人工智慧：现代方法(第三版)(附部份内容光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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人工智慧是一个庞大的领域，而这也是一本庞大的书。我们试图探索这个领域的所有层面，包括逻辑、机率和连续数学；感知、推理、学习和行动；以及从微电子设备到行星探测机器人等一切鉅细问题。这本教科书之所以庞大也因为我们探讨达到一定深度。本书的副标题是「现代方法」。这个相当空洞的短语企图表达的是，我们试图将已知的进展整合到一个共同的框架中，而不是试图在各自的历史脉络下解释人工智慧的各个子领域。有些子领域的描述篇幅会因此变得较少，我们为此致歉，但本书仍不失为一本值得参考的好书。

本书特色

　　1. 第三版内容包括从2003 年的前一版以来，在AI领域里所发生的种种变化，包括AI技术的许多重要应用；演算法的里程碑；还有大量的理论进展，尤其在机率推理、机器学习及电脑视觉等领域。

　　2. 增加一阶机率模型的新内容，包括物件存在具不确定性下的开放宇宙模型。
　　3. 全新重写了入门性质的机器学习章节，强调更多更近代的种种学习演算法，并将其置于更扎实的理论基础上。
　　4. 扩充了网路搜寻、资讯萃取、以及利用超大资料集的学习技术等的涵盖内容。

　　5. 本版的引用资料中，20%是属于2003年后发表的工作。估计约有20%的内容为全新。剩下的80%反映旧的工作成果，但也有大幅改写，以呈现出这个领域更一体的一致图像。

