کتاب «هوش مصنوعی: رویکردی نوین» نوشتهٔ استوارت راسل و پیتر نورویگ، “Artificial Intelligence-A Modern Approach“ است.
خرید کتاب Artificial Intelligence-A Modern Approach از آمازون
این کتاب به‌عنوان یکی از منابع اصلی درس هوش مصنوعی در بیش از ۱۱۰۰ دانشگاه سراسر دنیا تدریس می‌شود و برخی آن را محبوب‌ترین کتاب هوش مصنوعی در جهان دانسته‌اند. ویراست سوم این کتاب در سال ۲۰۰۹ منتشر و به فارسی نیز ترجمه شده است.
فهرست دسترسی سریع
۱. مقدمه: معرفی کتاب “Artificial Intelligence-A Modern Approach”
کتاب “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (هوش مصنوعی: رویکردی نوین) یکی از جامع‌ترین و تأثیرگذارترین منابع آموزشی در زمینه هوش مصنوعی است. این کتاب، که به قلم استوارت راسل و پیتر نورویگ نوشته شده، به‌عنوان یک مرجع استاندارد در بسیاری از دانشگاه‌های معتبر جهان تدریس می‌شود و جایگاه ویژه‌ای در صنعت فناوری دارد.
چرا این کتاب اهمیت دارد؟
هوش مصنوعی (AI) یکی از پیشرفته‌ترین شاخه‌های علم کامپیوتر است که روزبه‌روز نقش پررنگ‌تری در زندگی ما پیدا می‌کند. این کتاب، که از زمان انتشار اولین ویرایش آن در سال ۱۹۹۵ تاکنون به‌روزرسانی شده، مرجعی جامع برای درک مبانی و روش‌های پیشرفته‌ی AI محسوب می‌شود. ویرایش‌های جدید این اثر، به‌طور مداوم مفاهیم نوین و الگوریتم‌های به‌روز هوش مصنوعی را پوشش می‌دهند.
محبوبیت و جایگاه کتاب در دانشگاه‌ها و صنعت
“Artificial Intelligence-A Modern Approach” در بیش از ۱۱۰۰ دانشگاه سراسر جهان تدریس می‌شود و به‌عنوان یکی از اصلی‌ترین منابع آموزش هوش مصنوعی در رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار و یادگیری ماشین شناخته شده است. علاوه بر دانشگاه‌ها، این کتاب در شرکت‌های پیشرو فناوری نیز به‌عنوان یک راهنمای ارزشمند برای متخصصان AI مورد استفاده قرار می‌گیرد. بسیاری از مهندسان، دانشمندان داده، و توسعه‌دهندگان سیستم‌های هوش مصنوعی از آن برای یادگیری و پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند استفاده می‌کنند.
نویسندگان کتاب: استوارت راسل و پیتر نورویگ
این کتاب توسط دو تن از برجسته‌ترین متخصصان حوزه‌ی هوش مصنوعی نوشته شده است:
- استوارت راسل (Stuart Russell): استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه کالیفرنیا، برکلی و از محققان برجسته‌ی AI است. حوزه‌ی تخصصی او شامل یادگیری ماشین، استدلال منطقی، و هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) می‌شود.
- پیتر نورویگ (Peter Norvig): مدیر سابق تحقیقات در گوگل و یکی از چهره‌های کلیدی در توسعه‌ی الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است. او همچنین در پروژه‌های مهمی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و توسعه‌ی موتورهای جستجو نقش داشته است.
این کتاب نه‌تنها یک راهنمای کامل برای یادگیری مفاهیم پایه و پیشرفته‌ی هوش مصنوعی است، بلکه به‌عنوان پلی میان تئوری و عمل، دانشجویان و متخصصان را به دنیای الگوریتم‌های هوشمند، یادگیری ماشین، و سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته وارد می‌کند. با توجه به اهمیت این کتاب، مطالعه‌ی آن برای تمامی علاقه‌مندان به AI توصیه می‌شود.
۲. تاریخچه و ویرایش‌های کتاب “Artificial Intelligence-A Modern Approach“
اولین انتشار و دلیل نیاز به چنین کتابی
کتاب “Artificial Intelligence-A Modern Approach“ نخستین بار در سال ۱۹۹۵ توسط استوارت راسل و پیتر نورویگ منتشر شد. در آن زمان، حوزه هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد بود، اما منابع جامع و یکپارچه‌ای برای تدریس و یادگیری این علم وجود نداشت. این کتاب با هدف پر کردن این خلأ و ارائه یک مرجع استاندارد برای دانشجویان و متخصصان هوش مصنوعی تألیف شد.
ویرایش‌های مختلف و تغییرات مهم در هر نسخه
ویرایش اول (۱۹۹۵)
- محتوا: معرفی مبانی و مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی، شامل الگوریتم‌های جستجو، استدلال منطقی و شبکه‌های عصبی.
- ویژگی‌ها: ساختار منسجم و پوشش گسترده موضوعات، که آن را به یکی از منابع اصلی در دانشگاه‌ها تبدیل کرد.
ویرایش دوم (۲۰۰۳)
- محتوا: به‌روزرسانی مباحث قبلی و افزودن موضوعات جدید مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های بیزی و عامل‌های هوشمند.
