应用人工智能：工程方法（原书第2版）
伯恩哈德·G.胡姆
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伯恩哈德·G.胡姆
大多数的AI书籍主要聚焦于AI背后的理论方法，却很少关注AI应用程序的工程化。目前存在哪些AI库、框架和服务？在哪种情况下应该选择哪种库、框架和服务？如何将它们整合到一个具有良好用户体验、易于维护的AI应用程序中？如何满足功能性要求和非功能性要求，特别是高性能要求？针对上述问题，本书结合当前的新兴技术和具体实例给出了很好的答案。本书首先介绍AI的定义以及AI的简要发展史，接着介绍主要的AI方法，包括机器学习和知识表示，之后给出AI应用程序架构设计的指导原则，最后聚焦于AI的各个分领域，包括信息检索、自然语言处理及计算机视觉。书中涵盖大量应用实例，其中，虚拟博物馆实例贯穿全书。此外，本书还提供相关AI产品列表及源代码样例，方便读者快速开发自己的应用。
该书致力于将通用软件工程技能与人工智能专业知识相结合，但是许多内容言之无物。 《不列颠百科全书》定义：人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行任务的能力，这些任务通常与智能生物相关。
一开始是不抱有期待去读的，觉得无非讲一些AI的应用啊，吹AI多牛多牛，实则对我们没什么作用。作者是外国人，感觉读国外的书，还是比国内的好。国内很多打着AI的噱头，捣鼓一些显而易见的“大道理”。 我是直接跳到第二章机器学习的，就感觉不一样了。讲的很不错，尤其是最后的检测，直接把需要掌握的重点概念罗列出来。每个领域基本上都覆盖到了，可以作为入门读物，浅浅了解一下，比如计算机视觉方面，你就能很快速入门这个领域有哪些常见任务，有什么特殊的架构框架等等。也有很新奇的点，比如在误差方面，数据误差，算法误差等等。我没细读，但是对这个如何降低算法误差还蛮感兴趣的！ 我是一个AI小白，跨行学习，读这本书希望能够培养我的思维和对AI的认知体系。