察，將洞察轉化為有效的行動。這套能力，是穿越未來不確定性的核心導航儀。

1 基於知識的智慧係統導言
1.1 智慧型機器概述 1-1
1.2 人工智慧發展曆史 1-5
1.3 總結 1-20 復習題 2-24 參考文獻 2-25

2 基於規則的專傢係統
2.1 概述 2-1
2.2 規則是知識錶達的技能 2-2
2.3 專傢係統研發隊伍中的主要參與者 2-5
2.4 基於規則的專傢係統結構 2-7
2.5 專傢係統的基本性能 2-10
2.6 前嚮連結和後嚮連結的推理技術 2-13
2.7 實例 2-18
2.8 衝突的解決方案 2-25
2.9 基於規則的專傢係統的優缺點 2-29
2.10 總結 2-30 復習題 2-32 參考文獻 2-33

3 基於規則的專傢係統的不確定管理
3.1 不確定性簡介 3-1
3.2 基本機率論 3-4
3.3 貝氏推理 3-7
3.3 貝氏推理 3-8
3.4 FORECAST：貝氏證據纍積 3-11
3.5 貝氏方法的偏差 3-19
3.6 確定因數理論和證據推理 3-22
3.7 FORECAST：確定因數的應用 3-28
3.8 貝氏推理和確定因數的比較 3-30
3.9 總結 3-32 復習題 3-33 參考文獻 3-34

4 模糊專傢係統
4.1 概述 4-1
4.2 模糊集 4-4
4.3 語言變數和模糊限製語 4-10
4.4 模糊集的操作 4-14
4.5 模糊規則 4-19
4.6 模糊推理 4-22
4.7 建立模糊專傢係統 4-32
4.8 總結 4-43 復習題 4-44 參考文獻 4-45 參考書目 4-46

5 基於框架的專傢係統
5.1 框架簡介 5-1
5.2 作為知識錶達技術的框架 5-3
5.3 基於框架係統中的繼承 5-9
5.4 方法和守護程式 5-13
5.5 框架和規則的互動 5-18
5.6 基於框架的專傢係統實例：BuySmart 5-22
5.7 總結 5-35 復習題 5-36 參考文獻 5-37 參考書目 5-37

6 人工神經網路
6.1 腦工作機製簡介 6-1
6.2 為簡單計算元素的神經元 6-5
6.3 感知器 6-7
6.4 多層神經網路 6-12
6.5 多層神經網路的加速學習 6-23
6.6 Hopfield神經網路 6-26
6.7 雙嚮相關記憶 6-34
6.8 自組織神經網路 6-39
6.9 總結 6-51 復習題 6-54 參考文獻 6-55

7 演化計算
7.1 演化是智慧的嗎？ 7-1
7.2 模擬自然演化 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 個案研究：用基因演算法來維護計畫 7-18
7.6 演化策略 7-26
7.7 遺傳程式設計 7-29
7.8 總結 7-39 復習題 7-41 參考文獻 7-42 參考書目 7-43

8 混閤智慧係統
8.1 概述 8-1
8.2 神經專傢係統 8-3
8.3 神經模糊係統 8-12
8.4 ANFIS：自適應性神經模糊推理係統 8-20
8-5 演化神經網路 8-29
8.6 模糊演化係統 8-35
8.7 總結 8-41 復習題 8-43 參考文獻 8-44

9 知識工程
9.1 知識工程簡介 9-1
9.2 專傢係統可以解決的問題 9-9
9.3 模糊專傢係統可以解決的問題 9-19
9.4 神經網路可以解決的問題 9-28
9.5 基因演算法可以解決的問題 9-50
9.6 混閤智慧係統可以解決的問題 9-55
9.7 總結 9-66 復習題 9-68 參考資料 9-72

10 資料探勘與知識發掘
10.1 前言，或者什麼是資料探勘 10-1
10.2 統計方法和資料視覺化 10-5
10.3 主成份分析 10-12
10.4 關聯資料庫及資料庫查詢 10-24
10.5 資料倉儲和多維度資料分析 10-30
10.6 決策樹 10-41
10.7 關聯規則和購物籃分析 10-50
10.8 總結 10-60 復習題 10-62 參考文獻 10-63

附錄 術語錶 App-1
AI工具和廠商 App-39

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始看到「人工智慧：智慧型係統導論(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，充滿瞭理論和抽象的概念。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瞭。 結果，我完全被作者的寫作風格給吸引住瞭！書中的文字非常有溫度，不像很多學術著作那樣冰冷，而是充滿瞭作者對 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「係統」，強調它的原理、限製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，也激發瞭我更多的思考和靈感。

评分☆☆☆☆☆

這本「人工智慧：智慧型係統導論(第三版)」，絕對是一本能讓你大開眼界的書！我一嚮對 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、學習來展現齣類似智慧的行為。這讓我對於 AI 的本質有瞭更深刻的理解，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，在書中都得到瞭清晰的解釋，而且還搭配瞭許多生動的例子，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麵的思考。這讓我覺得這本書不隻是一本技術書，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 的世界越來越近瞭！

评分☆☆☆☆☆

這本「人工智慧：智慧型係統導論(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，但很多都流於錶麵，或是過度聚焦在特定技術，缺乏一個宏觀的、係統性的介紹。這本書恰恰彌補瞭這個缺口，它以一種非常紮實的學術態度，卻又保有平易近人的語氣，帶領讀者深入探討智慧型係統的各種麵嚮。 我特別欣賞作者在建構知識體係上的功力。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，作者並沒有直接拋齣公式，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，並且清楚地說明瞭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。它不僅提供瞭理論知識，更觸及瞭實務應用，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 的理解又提升瞭一個層次，也更有信心去麵對未來 AI 領域的各種挑戰。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本「人工智慧：智慧型係統導論(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、推薦係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，彷彿被解開瞭神秘麵紗，讓我對背後的原理產生瞭前所未有的好奇。它並不是單純地羅列一堆術語，而是很有係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，都有深入淺齣的介紹。 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，這真的太重要瞭！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，也引發瞭我更深入的思考。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 有瞭全新的認識，也讓我對未來的科技發展充滿瞭期待。

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「智慧型係統」背後原理的書籍，而這本「人工智慧：智慧型係統導論(第三版)」簡直是完美契閤我的需求！市麵上許多 AI 書籍，要嘛過於偏嚮實作，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瞭一個絕佳的平衡點。 作者在書中不僅介紹瞭 AI 的各個分支，如搜尋演算法、知識錶示、推理、機器學習、深度學習等，更重要的是，它闡述瞭這些技術如何建構齣一個「智慧型係統」。我特別欣賞作者在解釋演算法時的循序漸進，從最基礎的概念齣發，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。它不僅深入探討瞭各個技術的細節，還對 AI 的發展歷程、當前挑戰以及未來的發展趨勢進行瞭係統性的梳理。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，充滿瞭批判性思維。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，加深瞭我的理解。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。它為我打開瞭更廣闊的學術視野，也為我的研究提供瞭寶貴的啟發。