人工智能:一种现代的方法(第3版)
看AlphaGo(阿尔法狗)是如何成长的,美国伯克利大学与Google人工智能科学家合作编写,全世界100多个国家1200多所大学使用。A Must Read for AI

作者:Stuart J. Russell, Peter Norvig 著 殷建平 祝恩 刘越 陈跃新 王挺 译

丛书名:世界著名计算机教材精选

定价:128元

印次:1-27

ISBN:9787302331094

出版日期:2013.10.01

印刷日期:2025.12.24

图书责编:龙启铭

图书分类:教材

电子书
在线购买
分享
内容简介
作者简介
前言序言
资源下载
查看详情 查看详情 查看详情

本书英文版有1100 多页,教学内容非常丰富,不但涵盖了人工智能基础、问题求解、知识推理与规划等经典内容,而且还包括不确定知识与推理、机器学习、通讯感知与行动等专门知识的介绍。目前我们为本科生开设的学科基础必修课“人工智能导论”主要介绍其中的经典内容,而研究生必修的核心课程“人工智能原理”主要关注其中的专门知识。其实该书也适合希望提高自身计算系统设计水平的广大应用计算技术的社会公众,对参加信息学奥林匹克竞赛和ACM 程序设计竞赛的选手及其教练员也有一定的参考作用。 教学过程中我们发现该书具有以下特点:既重历史又重前沿,既有基于统一框架的继承又有20%左右的更新与发展,既有宽度又有深度,既阐明富于启发性和思想性的见解又强调通过采用伪码来描述算法以确保可操作性和实用性,既追求通俗易懂、由浅入深又强调基本概念的严谨和表述的适度形式化,既借助实例把复杂问题简单化又保持一定的理论概括,既设置了一定数量的课后练习题又提供了丰富的网络教学资源。

译者序 如何使各种计算系统(含软件、硬件、应用、网络、安全等系统)变得像人一样聪明,在计算技术日益普及且人们对其期望越来越高的今天显得格外重要。以理解和模拟人类智能、智能行为及其规律为目的的“人工智能”,从纵向来看,既有建立智能信息处理理论的任务,又有设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统的使命;从横向来看,它包含知识工程、机器学习、模式识别、自然语言处理、智能机器人和神经计算等诸多内容。至今,基本的研究途径:一是通过为神经活动建立数学模型基于神经心理学来理解和模拟智能,二是不管智能行为的产生原因只追求在效果上实现人类的个体智能行为与群体智能行为。人工智能的目的、任务和使命决定了其研究必有跨学科的特点,必须以生理学、心理学、行为主义、社会学和哲学等学科的成就为基础,通过抽象建立形式体系,即确定知识表示方法和处理方法,最终基于恰当的数据结构和算法加以实现。 1993 年初,在我从南京大学博士后流动站回到国防科技大学后给研究生讲的第一门课就是“人工智能原理”。当时,作为一门必修的核心课程,采用的是一本不错的原版教材。但因该教材后来没有出更新版,故缺少与时俱进的教学内容,于是产生了换教材的想法。1997 年访美期间,在Stanford 大学有幸拜访了人工智能之父John McCarthy,在探讨了有关科研问题并班门弄斧地演示了我们自己研制的一个识别系统后,我询问了他们采用的教材。他说是Stuart J. Russell 和Peter Norvig 编著的“Artificial Intelligence: A Modern Approach”,于是从Stanford 书店买...

目录
荐语
查看详情 查看详情
第Ⅰ部分人工智能

第1 章绪论..................................................................................................................................3 

1.1 

什么是人工智能.............................................................................................................3 

1.2 

人工智能的基础.............................................................................................................6 

1.3 

人工智能的历史...........................................................................................................16 

1.4 

最新发展水平...............................................................................................................27 

1.5 

本章小结......................... 查看详情

Stuart Russell,1962年生于英格兰的Portsmouth。他于1982年以一等成绩在牛津大学获得物理学学士学位,并于1986年在斯坦福大学获得计算机科学的博士学位。之后他进入加州大学伯克利分校,任计算机科学教授,智能系统中心主任,拥有Smith-Zadeh工程学讲座教授头衔。1990年他获得国家科学基金的“总统青年研究奖”(Presidential Young Investigator Award),1995年他是“计算机与思维奖”(Computer and Thought Award)的获得者之一。1996年他是加州大学的Miller教授(Miller Professor),并于2000年被任命为首席讲座教授(Chancellor's Professorship)。1998年他在斯坦福大学做过Forsythe纪念演讲(Forsythe Memorial Lecture)。他是美国人工智能学会的会士和前执行委员会委员。他已经发表100多篇论文,主题广泛涉及人工智能领域。他的其他著作包括《在类比与归纳中使用知识》(The Use of Knowledge in Analogy abd Induction).以及(与Eric Wefald合著的)《做正确的事情:有限理性的研究》(Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality)。
  
Peter Norvig,现为Google研究院主管(Director of Research),2002-2005年为负责核心Web搜索算法的主管。他是美国人工智能学会的会士和ACM的会士。他曾经是NASAAmes研究中心计算科学部的主任,负责NASA在人工智能和机器人学领域的研究与开发,他作为Junglee的首席科学家帮助开发了一种zui早的互联网信息抽取服务。他在布朗( Brown)大学得应用数学学士学位,在加州大学伯克利分校获得计算机科学的博士学位。他获得了伯克利“卓越校友和工程创新奖”,从NASA获得了“非凡成就勋章”。他曾任南加州大学的教授,并是伯克利的研究员。他的其他著作包括《人工智能程序设计范型:通用Lisp语言的案例研究》(Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp)和《Verbmobil:一个面对面对话的翻译系统》(Verbmobil:A Translation System for Face-to-FaceDialog),以及《UNIX的智能帮助系统》(lntelligent Help Systemsfor UNIX)。 查看详情