。。今日书朋推荐 || 编号：[1614]
。。原作名: Artificial Intelligence: A Modern Approach
。。ISBN: 9787115598103
。。内容简介。。
本书全面、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。
本书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。
。。作者简介。。
Stuart Russell，1986年进入加利福尼亚大学伯克利分校，任计算机科学系教授，曾担任系主任、人类兼容人工智能中心主任，也是史密斯–扎德（Smith-Zadeh）工程系讲席教授。1990年，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，成为计算机与思想奖的获奖人之一。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，在巴黎担任布莱斯·帕斯卡（Blaise Pascal）主席。在人工智能领域发表了300多篇论文，涉及范围广泛。
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。曾与他人合作共同教授了一门有16万名学生注册的在线人工智能课程，帮助开启了当下的大规模在线公开课程的大幕。曾担任美国宇航局艾姆斯研究中心计算科学部的负责人，负责人工智能和机器人学的研究和开发。曾任南加利福尼亚大学的教授和加利福尼亚大学伯克利分校、斯坦福大学的教师。美国人工智能协会和美国计算机协会的会士，以及美国艺术与科学院和加利福尼亚科学院的院士。
两位作者共同获得了2016年首届AAAI/EAAI杰出教育家奖。
。。短评。。
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本书是第3版出版10年后的经典升级，更新了人工智能领域的最新进展。与第3版相比，新版本增加了近25%的新内容，更加关注机器学习、深度学习、自然语言处理、多智能体系统等人工智能领域的新技术，及时反映了人工智能领域的技术发展趋势，剩下75%的内容也根据人工智能领域的新发展进行了大量重写，更加符合当前的知识需求。
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雪青色的封面，让人想安静下来仔细阅读。理论和实践相结合，这么经典的书，常看常新，翻译得也很好。新出的这个版本真的很美，也适合拿来送人。
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这本书串联了主要算法的相互关系，虽然不见得通过它彻底学明白隐马尔可夫等复杂知识，但知识之间的递进关系由浅入深陈列得很好
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这本书不是很好懂的，对于自学的初学者而言。我自学的，看这本书，半懂不懂的，最大的困难还是在逻辑那一块吧。这本书很全面，虽然不敢说把人工智能（包括机器学习）领域的一切都包括了吧，但是至少概况是都覆盖到了。或许正是这么全面的原因，也或许是译者翻译的原因，也有可能是我自学能力的原因，总之这本书读起来是蛮吃力的。
但是，我必须承认，这本书的全面性以及结构的安排还是没话说的，值得推荐，相信每个人都能从中获得自己觉得收获，而对于已经有基础的人来说或许会更有帮助。
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人工智能：现代方法（第4版）这本书毫无疑问将会成为"花书"之外最具影响力的AI人工智能学科的巨著，能看到人民邮电出版社能引进该书的第四版心中感到十分的欣慰。从作者的背景以及豪华的翻译团队就足以看得出本书在业内非凡的气质，那么这种非凡的气质来自于哪里呢？作为有幸成为本书第四版中文版的第一批读者之一，我想来为大家分享我的感受。
如果有一本书，开始谈的是一些哲学问题，然后开始谈数学问题，接着谈到经济学问题，再然后开始谈论心理学问题，最后开始谈论神经医学上的问题，请您不必感到讶异，因为它很可能在讲人工智能。纵观市面上关于人工智能的书籍，文章，教程等等浩如烟海等等资料，无论是科普类还是技术类都鲜有把人工智能横跨多学科发展的特点介绍的如此清楚的作品。如果你是一名刚刚接触机器学习，深度学习抑或强化学习的人士，能高瞻远瞩，高屋建瓴，无论从思想的宽度还是技术的深度，本书都能给您带来视野的极度开阔以及最前瞻的技术介绍。对于已经学习了解了人工智能相关技术的朋友来说，本书更是能在技术覆盖面上给您一次深层次的冲击。对于目前正在读研或者读博以及做科研的朋友来说，如果您所学的学科目前还没有搭上人工智能的便车，那就要小心了。 过去这几十年最大的突破还是sensor technology（传感器技术），工具越多，数据越多，这就产生了大数据，数据爆发是这个时代最显性的特征。人类对于高维数据以前是几乎束手无策的，而在当今这个数据爆炸的时代，如果仅靠人类的经验和视野，面对高维复杂结构的数据，想象力还是太过于匮乏了。因此借助于本书带来的基于人工智能处理数据的方法论，无疑会给您的科研之路带来更加有指向性的意义。
如果能从本书开启您的人工智能学习之路，那么毫无疑问您是幸运的，幸运的遇见一本好的著作，幸运的走了一条正确的路，幸运的获得一种非凡气质。但愿各位有幸阅读完本书的朋友，都能在自己的AI之路走得更加坚实与从容。
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