深入理解与前沿探索：人工智能的基石与未来 本书聚焦于人工智能领域的核心概念、经典算法以及当前最热门的研究方向，旨在为读者构建一个全面、深入且与时俱进的知识体系。 本书并非对特定教材的简单复述，而是在广泛吸纳人工智能领域最新进展的基础上，精心编撰而成的一部面向专业人士、高年级本科生及研究生的综合性参考资料。 第一部分：人工智能的理论基石与问题求解 本部分首先奠定了人工智能研究的哲学基础和形式化方法。我们探讨了什么是智能、智能体（Intelligent Agents）的概念及其环境交互模型。这部分内容超越了简单的定义，深入剖析了理性行为的数学框架，为后续算法的学习提供了必要的理论支撑。 1.1 智能体与环境的交互模型 详细阐述了不同类型的智能体结构，包括简单反射、基于模型的反射、基于目标的、基于效用的以及学习型智能体。书中通过大量实例，展示了如何根据特定任务的需求来设计合适的智能体架构。特别强调了“环境的属性”（如可观测性、确定性、静态/动态性、可操作性）如何直接影响最优智能体策略的选择。 1.2 经典搜索算法的深度解析 搜索是人工智能解决问题的心脏。本书对无信息搜索（如广度优先、深度优先、统一成本搜索）和有信息搜索（如贪婪最佳优先、A搜索）进行了严谨的数学分析。重点在于探讨了启发式函数的构造、可采纳性（Admissibility）与一致性（Consistency）的证明，以及在大型状态空间中如何通过迭代加深、IDA等技术优化内存和时间复杂度。对于不可解或状态空间无限的搜索问题，我们详细介绍了约束满足问题（CSP）的求解技术，如回溯搜索、前向检查（Forward Checking）和弧一致性（Arc Consistency）。 1.3 逻辑推理与知识表示 本部分是形式化知识表达的基石。我们深入探讨了命题逻辑（Propositional Logic）和一阶逻辑（First-Order Logic, FOL）。在 FOL 的部分，不仅介绍了量词的使用和蕴含关系的定义，更着重于推理机制，特别是如何利用归结原理（Resolution）进行自动定理证明。此外，本书还比较了描述逻辑（Description Logics）在知识图谱构建中的应用潜力，以及非单调推理（Nonmonotonic Reasoning）在处理不确定性知识时的必要性。 第二部分：不确定性下的决策制定 现实世界充满了不确定性。本部分系统地介绍了处理概率和不确定性信息的工具和方法，这是现代人工智能，特别是机器学习和机器人学不可或缺的部分。 2.1 概率论基础与贝叶斯推理 全面回顾了概率论的基本公理，并将其应用于人工智能问题。重点阐述了贝叶斯定理（Bayes' Theorem）在诊断、分类和决策中的核心作用。书中构建了多个复杂的概率模型，演示了如何利用全概率公式和贝叶斯法则进行推理。 2.2 贝叶斯网络（Bayesian Networks） 贝叶斯网络作为表示复杂概率依赖关系的强大工具，是本部分的核心。我们详细讲解了如何构建贝叶斯网络（结构学习与参数学习），以及如何在网络中高效地进行概率推断。推断算法如变量消除（Variable Elimination）和聚类树算法（Junction Tree Algorithm）的效率和适用场景被深入比较。 2.3 决策论与效用理论 探讨了理性决策制定的标准框架。效用函数（Utility Function）的定义、偏好关系（如传递性、完备性）的建立是本节的重点。书中引入了马尔可夫决策过程（MDPs）作为顺序决策的数学模型，详细讲解了贝尔曼方程（Bellman Equations）的原理，并介绍了动态规划、值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）求解最优策略的方法。 第三部分：学习的范式与深度模型 本部分将视角转向了机器如何从经验中学习，这是当前人工智能研究最为活跃的领域。 3.1 机器学习的监督、无监督与半监督学习 对经典机器学习范式进行了清晰的划分和深入的算法解析。 监督学习： 重点分析了支持向量机（SVM）的核方法（Kernel Methods）及其在非线性分类中的优势，以及决策树（Decision Trees）的构建过程和剪枝策略。回归分析中，线性回归、岭回归和Lasso回归的正则化机制得到了详细论述。 无监督学习： 深入研究了聚类算法，包括K-均值（K-Means）、层次聚类（Hierarchical Clustering）和DBSCAN。降维技术如主成分分析（PCA）的数学推导和在特征提取中的应用被详尽阐述。 3.2 神经网络与深度学习的演进 本书对现代深度学习的基础架构进行了彻底的梳理，而非停留在应用层面。 前馈网络与反向传播： 详细推导了反向传播（Backpropagation）算法，并从链式法则的角度解释了梯度计算的机制。激活函数的选择（如ReLU, Sigmoid, Tanh）及其对梯度消失/爆炸的影响被深入分析。 卷积神经网络（CNNs）： 不仅介绍了卷积层、池化层和全连接层的标准结构，更侧重于讲解感受野、权值共享的效率优势。对经典的GoogLeNet、ResNet等架构中的创新点（如Inception模块、残差连接）进行了原理层面的剖析。 循环神经网络（RNNs）及其变体： 重点阐述了标准RNNs处理序列数据的局限性，并详细解释了长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）中“门”的机制如何有效解决长期依赖问题。 3.3 强化学习的最新进展 本部分集中探讨了智能体如何在环境中通过试错来学习最优行为序列。 模型无关的规划与学习： 详细介绍了基于价值的方法（如Q-Learning和SARSA）的收敛性证明，以及如何利用时间差分（TD）控制进行在线学习。 策略梯度方法： 深入解析了REINFORCE算法，并过渡到更先进的Actor-Critic框架，特别是信任域方法，如Trust Region Policy Optimization (TRPO) 和近端策略优化 (PPO)，解释了它们如何通过限制策略更新幅度来提高训练的稳定性和效率。 第四部分：前沿交叉领域与挑战 本书的最后一部分展望了人工智能与其他学科的交叉融合，以及当前面临的重大研究难题。 4.1 自然语言处理（NLP）的核心 NLP部分侧重于从统计模型向基于表示学习模型的转变。详细解析了词嵌入（Word Embeddings）的原理，如Word2Vec和GloVe。重点介绍了Transformer架构，强调了自注意力机制（Self-Attention）如何并行化处理长序列数据，以及BERT、GPT系列模型在预训练和迁移学习中的范式变革。 4.2 计算机视觉的进阶主题 除了CNNs的基本应用，本书还探讨了生成模型在图像处理中的地位，包括变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）。对GANs的判别器/生成器博弈过程、模式崩溃问题及解决策略进行了深入的探讨。 4.3 可解释性、安全与伦理（XAI） 在人工智能日益普及的背景下，透明度和可信赖性成为关键。本部分专门分析了模型的可解释性技术，如局部可解释模型无关解释（LIME）和SHAP值，它们如何帮助我们理解复杂模型的决策依据。同时，本书也严肃讨论了模型偏差（Bias）、公平性（Fairness）以及对抗性攻击（Adversarial Attacks）对AI系统安全构成的潜在威胁。 总结： 本书结构严谨，内容丰富，力求在理论深度和实践广度之间取得完美的平衡。它不仅仅是一本关于“如何做”的指南，更是对“为什么有效”的深刻探究，为希望在人工智能领域进行深入研究或高阶应用的读者提供了一个坚实的、可供长期参考的知识宝库。

PART I 人工智慧
1 绪论 1-1
1.1 什么是人工智慧？ 1-1
1.2 人工智慧的基础 1-4
1.3 人工智慧的历史 1-14
1.4 当前发展水准 1-25
1.5 总结 1-26
2 智慧型代理人 2-1
2.1 代理人和环境 2-1
2.2 好的行为表现：理性的概念 2-3
2.3 环境的本质 2-6
2.4 代理人的结构 2-11
2.5 总结 2-22

