《人工智能：现代方法（第4版）（上下册）》读后感精选

《人工智能：现代方法（第4版）（上下册）》是一本由[美]斯图尔特·罗素（Stuart Russell）著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：198.00元，页数：928，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《人工智能：现代方法（第4版）（上下册）》读后感(一)：介绍人工智能思想的一本好书

选择新版本是有益的

这本书是我们研究生上课用的专业教材，但我们当时买到的还是第三版，书是学校老师翻译的，但老师自己也说翻译的不好，因而单从翻译的角度来看，选择新的版本是绝对有益的。

书更多的是介绍思想

这本书无疑地会介绍相关的算法，但其实更多的是在介绍背后的思想。如结合了贪婪搜索和一致搜索的A*搜索，其思想在实际生活中也能体会得到。

开篇前两章是很好的引入。

第一章谈论人工智能的起源以及不同人对它的定义，及其所需要的学科知识，这为初学者描述了一个轮廓。而第二章则引出智能agent的概念，向人们谈述智能agent和此书的教学目的。通过此章，初学者知道人工智能要做怎样的事。

此书详略得当

如深度算法广为所知就略，而逻辑部分就详。

课后资源丰富

可以得到Python写的代码

综上，强烈推荐此书！

《人工智能：现代方法（第4版）（上下册）》读后感(二)：最权威、最经典的人工智能

第四版中文版终于发布了，姗姗来迟。我想任何阅读过这本书以前版本的读者，都清楚地知道这本书的内容是多么的详细和难以置信的丰富。本书作者作为相关领域内的权威人物，以及本书 1100 多页的庞大篇幅，学界普遍认为它是 AI 领域中最可信和最详尽的书籍。但即使是在如此长的篇幅中，每个部分的学习内容都非常密集并且非常有学习价值。即使第一次阅读没有完全理解这些概念（或阅读许多前面的章节），我们依然可以从本书的每个部分中获得大量知识。出于上述原因，它被广泛用作名校人工智能课程的主要参考资料。

在我看来，这本书真正独具一格的地方在于，它重点关注了一些基本 的AI 概念主题。本书不光完整覆盖了占人工智能领域大头的机器学习（仅仅只是相关领域的一个子集），还有大量其他重要子领域。如果学习本书，将为您提供非常强大和扎实的人工智能基础。

应该提醒各位新读者，这本书非常具有挑战性，并非是简单的入门书籍。因为本书基于复杂而广泛的人工智能领域写作，所以我认为它作为参考书非常好，并且可以根据需要，选择性地进行深度阅读。作者的写作风格引人入胜、易于阅读，对我们渐进性的学习很友好。

我非常推荐第 4 版本身这个全新版本。与第 3 版相比，我阅读时发现新版本有大量新内容的进入和已有章节的改进，这有助于跟进学习过去十年的主要发展。总体而言，本书中大约 25% 的内容是全新的，重新编写了剩下四分之三的内容，给读者呈现出一个完整的相关领域图景。值得一提的是，本版中 22% 的引用来自 2010 年之后发表的文章。

现在书中有大量关于深度学习、概率编程、多代理架构、自然语言处理、计算机视觉和机器人的章节。此外，这本书现在有一个更好的索引表，可以快速找到范围广泛的主题，优化了之前版本的不足之处。

对本书第四版总结如下：

- 英文原本1100 多页，中文版928页，中文版由大咖领衔翻译。

- 上一版是2010年出版的，本书的内容经得起时间的考验。

- 所有书页、插图和图表都是彩色的，装帧精美。

总的来说，我对这本书很满意，我也向任何有兴趣进入令人痴迷的人工智能领域的学生、爱好者推荐这本书。相信本书能成为我读研期间学习的好帮手。

《人工智能：现代方法（第4版）（上下册）》读后感(三)：风靡27年，这本经典巨著出新版了！

一本书能被称为“巨著”，需要满足两个条件：一个是篇幅大，内容丰富；另一个是思想深刻，影响巨大。这本被称为“人工智能领域标准教科书”的《人工智能：现代方法》就无愧于“巨著”这两个字。这是一本在全球范围内享有盛誉，134个国家或地区的1500多所高校高度认可的，被公认为是“人工智能领域最好的”教科书。

伴随着人工智能的爆炸式发展，《人工智能：现代方法》始终站在领域的前沿，不断推出新版本，常年稳居各大榜单前列，豆瓣9分美亚4.6分！

在时间长河的磨砺中，它被全球上千所高校奉为圭臬，已然铸成今日的经典。如今经典再次升级，自第3版图书面世十年以来的重要更新版本《人工智能：现代方法（第4版）上下册》重磅出版，即将与中文读者见面！

▲ 《人工智能：现代方法（第4版）》跨时代的更新，结合了当下人工智能最热门的研究方向和最先进的技术，对这一领域的开发者来说，意义非凡。

本书两位作者，加州大学伯克利分校教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）和前谷歌研究总监彼得·诺维格（Peter Norvig）就是深耕人工智能领域数十年的资深专家，同时也是杰出的教育家。

