معرفی و دانلود کتاب هوش مصنوعی (رهیافتی نوین) - جلد دوم (ویراست چهارم)

معرفی کتاب هوش مصنوعی (رهیافتی نوین) - جلد دوم (ویراست چهارم)

یکی از پیشرفت‌های امروز تکنولوژی هوش مصنوعی است، مبحث هوش مصنوعی پیچیدگی‌های زیادی دارد که برای فهم و درک آن نیاز به یک راهنمای جامع و کامل داریم. کتاب هوش مصنوعی (رهیافتی نوین) - جلد دوم (ویراست چهارم) به بررسی عمیق مفاهیمی چون استدلال احتمالی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر می‌پردازد. استورات راسل و پیتر نورویگ با تلفیق نظریه و عمل، خواننده را گام‌به‌گام با چالش‌های طراحی سیستم‌های هوشمند آشنا می‌کنند.

درباره‌ی کتاب هوش مصنوعی (رهیافتی نوین) - جلد دوم (ویراست چهارم)

در عصر حاضر که هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت و تأثیرگذاری بر جنبه‌های مختلف زندگی ماست، درک مفاهیم پایه و پیشرفته‌ی این حوزه اهمیت به‌سزایی دارد. جلد دوم کتاب هوش مصنوعی (رهیافتی نوین) - جلد دوم (ویراست چهارم) (Artificial Intelligence: A Modern Approach) به قلم استورات راسل (Stuart Russell) و پیتر نورویگ (Peter Norvig)، منبعی جامع و عمیق برای آشنایی با مباحث پیچیده‌ی هوش مصنوعی است. این اثر ارزشمند با رویکردی نوآورانه به بررسی موضوعاتی چون استدلال احتمالی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر می‌پردازد.

یکی از نقاط قوت این کتاب، پرداختن به مفهوم عدم قطعیت و نحوه‌ی مدل‌سازی آن در سیستم‌های هوشمند است. نویسندگان کتاب هوش مصنوعی (رهیافتی نوین) - جلد دوم (ویراست چهارم) ، با ظرافت خاصی نشان می‌دهند که چگونه عامل‌های هوشمند می‌توانند در شرایط عدم قطعیت تصمیم‌گیری کنند. در این کتاب مثال‌هایی بیان شده است که این مثال‌ها به خوبی پیچیدگی‌های تصمیم‌گیری در دنیای واقعی را نشان می‌دهد، جایی که عوامل متعددی می‌توانند بر نتیجه‌ی نهایی تاثیر بگذارند.

استورات ج. راسل و پیتر نورویگ در ادامه‌ی کتاب هوش مصنوعی (رهیافتی نوین)، به معرفی مفاهیم پایه‌ای نظریه‌ی احتمال و کاربرد آن در هوش مصنوعی می‌پردازند. آن‌ها با استفاده از مثال‌های ملموس مانند پرتاب تاس، نحوه‌ی محاسبه‌ی احتمالات شرطی و غیرشرطی را توضیح می‌دهند. این رویکرد باعث می‌شود خواننده بتواند ارتباط بین مفاهیم انتزاعی ریاضی و کاربردهای عملی آن‌ها را در هوش مصنوعی به‌خوبی درک کند.

یکی از بخش‌های جذاب کتاب، پرداختن به موضوع تشخیص پزشکی با استفاده از استدلال احتمالی است. نویسندگان با استفاده از مثال دندان‌درد و کرم‌خوردگی دندان، نشان می‌دهند که چگونه می‌توان از مدل‌های احتمالی برای تشخیص بیماری‌ها استفاده کرد. این مثال به خوبی محدودیت‌های رویکردهای قطعی را نشان می‌دهد و اهمیت استفاده از مدل‌های احتمالی در حوزه‌هایی مانند پزشکی را برجسته می‌کند. به عنوان مثال، آن‌ها توضیح می‌دهند که چگونه احتمال وجود کرم‌خوردگی دندان در صورت مشاهده‌ی دندان‌درد می‌تواند متفاوت از احتمال پایه‌ی آن باشد. این بخش از کتاب به خوبی نشان می‌دهد که چگونه مدل‌های احتمالی می‌توانند دانش ناقص و عدم قطعیت موجود در دنیای واقعی را مدل‌سازی کنند. این رویکرد نه‌تنها در پزشکی، بلکه در بسیاری از حوزه‌های دیگر مانند سیستم‌های توصیه‌گر، پیش‌بینی وضعیت آب‌وهوا و تحلیل ریسک در بازارهای مالی نیز کاربرد دارد.