PART II 问题求解
3 用搜寻法对问题求解 3-1
3.1 问题求解代理人 3-1
3.2 范例问题 3-6
3.3 对解的搜寻 3-10
3.4 资讯的搜寻策略 3-15
3.5 有资讯(启发式)搜寻策略 3-25
3.6 启发函数 3-35
3.7 总结 3-40
4 进阶搜寻 4 -1
4.1 局部搜寻演算法和最佳化问题 4-1
4.2 连续空间的局部搜寻 4-9
4.3 不确定性行动的搜寻 4-11
4.4 使用部分观察的搜寻 4-15
4.5 线上搜寻代理人和未知环境 4-23
4.6 总结 4-28
5 对抗搜寻 5-1
5.1 赛局 5-1
5.2 赛局的最佳化决策 5-3
5.3 ��-�� 剪枝 5-6
5.4 不完整的即时决策 5-9
5.5 随机赛局 5-14
5.6 部分可观察赛局 5-17
5.7 最先进的赛局程式 5-21
5.8 其他方法 5-23
5.9 总结 5-25
6 限制满足问题 6-1
6.1 限制满足问题的定义 6-1
6.2 限制的传播：于CSP推理 6-6
6.3 CSP问题的回溯搜寻 6-11
6.4 CSP问题的局部搜寻 6-17
6.5 问题的结构 6-18
6.6 总结 6-22

PART III
知识、推理、规划
7 逻辑代理人 7-1
7.1 知识型代理人 7-2
7.2 wumpus世界 7-3
7.3 逻辑 7-6
7.4 命题逻辑：一种非常简单的逻辑 7-9
7.5 命题定理之证明 7-14
7.6 有效的命题模型检验 7-25
7.7 命题逻辑型代理人 7-30
7.8 总结 7-38
8 一阶逻辑 8-1
8.1 表示法的回顾 8-1
8.2 一阶逻辑的语法和语义 8-5
8.3 使用一阶逻辑 8-15
8.4 一阶逻辑的知识工程 8-22
8.5 总结 8-28
9 一阶逻辑中的推理 9-1
9.1 命题与一阶推理 9-1
9.2 统一和提升 9-4
9.3 前向链结 9-8
9.4 反向链结 9-15
9.5 解消 9-22
9.6 总结 9-34
10 经典规划 10-1
10.1 经典规划的定义 10-1
10.2 经典规划法作为状态空间搜寻 10-7
10.3 规划图 10-12
10.4 其他的经典规划方法 10-19
10.5 规划方法分析 10-24
10.6 总结 10-25
11 现实世界的规划与行动 11-1
11.1 时间、排程、和资源 11-1
11.2 分层规划 11-5
11.3 在非确定性领域中进行规划和行动 11-13
11.4 多代理人规划 11-21
11.5 总结 11-26
12 知识表示 12-1
12.1 本体论工程 12-1
12.2 类别和物件 12-3
12.3 事件 12-9
12.4 精神事件与精神物件 12-13
12.5 类别的推理系统 12-16
12.6 预设资讯推理 12-20
12.7 网际网路购物世界 12-23
12.8 总结 12-28

PART IV
不确定知识与推理
13 量化不确定性 13-1
13.1 不确定环境下的行动 13-1
13.2 基本机率标记法 13-4
13.3 使用全联合分佈进行推理 13-11
13.4 独立性 13-13
13.5 贝氏法则及其应用 13-15
13.6 重游wumpus世界 13-18
13.7 总结 13-21
14 机率推理 14-1
14.1 不确定领域中的知识表示 14-1
14.2 贝氏网路的语意 14-3
14.3 条件分佈的有效率表示 14-8
14.4 贝氏网路中的精确推理 14-11
14.5 贝氏网路的近似推理 14-18
14.6 关连与一阶机率模型 14-26
14.7 不确定推理的其他方法 14-32
14.8 总结 14-36
15 关于时间的机率推理 15-1
15.1 时间与不确定性 15-1
15.2 时序模型中的推理 15-4
15.3 隐马可夫模型 15-12
15.4 卡尔曼泸波器 15-17
15.5 动态贝氏网路 15-23
15.6 多重目标的追踪 15-31
15.7 总结 15-34
16 制订简单决策 16-1
16.1 在不确定性环境下结合信度与愿望 16-1
16.2 效用理论的基础 16-2
16.3 效用函数 16-5
16.4 多属性效用函数 16-11
16.5 决策网路 16-15
16.6 资讯价值 16-17
16.7 决策理论的专家系统 16-21
16.8 总结 16-23
17 制订复杂决策 17-1
17.1 循序决策问题 17-1
17.2 价值叠代 17-6
17.3 策略叠代 17-10
17.4 部分可观察的马可夫决策过程 17-12
17.5 多代理人的决策：赛局理论 17-19
17.6 机制设计 17-30
17.7 总结 17-35

