《人工智能：现代方法（第4版）（上下册）》是一本让人受益匪浅的书籍。作者通过详细介绍了人工智能的现代方法和技术，从机器学习到自然语言处理，涵盖了广泛的主题。书中深入浅出地解释了复杂的概念和算法，并提供了丰富的示例和案例，使读者能够更好地理解和应用人工智能。这本书对于人工智能领域的学习者和从业者来说是一本宝贵的参考资料。
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇一
无论学习中还是工作中，邮电出版社都是一个我经常逛的树洞，能学习到很多新知识，比如这本书，介绍的很详细，给我一种很舒服的上帝视角，虽然还没有全部读完，但是他部分内容给我的感觉已经让我对他满怀期待，从目录上看，方方面面都介绍的很详细，也对于小白进入这个领域提供了很多帮助，作者和译者团队也是十分豪华，希望还会出更多有意思的书，越办越好。强烈推荐
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇二
作为一名软件开发从业人员，离人工智能并不遥远，然而人工智能确实是一门庞杂的学科，涉及的内容极多，如果你是一名充满好奇心的“小白”，那么【人工智能：现代方法（第四版）】将带领你鸟瞰整个秘境的轮廓；如果你是一名资深的专业人士，那它也不失为一本佳作，其涵盖了人工智能领域的大部分内容，有一些新奇的解读，必定能带你开启新的思考：类人行为、类人思考、理性思考、理性行为，本书评只能简单的描述，更多的内容等你探索
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇三
方法论讲的是整个知识框架，加上这么多大佬的参与，即使看一下也能受益匪浅！打开自己的思维！其最鲜明的特点有二：第一，一卷在手，人工智能方方面面的主要知识被系统性地一网打尽，经典知识内容与前沿知识内容取舍剪裁别具匠心，深具章法，驾轻就熟，相得益彰，颇有一种“包藏人工智能宇宙之机，吞吐人工智能天地之志”的架势；第二，文字阐述深入浅出，言简意赅，旁征博引，详略得当，同时适合初学者以及在人工智能领域已有一定经验和造诣者这两大类人群阅读和学习，各取所需，甘之若饴。本书冠以人工智能的“现代方法”，可谓实至名归。
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇四
经典中的经典书籍，在此只表达一下自己的收获。此书副标题现代方法，是从当下的角度讲述人工智能的概念，用最新颖的术语重新构建早期的工作。让人容易理解人工智能的奥秘。增加的深度学习、概率编程和多智能体系统的等相关内容，对于智能体有关的理解更加深刻。同时智能体也是此书的核心方法论。无论是相关研究人员或者是学生，或者是兴趣爱好者，都十分值得阅读，书中不仅涵盖了逻辑、概率和连续数学等数学理论方法，还包括感知、推理、学习和行动，以及公平、信任、社会公益和安全。是一本涉及哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机科学、控制科学等多学科多方面的思想、观点和技术。
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇五
作为人工智能领域经典的、极具影响力的教材，也作为一本让普通读者了解人工智能的畅销读物，《人工智能：现代方法》迎来全新的第四版。作为一名抢先读者，仅仅阅读前两章内容，就能感受到其中严密又不失趣味性讲述风格，基于“现代方法”的全新理论，各个学科的发展对人工智能的发展历史贡献，理性决策的的智能体这样新鲜的概念。这本巨著介绍的方面之广，涵盖内容之多在人工智能领域专业或科普书目中都极为罕见。它不仅适合读者入门，快速地了解人工智能的基本原理和方法，也适合在此领域学习和研究的学生和老师们开拓眼界、丰富知识储备。此外，异步社区对此书有丰富的资源支持，方便读者学习。十分值得入手阅读学习！！！
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇六
这是一本很棒的教科书，不仅是对人工智能的一个很好的介绍，还可以作为技术写作的知道资料。我只读了大约5%的试读版，但肯定计划重新读一遍。
“人工智能：现代方法“并不假设除了一些编程经验、接触数学符号和对计算复杂性/算法效率的基本理解之外，还有需要大量的背景知识。
看目录，前10章左右是最好的，书的后半部分可能有点艰难，因为它演变成了需要较高数学基础。其他资源可以更好地为许多章节提供服务——我强烈推荐加州大学伯克利分校的CS188讲座作为补充。
尽管如此，没有一本关于人工智能的书比“人工智能：现代方法“更全面。读一读，再读一遍，小心对待——你会在很长一段时间内收获回报。
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇七
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）读后感篇八
有幸阅读了这本书的迷你电子书，在这里作为AI的从业者非常主观的认为，这次是这本书最为重要的更新。这本书英文版成书与2021年，而上一版第三版在2010年。
