本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。

全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。

本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。

《人工智能：现代方法》

作者简介

Stuart Russell，1986年进入加利福尼亚大学伯克利分校，任计算机科学系教授，曾担任系主任、人类兼容人工智能中心主任，也是史密斯–扎德（Smith-Zadeh）工程系讲席教授。1990年，获得了美国国家科学基金会（NSF）杰出青年科学家总统奖；1995年，成为计算机与思想奖的获奖人之一。美国人工智能协会（AAAI）、美国计算机协会（ACM）和美国科学促进协会的会士，牛津大学瓦德汉学院的荣誉院士和安德鲁·卡内基（Andrew Carnegie）院士。2012年到2014年，在巴黎担任布莱斯·帕斯卡（Blaise Pascal）主席。在人工智能领域发表了300多篇论文，涉及范围广泛。

Peter Norvig，曾任谷歌公司的研究总监、核心网络搜索算法的负责人。曾与他人合作共同教授了一门有16万名学生注册的在线人工智能课程，帮助开启了当下的大规模在线公开课程的大幕。曾担任美国宇航局艾姆斯研究中心计算科学部的负责人，负责人工智能和机器人学的研究和开发。曾任南加利福尼亚大学的教授和加利福尼亚大学伯克利分校、斯坦福大学的教师。美国人工智能协会和美国计算机协会的会士，以及美国艺术与科学院和加利福尼亚科学院的院士。

两位作者共同获得了2016年首届AAAI/EAAI杰出教育家奖。

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