书籍摘要

《人工智能：机器学习与概率推理》是由 Richard E. Neapolitan 和 Xia Jiang 联合撰写的第二版著作，由 CRC Press 于 2018 年出版。本书系统地介绍了人工智能领域的核心技术和方法，涵盖了逻辑推理、概率推理、机器学习和深度学习等多个方面，旨在为计算机科学专业的学生提供一个全面而深入的人工智能课程。

逻辑推理

书中首先介绍了逻辑推理的基本概念，包括命题逻辑和一阶逻辑。命题逻辑部分详细讨论了命题的语法、语义、等价性以及推理规则，通过具体例子展示了如何使用逻辑推理解决实际问题。例如，书中通过植物分类和 Wumpus 世界等案例，展示了如何使用逻辑推理进行知识表示和问题求解。一阶逻辑部分则进一步扩展了逻辑推理的表达能力，讨论了谓词、函数、量词等概念，并通过实例展示了如何在一阶逻辑中进行推理和知识表示。

概率推理

概率推理部分是本书的重点之一，详细介绍了概率论的基本概念和应用。书中首先回顾了概率空间、条件概率、独立性等基本概念，然后通过具体例子展示了如何使用概率推理解决不确定性问题。例如，书中通过医疗诊断、信用欺诈检测等案例，展示了如何使用贝叶斯网络进行概率推理和决策分析。贝叶斯网络部分详细讨论了网络的结构、概率分布的获取以及推理算法，包括变量消除、信念传播等方法。

机器学习

机器学习部分涵盖了监督学习、无监督学习和强化学习等内容。监督学习部分详细介绍了线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等算法，并通过具体数据集展示了如何使用这些算法进行模型训练和预测。例如，书中通过美国运通卡持卡人的消费数据，展示了如何使用线性回归模型预测持卡人的消费金额。无监督学习部分则介绍了聚类分析、主成分分析等方法，并通过实例展示了如何使用这些方法进行数据探索和模式识别。强化学习部分讨论了多臂老虎机算法、动态网络等内容，并通过实例展示了如何使用强化学习解决决策问题。

深度学习

深度学习部分是本书的另一个重点，详细介绍了神经网络的基本概念和应用。书中首先介绍了感知器模型，然后通过具体例子展示了如何使用感知器进行模式分类。接着，书中讨论了多层前馈神经网络的结构和训练方法，包括反向传播算法、激活函数等内容，并通过实例展示了如何使用多层神经网络解决复杂的分类和回归问题。例如，书中通过图像识别案例，展示了如何使用深度学习模型进行图像分类和目标检测。

语言理解

语言理解部分介绍了自然语言处理的基本概念和方法，包括语法分析、语义解释、信息提取等内容。书中通过具体例子展示了如何使用自然语言处理技术进行文本分析和信息提取。例如，书中通过句子解析案例，展示了如何使用语法分析和语义解释技术理解句子的含义和结构。此外，书中还讨论了自然语言处理在信息检索、机器翻译、情感分析等领域的应用。

总结

《人工智能：机器学习与概率推理》是一本全面而深入的人工智能教材，涵盖了逻辑推理、概率推理、机器学习和深度学习等多个方面。书中通过大量的实例和案例，详细展示了如何使用这些技术和方法解决实际问题。本书不仅适合计算机科学专业的学生作为教材使用，也适合对人工智能领域感兴趣的读者作为参考书阅读。通过学习本书，读者可以掌握人工智能领域的核心技术和方法，为从事相关领域的研究和开发工作打下坚实的基础。