《人工智能（第3版）》读后感100字

《人工智能（第3版）》是一本由[美] 史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci） / [美] 著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：119.00元，页数：592，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《人工智能（第3版）》读后感(一)：人工智能 前三章

在阅读《人工智能（第3版）》前三章之后，我对于人工智能有了更深入的理解和认识。这本书不仅适合计算机、信息处理、自动化和电信等IT相关专业的高年级本科生和研究生学习人工智能，同时也为从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员提供了有价值的参考。 《人工智能（第3版）》共19章，分为六个部分。 第一部分是引言，详细讲述了人工智能的发展历史以及基本思想。通过阅读这部分内容，我学习到了人工智能技术的发展路线以及解决实际问题的方式。 第二部分为基础知识，讨论了各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术。这一部分对于我理解人工智能的推理过程非常有帮助，我深入了解了人工智能如何利用知识和推理来做出决策。

《人工智能（第3版）》读后感(二)：零基础入门的人工智能之书

《豆瓣人工智能（第3版）》是一本深入浅出地介绍人工智能领域的书籍。本书内容包括人工智能的基础知识、算法原理、应用案例等方面，对于人工智能初学者来说是一本很好的入门书籍。

首先，本书的内容组织得非常清晰明了。作者从人工智能的基础概念开始，循序渐进地介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理等核心概念和技术，同时也涵盖了一些前沿的研究方向。每一章都有清晰的主题，通过生动的案例和图表，帮助读者理解抽象的概念和复杂的数学原理。另外，本书还提供了大量的实践例子和代码实现，读者可以通过动手实践来深入理解人工智能技术的应用。

其次，本书对人工智能的相关领域进行了较为全面的介绍。不仅介绍了机器学习和深度学习等主流技术，还涵盖了计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个热门领域。通过了解这些领域的基本原理和应用案例，读者可以对人工智能的发展方向和应用前景有更深入的理解。同时，本书还介绍了人工智能的伦理问题和社会影响，引发了对于人工智能技术发展的思考。

最后，本书还对人工智能领域的最新进展进行了介绍。作者引用了许多最新的研究成果和应用案例，帮助读者了解人工智能领域的最新动态。这对于对人工智能感兴趣的读者来说是一大亮点，可以帮助他们保持对技术的敏感度，并及时了解行业的最新趋势。

综上所述，《豆瓣人工智能（第3版）》是一本很好的人工智能入门书籍。它既系统地介绍了人工智能的基础知识和核心技术，又涵盖了多个热门领域的案例和应用，让读者对人工智能有了全面的了解。此外，书中的最新进展和案例也使读者能够及时了解领域的最新动态。无论是对人工智能感兴趣的初学者，还是想深入了解人工智能技术的专业人士，都可以从本书中获得宝贵的知识和启发。推荐给所有对人工智能感兴趣的读者阅读。

《人工智能（第3版）》读后感(三)：如何使用本书

本书内容繁多，如果时间有限，第六部分“安全和编程”可以以学生阅读的方式进行，教师不再讲授。其余内容，建议按照如下学时来讲述（不含第六部分，共计 51 学时，本科生课程可适当缩减，或者本科生课程和研究生课程在课程讲授深度和习题难度上做区分）。

第一部分 引言，介绍人工智能的基本概念和历史。建议 3 学时。

第1章 人工智能概述，介绍人工智能的定义、处理的问题领域和发展历史。建议 3 学时。

第二部分 基础知识，介绍人工智能的基础技术，包括搜索、逻辑、知识表示和产生式系统，建议18 学时。

第2章 盲目搜索，介绍人工智能中的盲目搜索算法，包括深度优先和广度优先等算法。建议 2 学时。

第3章 知情搜索，介绍人工智能中的知情搜索算法，包括爬山法、分支定界、约束满足、与或树等。建议 4 学时。

第4章 博弈中的搜索，介绍计算机博弈游戏中的搜索方法，包括博弈树、极小化极大评估、α-β剪枝、机会博弈等。建议 4 学时。

第5章 人工智能中的逻辑，介绍人工智能中的逻辑系统，包括命题逻辑、谓词逻辑和其他形式的逻辑等。建议 2 学时。

第6章 知识表示，介绍人工智能中的知识表示方法，包含图、产生式系统、框架、脚本、语义网络、关联及概念图，并介绍智能体的概念。建议 4 学时。

第7章 产生式系统，介绍人工智能中的产生式系统及冲突消解、前向链接、后向链接等推理方法。建议 2 学时。

第三部分 基于知识的系统，介绍基于知识的人工智能系统，包括知识的不确定性表示和推理、专家系统与知识工程、传统的机器学习和深度学习方法，以及受大自然界启发的搜索方法。建议 15 学时。

第8章 人工智能中的不确定性，介绍人工智能的不确定性知识的表示和推理，包括模糊逻辑、模糊推理和概率论等。建议 2 学时。

第9章 专家系统，介绍专家系统及历史上多个著名的专家系统案例。建议 4 学时。

第10章 机器学习第一部分：神经网络，介绍机器学习的基本概念、决策树及其不同变种、神经网络的基本概念和训练方法等。建议 4 学时。

第11章 机器学习第二部分：深度学习，介绍基本的深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络、长短期记忆网络等。建议 4 学时。

第12章 受大自然启发的搜索，介绍一些受大自然启发的搜索算法，包括模拟退火、遗传算法及规划、禁忌搜索等。建议 1 学时。

第四部分 高级专题，介绍人工智能的一些高级专题，包括自然语言理解、自动规划等。建议 9 学时。

第13章 自然语言理解，介绍自然语言处理（NLP），包括 NLP 的历史及流派、句法分析、统计方法、数据集合、信息提取、问答和语音理解等。建议 6 学时。

第14章 自动规划，介绍自动规划，包括规划的基本概念、方法及一些有代表性的规划系统。建议 3 学时。

第五部分 现在和未来，介绍人工智能现在和未来发展的一些方向和技术，包括机器人、高级计算机博弈等。建议 6 学时。

第15章 机器人技术，介绍机器人技术的历史、技术及应用。建议1学时。

第16章 高级计算机博弈，介绍一些更高级的计算机博弈技术，包括跳棋、国际象棋和其他一些博弈游戏。建议 4 学时。

第17章 AI 大事记，对本书内容进行回顾和总结，介绍 IBM 沃森智能问答系统，并对未来的人工智能进行展望。建议 1 学时。

第六部分 安全和编程（选读），主要介绍网络安全问题和人工智能编程工具。建议 3 学时。

第18章 网络安全中的人工智能，介绍网络安全的基本概念，包括不同协议、安全策略、入侵检测、可信系统等。建议 1 学时。

第19章 人工智能编程工具，介绍三种用于人工智能的编程语言，包括 Prolog、Python 和MATLAB。建议 2 学时。