AIMA: Artificial Intelligence: A Modern Approach 項目詳細介紹

項目概述

Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA) 是由 Stuart J. Russell 和 Peter Norvig 編寫的人工智慧領域權威教科書。該書被稱為「世界上最受歡迎的人工智慧教科書」，被認為是人工智慧領域的標準教材。

項目特色

• 權威性: 最權威、使用最廣泛的 AI 教科書，被超過 1500 所學校採用
• 全面性: 截至 2023 年，該書在全球超過 1500 所大學中使用，在 Google Scholar 上有超過 59,000 次引用
• 適用性: 該書面向本科生，但也可用于研究生水平

第四版內容結構

I. 人工智慧基礎

• 第1章: Introduction（介紹）
• 第2章: Intelligent Agents（智能代理）

II. 問題解決

• 第3章: Solving Problems by Searching（通過搜索解決問題）
• 第4章: Search in Complex Environments（複雜環境中的搜索）
• 第5章: Adversarial Search and Games（對抗搜索與遊戲）
• 第6章: Constraint Satisfaction Problems（約束滿足問題）

III. 知識、推理和規劃

• 第7章: Logical Agents（邏輯代理）
• 第8章: First-Order Logic（一階邏輯）
• 第9章: Inference in First-Order Logic（一階邏輯推理）
• 第10章: Knowledge Representation（知識表示）
• 第11章: Automated Planning（自動規劃）

IV. 不確定知識和推理

• 第12章: Quantifying Uncertainty（量化不確定性）
• 第13章: Probabilistic Reasoning（概率推理）
• 第14章: Probabilistic Reasoning over Time（時間概率推理）
• 第15章: Probabilistic Programming（概率編程）
• 第16章: Making Simple Decisions（簡單決策）
• 第17章: Making Complex Decisions（複雜決策）
• 第18章: Multiagent Decision Making（多智能體決策）

V. 機器學習

• 第19章: Learning from Examples（從示例中學習）
• 第20章: Learning Probabilistic Models（學習概率模型）
• 第21章: Deep Learning（深度學習）
• 第22章: Reinforcement Learning（強化學習）

VI. 通信、感知和行動

• 第23章: Natural Language Processing（自然語言處理）
• 第24章: Deep Learning for Natural Language Processing（深度學習在自然語言處理中的應用）
• 第25章: Computer Vision（計算機視覺）
• 第26章: Robotics（機器人學）

VII. 結論

• 第27章: Philosophy, Ethics, and Safety of AI（AI 的哲學、倫理和安全）
• 第28章: The Future of AI（AI 的未來）

配套資源

在線資源

• 官方網站: https://aima.cs.berkeley.edu/
• 練習題: https://aimacode.github.io/aima-exercises/
• 代碼實現: https://github.com/aimacode

代碼實現

項目提供多種編程語言的算法實現：

• Python: aima-python
• Java: aima-java
• Common Lisp: aima-lisp
• JavaScript: aima-javascript

教学资源

• 偽代碼: 提供 PDF 格式的算法偽代碼
• 圖表: 提供 PDF 格式的書中所有圖表
• 教師資源: 專門為教師提供的教學資源頁面
• 練習答案: 在線交互式練習系統

版本信息

• 第四版 (2020): 最新版本，包含深度學習等現代 AI 技術
• 第三版 (2009): 經典版本
• 第二版 (2003): 早期版本
• 第一版 (1995): 原始版本

使用範圍

該教科書被廣泛用於：

• 本科人工智慧課程
• 研究生 AI 課程
• 自學 AI 的參考資料
• 工業界 AI 從業者的參考手冊

特點總結

1. 理論與實踐結合: 既提供理論基礎，又有代碼實現
2. 內容全面: 涵蓋 AI 的所有主要領域
3. 持續更新: 跟上 AI 技術發展的步伐
4. 教學友好: 提供豐富的教學資源和練習題
5. 多語言支持: 算法實現支持多種編程語言