AIMA: Artificial Intelligence: A Modern Approach 项目详细介绍

项目概述

Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA) 是由Stuart J. Russell和Peter Norvig编写的人工智能领域权威教科书。该书被称为"世界上最受欢迎的人工智能教科书"，被认为是人工智能领域的标准教材。

项目特色

• 权威性: 最权威、使用最广泛的AI教科书，被超过1500所学校采用
• 全面性: 截至2023年，该书在全球超过1500所大学中使用，在Google Scholar上有超过59,000次引用
• 适用性: 该书面向本科生，但也可用于研究生水平

第四版内容结构

I. 人工智能基础

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

II. 问题解决

• 第3章: Solving Problems by Searching（通过搜索解决问题）
• 第4章: Search in Complex Environments（复杂环境中的搜索）
• 第5章: Adversarial Search and Games（对抗搜索与游戏）
• 第6章: Constraint Satisfaction Problems（约束满足问题）

III. 知识、推理和规划

• 第7章: Logical Agents（逻辑代理）
• 第8章: First-Order Logic（一阶逻辑）
• 第9章: Inference in First-Order Logic（一阶逻辑推理）
• 第10章: Knowledge Representation（知识表示）
• 第11章: Automated Planning（自动规划）

IV. 不确定知识和推理

• 第12章: Quantifying Uncertainty（量化不确定性）
• 第13章: Probabilistic Reasoning（概率推理）
• 第14章: Probabilistic Reasoning over Time（时间概率推理）
• 第15章: Probabilistic Programming（概率编程）
• 第16章: Making Simple Decisions（简单决策）
• 第17章: Making Complex Decisions（复杂决策）
• 第18章: Multiagent Decision Making（多智能体决策）

V. 机器学习

• 第19章: Learning from Examples（从示例中学习）
• 第20章: Learning Probabilistic Models（学习概率模型）
• 第21章: Deep Learning（深度学习）
• 第22章: Reinforcement Learning（强化学习）

VI. 通信、感知和行动

• 第23章: Natural Language Processing（自然语言处理）
• 第24章: Deep Learning for Natural Language Processing（深度学习在自然语言处理中的应用）
• 第25章: Computer Vision（计算机视觉）
• 第26章: Robotics（机器人学）

VII. 结论

• 第27章: Philosophy, Ethics, and Safety of AI（AI的哲学、伦理和安全）
• 第28章: The Future of AI（AI的未来）

配套资源

在线资源

• 官方网站: https://aima.cs.berkeley.edu/
• 练习题: https://aimacode.github.io/aima-exercises/
• 代码实现: https://github.com/aimacode

代码实现

项目提供多种编程语言的算法实现：

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

教学资源

• 伪代码: 提供PDF格式的算法伪代码
• 图表: 提供PDF格式的书中所有图表
• 教师资源: 专门为教师提供的教学资源页面
• 练习答案: 在线交互式练习系统

版本信息

• 第四版 (2020): 最新版本，包含深度学习等现代AI技术
• 第三版 (2009): 经典版本
• 第二版 (2003): 早期版本
• 第一版 (1995): 原始版本

使用范围

该教科书被广泛用于：

• 本科人工智能课程
• 研究生AI课程
• 自学AI的参考资料
• 工业界AI从业者的参考手册

特点总结

1. 理论与实践结合: 既提供理论基础，又有代码实现
2. 内容全面: 涵盖AI的所有主要领域
3. 持续更新: 跟上AI技术发展的步伐
4. 教学友好: 提供丰富的教学资源和练习题
5. 多语言支持: 算法实现支持多种编程语言