استورات راسل و پیتر نورویگ در کتاب هوش مصنوعی (رهیافتی نوین) - جلد دوم (ویراست چهارم) تنها به ارائه‌ی مفاهیم نظری بسنده نکرده‌اند. آن‌ها با ارائه‌ی مثال‌های عملی و تمرین‌های متنوع، خواننده را به چالش می‌کشند تا درک عمیق‌تری از مفاهیم پیدا کند. این رویکرد باعث می‌شود کتاب نه‌تنها برای دانشجویان رشته‌های مرتبط با هوش مصنوعی، بلکه برای متخصصان حوزه‌های مختلف که قصد آشنایی با کاربردهای هوش مصنوعی در رشته‌ی خود را دارند نیز مفید باشد.

این کتاب توسط انتشارات علوم رایانه به چاپ رسیده است و ترجمه‌ی این اثر ارزشمند توسط عین‌الله جعفرنژاد قمی صورت گرفته است.

کتاب هوش مصنوعی (رهیافتی نوین) - جلد دوم (ویراست چهارم) برای چه کسانی مناسب است؟

پژوهشگران و متخصصان فعال در حوزه‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر می‌توانند از مطالب پیشرفته و کاربردی آن بهره ببرند. مهندسان نرم‌افزار علاقه‌مند به توسعه‌ی سیستم‌های هوشمند نیز مخاطبان مناسبی برای این اثر هستند.

در بخشی از کتاب هوش مصنوعی (رهیافتی نوین) - جلد دوم (ویراست چهارم) می‌خوانیم

یک عامل در صورتی یادگیرنده است که پس از مشاهداتی درباره‌ی دنیا، کارایی وظیفه‌های بعدی خود را بهبود بخشد. یادگیری می‌تواند از یک به‌خاطرسپاری ساده مثل شماره‌ی تلفن، تا ایجاد نظریه‌های جامع علمی همانند نظریه آلبرت انیشتین باشد. وقتی عامل یک ماشین باشد، آن را یادگیری ماشین می‌نامیم: کامپیوتر داده‌هایی را می‌بیند، مدلی را بر اساس داده‌ها می‌سازد و از آن مدل به عنوان فرضیه‌هایی درباره‌ی دنیا و تکه‌ای از نرم‌افزار استفاده می‌کند که مسأله‌ها را حل می‌کند. چرا می‌خواهید ماشین یاد بگیرید؟ چرا برای شروع، آن را به روش درست برنامه‌ریزی نمی‌کنید؟ دو دلیل اصلی وجود دارد. اول این‌که طراحان نمی‌توانند تمام وضعیت‌های آینده را پیش‌بینی کنند. به عنوان مثال، رباتی که برای حرکت در پیچ ‌وخم‌ها طراحی شد، می‌تواند طرح کلی هر پیچ ‌وخم‌ جدیدی را یاد بگیرد که با آن مواجه می‌شود. دوم، گاهی طراحان ایده‌ای درباره‌ی چگونگی برنامه‌نویسی جواب ندارند. اغلب افراد چهره‌های اعضای خانواده را به خوبی تشخیص می‌دهند؛ ولی حتی بهترین برنامه‌سازان هم قادر نیستند برنامه‌ای برای انجام آن کار بنویسند؛ مگر این‌که از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده کنند.

فهرست مطالب کتاب

فصل دوازدهم: کمی‌سازی عدم قطعیت
فصل سیزدهم: استدلال احتمالی
فصل چهاردهم: استدلال احتمالی در طول زمان
فصل پانزدهم: برنامه‌نویسی احتمالی
فصل شانزدهم: اتخاذ تصمیم‌های ساده
فصل هفدهم: اتخاذ تصمیم‌های پیچیده
فصل هجدهم: تصمیم‌گیری چندعاملی
فصل نوزدهم: یادگیری از مثال‌ها
فصل بیستم: یادگیری مدل‌های احتمالی
فصل بیست‌ویکم: یادگیری عمیق
فصل بیست‌ودوم: یادگیری تقویتی
فصل بیست‌وسوم: پردازش زبان طبیعی
فصل بیست‌وچهارم: یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
فصل بیست‌وپنجم: بینایی کامپیوتری
فصل بیست‌وششم: رباتیک
واژه‌نامه‌ی انگلیسی به فارسی