▲ 斯图尔特·罗素

罗素师从著名的逻辑学家迈克尔·吉内塞雷斯（Michael Genesereth），他整个职业生涯都投身于人工智能领域研究，在机器学习、概率推理、知识表示、规划、实时决策、多目标跟踪、计算机视觉和逆强化学习等子领域均贡献颇丰，发表理论基础与实践应用论文300多篇。

在20世纪90年代，人工智能已经成为了一个热门话题，但并没有一本全面、深入介绍人工智能思想与方法的教材。于是罗素和诺维格开始联手撰写一本兼具广度与深度的“人工智能大百科全书”，以期帮助更多的人真正去了解和掌握人工智能的核心思想与技术。

▲ 彼得·诺维格

1995年，这本旷世之作《人工智能：现代方法》完成，一经出版就在人工智能领域图书中脱颖而出，征服无数读者，受到业内人士的一致认可与赞赏，评价其为“人工智能的标准教科书”。之后在人工智能每有重大突破的时候，本书同样与时俱进地推出新版，持续引领人工智能教育的方向。

2016年，本书被全球一百多个国家或地区、一千多所学校采用为教材，成为人工智能教育图书的代表。为了表彰罗素和诺维格在人工智能教育上做出的巨大贡献，国际先进人工智能协会（AAAI）为两人颁发了该年度AAAI/EAAI杰出教育家奖。

▲ 两位作者获AAAI/EAAI杰出教育家奖

近些年，两位作者对于人工智能有了更多的思考，认为人工智能系统在没设立目标的情况下也必须发挥作用，同时看到深度学习、强化学习等领域的蓬勃发展。2021年，他们对本书进行了一次全面的重磅升级。中文读者同样迫不及待地想要尽快读到这本巨著，为保证翻译质量，我们特邀北京大学张志华教授团队翻译本书。终于，这本全新升级的“人工智能领域最好的教科书”能与我们见面了。

人工智能 (artificial intelligence，AI) 是一个大领域，本书也是一本“大”书。全书试图全方位探索人工智能领域，书中内容涵盖逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，以及公平、信任、社会公益和安全，应用范围从微电子设备到机器人行星探测器，再到拥有几十亿用户的在线服务。

本书的副标题是“现代方法”。这意味着选择从当下的角度讲述人工智能的故事。作者使用当今流行的思想和术语重新构建早期的工作，将现有已知的内容融合到统一的框架中。

正是基于这个核心原则，《人工智能：现代方法（第4版）》以全新的面貌与我们相见！

新内容

在当前版本中25%的内容是全新的，剩下75%的内容也做了大量修改：新内容主要关注当下流行的机器学习，比如深度学习、强化学习以及它们在机器人学中的新方法和应用成果；同时受深度学习影响的自然语言理解、机器人学、机器视觉等方面的内容也做了相应的修改。

新技术

第4版中参考文献22%是2010年以后发表的，充分体现了本书在技术上的先进性，继续引领人工智能教育。正所谓技术追新，本书能成为人工智能标准教科书，并二十多年来在读者与业内口碑不减，从现代角度讲述人工智能的故事这一原则功不可没。

更广泛

这次更新之后，本书充分、深入地探讨了人工智能理论和实践，用7个部分、28章的内容介绍了人工智能研究的主要理论和方法，还有它们在现代社会的应用实践。包括基础的知识、推理和规划、实用的强化学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。基本我们能用到的人工智能知识都包含在本书的讨论范畴中。

▲ 本书内容架构

同时作者认为：人工智能是有好处的，但是如果不解决风险，那你就得不到好处。单纯地学习人工智能技术是不够的，因为技术是没有善恶的，但是设计不当却会带来风险。所以本书最后部分重点讨论了人工智能的哲学、伦理和安全性，并且展望了人工智能的未来，帮助读者认识技术之外的人工智能。

尽管这些技术相互关联，但作者在讨论时尽量保持了各自的独立性，使用章节专题的模式处理这些关键内容和思想。比如讲自然语言处理时，只讲机器如何“理解”，而不涉及如何“生成”；在讲求解问题时，不涉及搜索的内容。这样可以保证其内容的深度，而不沦为泛泛而谈的图书。

正是如此，本书第4版在海外获得读者及业内的广泛认可和很高评价，在美亚上获得4.6分的评分。

▲ 本书第4版美亚读者评分

▲ 本书所获奖项

作为人工智能的入门佳作，使用现代方法去学习相关基础原理与实践方法，能够更有效地打破学术研究与产业应用之间的壁垒，更快地将所学人工智能思想与方法落实到真实的项目中。

为了读者更有效、深刻地理解和掌握书中内容，本书还配套了极其丰富的学习资源。

在当前版本中，作者把习题转移到了网站上，并用多种编程语言实现了书中的算法与案例，提供给不同的读者下载使用。本书还配套线上课程、课后项目作业、习题答案等海量资源，教师还能获得教学指导手册、教学PPT、专门考题等教学资源。

▲ 丰富配套资源助力教学学习

▲ 本书习题网站资源齐备

▲ 书中代码用多种编程语言实现