而这十年间，是深度学习爆发的十年，完全重写了AI研究和行业的局面，Alpha Go和AlphaZero打败了人类最强的围棋选手；当时全程观看了AlphaGo和李世石的对决，没想到李世石唯一胜利的一局，竞可能是人类打败最强机器的最后一局围棋了，而AlphaFold更是完成了蛋白质结构的预测等；在各种领域都成为了Game Craker; 所以这版更新无论怎样强调都不为过；
但对我印象最深刻的确实这本书部分章节的作者名单；其中新增的21章是 Ian Goodfellow 撰写的，没错，就是《深度学习》的作者，GAN神经网络的发明人，可以说再权威不过；2011年的图灵奖得主 Judea Pearl 也是本书13.5节的撰稿人，本书的权威性可见一斑；
中文版从翻译质量上来看，译者是十分专业的，保留了原书百科全书的味道，很适合作为教材和参考书，本书更重要的一部分是参考文献，作为一本百科全书，不能教会我们所有的技术细节，但却给了我们一个权威详细的藏宝图，值得我们安心的去按图索骥，进一步学习感兴趣的内容，在信息爆炸的时代，正确的道路已经是难得的捷径了。
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇九
我们总认为自己没有处于一个时代或者浪潮中，其实正如《人工智能：现代方法》中第一章所写，人工智能的浪潮起伏波动，我们正处于人工智能的深度学习的浪潮中，理论上从2011年开启，如果按照规律，应该可以激荡二十载。
在浪潮中，可以不断的看到新技术，可供拓展的方向也会层出不穷。就像九十年代峰涌的有限元分析浪潮一样，科研工作者和相关技术领域工作人员夜以继日的探索尝试着所有的可能性。直到将这次的潜力发掘殆尽。
《Artificial Intelligence: A Modern Approach》，国外英文版本第四版版本页记有“Copyright © 2021, 2010, 2003 ”，也就是第四版在国外是21年出版，非常开心国内在次年就出了中文版。豆瓣看到的国内最早版本是2003年的第二版译本，后续的译本名称也作《《人工智能：一种现代方法》》，这次第四版名称将“一种”和“的”两个词略去，细看是不同团队翻译。国内机器学习大师张志华老师审校，值得阅读。
作为一部在这次人工智能浪潮到来之前，就已经荣登领域“圣经”地位的作品，相信不是新近些年出版的任何优秀作品能替代的。因此我们也常常在早期版本中看到，“这是一部人工智能枕边书”的说明，并且评论也几近满分。所以这部作品是所有机器学从业者一定要读，并且值得在案边镇守的不过时的经典。
溢美之词不用再过多表述了，作品概述了人工智能从开始兴起，几乎所有重要领域问题对应的经典工程解决方法，是无论入门，还是深入形成宏观学科认知的宝典。
第四版更新了对于当前大数据和深度学习兴起依赖的内容，与时俱进，没有陈腐，并且分为了上下两册，更方便翻阅。作为人工智能领域的从业者，值得拥有。
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇十
上个月，因为某个机缘，知道了有一个新职业：人工智能训练师，我就有一种强烈的动力：我想系统地了解一下什么是“人工智能”。
人工智能，是个热词，在网上能搜到海量的信息。但是我没有能力辨别好坏，甚至分不清真伪，更没有能力把真的，好的，新的连接成一个体系，所以，我希望有一本能让我这样的门外汉走进人工智能体系的一本优秀的入门手册。
人工智能：现代方法（第4版）就是我要找的书。
首先就是这本书的核心价值观：益机。我对人工智能既爱又怕，爱它的智和能，怕它失控。在这本书的第一章绪论部分，作者提出了“益机”价值观：“我们想要的是对人类可证益的智能体”。作者提到 了标准模型与真实世界之间的距离，提到 了价值判断中的权衡，提到了系统越智能，部署了错误目标的系统导致的负面影响就越严重。作者还在最后，第七部分，总结，回应了第一部分，人工智能的基础，再一次强调了人工智能的哲学、伦理和安全性。
这些充满了哲学思考的谨慎的态度，击中了我的软肋。
再有就是这本书所涵盖的内容。
这本书围绕着一系列问题来组织学科体系：哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制理论和控制论、语言学，等等。
这正是我要寻找的又见树木又见森林。
2020年，人工智能训练师正式成为新职业并纳入国家职业分类目录。
2022年4月，北京市人力资源和社会保障局印发《关于开展新职业技能等级认定工作的通知》，将对人工智能训练师开展技能等级认定工作，分为五个技能等级，分别是初级工（五级）、中级工（四级）、高级工（三级）、技师（二级）和高级技师（一级）。
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇十一
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。
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇十二
人工智能 ～现代方法，第四版。它是这一领域经典的大部头教材，全书近千页。
伴随着人类在众多科学技术领域的不断进步，对人类思维认识的不断深化，AI技术之花经过近一个世纪的发展 酝酿，即将绽放。其强大的力量即将展现。这是本书不断更新，并在世界范围内广泛使用的时代背景。与经典 的相对独立和线性的科学技术相比，AI是人类科技文明的版图上众多学科发展的交汇、结合以及升华而产生的 “新生”科学技术。