PART V 学习
18 从实例中学习 18-1
18.1 学习的形式 18-1
18.2 受监督的学习 18-3
18.3 学习决策树 18-5
18.4 评估与选择最佳假设 18-14
18.5 学习的理论 18-18
18.6 线性模型的回归与分类 18-22
18.7 人工类神经网路 18-29
18.8 无参数模型 18-37
18.9 支持向量机 18-42
18.10 集体学习 18-46
18.11 实际的机器学习 18-50
18.12 总结 18-53
19 学习中的知识 19-1
19.1 学习的逻辑公式 19-1
19.2 学习中的知识 19-9
19.3 基于解译的学习 19-12
19.4 使用相关资讯进行学习 19-15
19.5 归纳逻辑程式设计 19-18
19.6 总结 19-27
20 学习机率模型 20-1
20.1 统计学习 20-1
20.2 完整资料下的学习 20-4
20.3 隐变数学习：EM演算法 20-13
20.4 总结 20-21
21 强化学习 21-1
21.1 绪论 21-1
21.2 被动式强化学习 21-2
21.3 主动式强化学习 21-8
21.4 强化学习中的一般化 21-13
21.5 策略搜索 21-16
21.6 强化学习问题的应用 21-18
21.7 总结 21-20

PART VI
通讯、感知与行动
22 自然语言处理 22-1
22.1 语言模型 22-1
22.2 文本分类 22-5
22.3 资讯检索 22-7
22.4 资讯撷取 22-13
22.5 总结 22-21
23 自然语言通讯 23-1
23.1 片语结构文法 23-1
23.2 句法分析(剖析) 23-4
23.3 扩充文法和语意解释 23-9
23.4 机器翻译 23-17
23.5 语音识别 23-22
23.6 总结 23-27
24 感知 24-1
24.1 成像 24-2
24.2 初级影像处理运算 24-7
24.3 借由外表之物体辨识 24-13
24.4 重建三维世界 24-18
24.5 从结构资讯中进行物体辨识 24-26
24.6 使用视觉 24-29
24.7 总结 24-33
25 机器人学 25-1
25.1 绪论 25-1
25.2 机器人硬体 25-3
25.3 机器人的感知 25-7
25.4 运动规划 25-14
25.5 规划不确定的运动 25-20
25.6 运动 25-23
25.7 机器人软体架构 25-28
25.8 应用领域 25-31
25.9 总结 25-34

PART VII 结论
26 哲学基础 26-1
26.1 弱人工智慧：机器能够智慧地行动吗？ 26-1
26.2 强人工智慧：机器真的能够思考吗？ 26-6
26.3 发展人工智慧的道德规范与风险 26-13
26.4 总结 26-18
27 人工智慧：现在与未来 27-1
27.1 代理人的组成部分 27-1
27.2 代理人架构 27-4
27.3 我们前进于正确方向吗？ 27-5
27.4 要是人工智慧成功了？ 27-7
附录及参考书目均收录于随书CD

附 录
A 数学背景
A.1 复杂度分析与O( )符号 App-1
A.2 向量、矩阵和线性代数 App-3
A.3 机率分布 App-5
B 关于语言与演算法的诠释
B.1 用Backus-Naur Form(BNF)定义语言 App-8
B.2 用虚拟码描述演算法 App-9
B.3 线上协助 App-10

参考书目

 

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《人工智慧：現代方法》（第三版）真是太令人興奮了！這本書的厚度就讓我感受到沉甸甸的學術份量，光是書名就充滿了科技的未來感，尤其還附帶了光碟，這在現在的時代已經算是一種「實體」的珍貴了，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，代表著它經過了時間的洗禮和學術界的檢驗，一定包含了許多最新、最權威的學術觀點和研究成果。我尤其期待書中能深入淺出地講解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出發，再結合實際的應用案例，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，我腦海裡已經浮現了無數個關於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，大多流於表面，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，我期待裡面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。

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，代表了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，提供一個系統性的分類和梳理。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出不同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。我猜測裡面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☆☆☆☆☆

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了！它不是那種死板的條列式講解，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，而且搭配了許多圖表和範例，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，這樣我才能更清楚地知道，在什麼樣的情境下，適合使用哪種演算法，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！我相信光碟裡面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。這本書絕對不只是給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☆☆☆☆☆

我一直覺得，要真正理解一個新興領域，除了理論，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」，這代表它一定涵蓋了當前AI最前沿的技術和應用。我希望書中能舉出許多成功的AI案例，像是自動駕駛、智能醫療、推薦系統、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、路徑規劃和決策控制？在智能醫療方面，AI又如何在疾病診斷、藥物研發等方面發揮作用？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的知識體系，更能拓展我對AI未來發展的想像空間。