什么是人工智能？
在人类通过模仿陆地、天空和河海中的飞禽走兽鱼鳖虾蟹，极大扩展了人类力量并成为地球的霸主之后，不可 避免地会将视线重新聚焦到现实中地球上最强大的力量～人类思考和行动之上，并将实现人类又一个神话中的梦想 ，创造出能够模仿人类大脑的行动对象。
如何模仿呢？正如书中所说，人类模仿鸟类的飞行实践，其最终目的只是为了飞翔，并不是为了能欺骗鸟类 ，从而可以被视为其中一员。与此对应的，AI技术发展，也只能是延伸人类大脑所体现出的力量，并不是为了 创造能够欺骗人类的“人工”大脑。
人工智能，本质是人类对力量膜拜的延伸。它是对人类思考和行动的探究，也是对人类力量扩展的又一次突破 。它是人类文明实践的新方法，也将成就人类探究自然的终极目的～了解世界，了解自身。
书中内容分为七个部分。从人工智能的定义入手，以对其作为方法的伦理和哲学考察和未来展望结束，中间的 5个部分24章内容详细介绍了人工智能作为技术手段和方法，在现代多个领域，在不确定信息和行动目标下的 任务求解中的应用。文前导读，国内AI领域多位专家的深刻理解，是中文版给读者的一个附加福利。
AI无论作为方法还是目的，都是人类文明发展的又一个机遇，其潜力巨大。但也可能是又一个陷阱，因为 所有技术力量的实质都是技术背后某些人的力量。为了能够更好地使用和约束这个强大力量，是学习AI技术， 普及AI教育最重要的理由。
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇十三
作为半百之年的一个泛IT从业人员，依然需要追随科技发展潮流和趋势。人工智能是大势所趋，人心所向，日常学习自己书桌上手旁边怎么也得有几本关于人工智能的书吧。
很感谢人民邮电出版社和异步社区推出的《人工智能：现代方法（第4版）》中文版读者尊享活动，有幸成为首批电子书读者，能够提前拜读这本书的前两章的内容。
所谓开卷有益！在阅读卷首部分，我就有了一个强烈的感受会让自己去不断去试想，如果几年前开启我对人工智能认识的第一本书是《人工智能：现代方法》，我现在会怎样？！毕竟自己不是这个行业的从业人员，也不是大学里面人工智能相关专业出身，但面对这本书还是颇有几分相见恨晚的感觉。可能当下的人工智能专业的学子就是以此为教材或者参考书，完成学业，步入岗位的，他们何其幸运。但是对于任何和此书有缘之人，拥有和品读这本书，就在当下为时尚不晚！
为什么这么说呢？
正如卷首对本书的赞誉部分里面反复提到一个“大”，我觉得这个大字首先是对书中覆盖人工智能的范围之大的认可。书中从基础知识、模型方法、工具技术、社会伦理到应用层面，层层递进展开，各个层面均有其深度和广度。如果略作对比，就会发现自己手中的其它书籍可能只是在其中一个层面上展开而已。
其二，在一些相关的交叉领域知识的介绍中，时间跨度也很大，不仅给了我们很多的前置知识，还能有一点读史书的感觉，让我们能够平视、俯视、仰视，多个角度去理解人工智能的前尘往事来世今生。虽然没能看道最后一章关于人工智能未来走向和关乎人类命运的部分，但是我觉得这点很重要，就是人工智能需要能前可见古人，后可知来势，并且不忘初心，方得始终！
尊享版电子书篇幅大约只有整体内容的十分之一，但是窥一斑而知全豹。我深信无论初学者、从业者亦或研究者，置此一套经典大部头与案首，可以让我们行千里之远、至千里之深、达千年之广！
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）读后感篇十四
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）读后感篇十五
我们评价一本书，是否“经典”，是通过这本书是否历久弥新，是否经久不衰，是否与时俱进。
《人工智能：现代方法》这本书就是这样的一本经典的教科书，自斯图尔特·罗素和彼得·诺维格于1995年出版第一版以来，就有1500多所高校用做教材，现在更是被全世界有100多个国家引进，是迄今为止最经典的一本人工智能教材，作者是拿奖拿到手软的学界泰斗，比如：曾获IJCAI卓越研究奖、AAAI费根鲍姆奖、AAAI/EAAI杰出教育家奖等等，
这边教材已经修订到了第四版，本版是第四版教材，相较于第三版，有25%的内容是全新的，其余75%的内容也做了大量的修改，这些修改都是参考2010年之后的新文献和人工智能这门技术的新发展，从现代的角度进行阐述，更是让这本教材更贴近社会发展，更紧跟时代脉搏，让人工智能这个图景基于书中的算法，技术，理论体现的更立体和更清晰，仍学术和产业在书中均完美呈现。
后面附上第四版的整体目录，可以看出本书是内容是何等的震撼。
本书阐述的人工智能涉及领域非常广泛，从哲学，数学，神经科学，语言学等等多个学科，
本书呈现的内容十分充盈，提供了理论，提供了公式，提供了算法，提供了代码，让学生知其然知其所以然。
本书提供的教育，学习资源十分丰富，每章节之后，都有附在线练习题；在Github上有实现算法的具体代码；附有以此书为教材的国内外高校的在线课程材料和教学大纲的链接供参考。
本书，领域大而全，理论深而新，内容专而精，是学习人工智能的一本难得的好教材，好工具书，可以说，学习人工智能，有这一本书就够了。
人工智能：现代方法（第四版）目录节选