- ویژگی‌ها: تمرکز بر پیشرفت‌های نوین در حوزه هوش مصنوعی و گسترش کاربردهای آن.
ویرایش سوم (۲۰۰۹)
- محتوا: گسترش مباحث یادگیری تقویتی، مدل‌های احتمالاتی و رباتیک.
- ویژگی‌ها: افزودن مثال‌ها و تمرین‌های جدید برای درک بهتر مفاهیم و به‌روزرسانی محتوا بر اساس تحقیقات جدید.
ویرایش چهارم (۲۰۲۰)
- محتوا: پوشش موضوعات پیشرفته مانند یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتری و اخلاق در هوش مصنوعی.
- ویژگی‌ها: تمرکز بر تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مدرن، و بررسی چالش‌های اخلاقی و اجتماعی مرتبط با هوش مصنوعی.
تفاوت ویرایش‌های ۱، ۲، ۳ و ۴
- ویرایش اول: تمرکز بر مفاهیم پایه‌ای و کلاسیک هوش مصنوعی.
- ویرایش دوم: افزودن موضوعات نوظهور مانند یادگیری ماشین و عامل‌های هوشمند.
- ویرایش سوم: گسترش مباحث به حوزه‌های پیشرفته‌تر مانند یادگیری تقویتی و رباتیک.
- ویرایش چهارم: تمرکز بر تکنیک‌های مدرن مانند یادگیری عمیق و بررسی مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی.
این کتاب با به‌روزرسانی‌های مداوم و همگام با پیشرفت‌های علمی، همچنان به‌عنوان یکی از منابع اصلی و معتبر در حوزه هوش مصنوعی شناخته می‌شود.
ساختار و محتوای کتاب “Artificial Intelligence-A Modern Approach“
این کتاب در بیست‌وهفت فصل سازمان‌دهی شده است که هر فصل به یکی از موضوعات کلیدی در حوزه‌ی هوش مصنوعی می‌پردازد. در ادامه، مروری بر فصول و مباحث مطرح‌شده در کتاب ارائه می‌شود:
ساختار این کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده که مفاهیم را به‌صورت مرحله‌به‌مرحله آموزش می‌دهد و شامل ۲۷ فصل است که در ۷ بخش اصلی دسته‌بندی شده‌اند.
مقدمه کتاب:
بخش اول: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
۱. مقدمه
- تعریف هوش مصنوعی
- بنیان‌های هوش مصنوعی
- تاریخچه هوش مصنوعی
- وضعیت فعلی این حوزه
۲. عامل‌های هوشمند
- تعریف عامل و محیط‌های آن
- مفهوم عقلانیت و رفتار بهینه
- انواع محیط‌های عامل‌ها
- ساختار و طراحی عامل‌ها
بخش دوم: حل مسئله
۳. حل مسئله از طریق جستجو
- مدل‌های حل مسئله
- انواع الگوریتم‌های جستجو (آگاهانه و ناآگاهانه)
- توابع اکتشافی و بهینه‌سازی
۴. جستجو فراتر از روش‌های کلاسیک
- الگوریتم‌های جستجوی محلی
- جستجو در فضاهای پیوسته
- جستجو با اعمال غیرقطعی و اطلاعات ناقص
۵. جستجوی رقابتی (Adversarial Search)
- تئوری بازی‌ها در هوش مصنوعی
- الگوریتم Minimax و Alpha-Beta Pruning
- تصمیم‌گیری در شرایط نامطمئن
۶. مسائل ارضای محدودیت (CSPs)
- تعریف CSP
- روش‌های حل مسائل محدودیتی
- تکنیک‌های جستجوی پس‌گرد و انتشار محدودیت
بخش سوم: دانش، استدلال و برنامه‌ریزی
۷. عامل‌های منطقی
- معرفی عامل‌های مبتنی بر دانش
- منطق گزاره‌ای و کاربردهای آن
۸. منطق مرتبه اول
- نحوه نمایش دانش با منطق مرتبه اول
- مهندسی دانش در سیستم‌های استنتاجی
۹. استنتاج در منطق مرتبه اول
- الگوریتم‌های استنتاج و اثبات قضایا
- زنجیره‌های پیشرو و پسرو
۱۰. برنامه‌ریزی کلاسیک
- الگوریتم‌های جستجو در فضاهای وضعیت
- روش‌های برنامه‌ریزی با نمودارهای وضعیت
۱۱. برنامه‌ریزی و اجرا در جهان واقعی
- برنامه‌ریزی چندعاملی
- برنامه‌ریزی در شرایط نامطمئن
۱۲. نمایش دانش
- مهندسی انتولوژی
- نمایش اشیا، دسته‌بندی‌ها و استدلال‌های پیش‌فرض
بخش چهارم: استدلال در شرایط عدم قطعیت
۱۳. کمّی‌سازی عدم قطعیت
- نظریه احتمالات در هوش مصنوعی
- قضیه بیز و مدل‌های احتمالاتی
۱۴. استدلال احتمالاتی
- شبکه‌های بیزی و مدل‌های احتمالی
- تکنیک‌های استنتاج تقریبی
۱۵. استدلال زمانی احتمالاتی
- مدل‌های مخفی مارکوف (HMM)
- فیلتر کالمن و شبکه‌های بیزی پویا
۱۶. تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
- ترکیب باورها و خواسته‌ها در تصمیم‌گیری
- ارزش اطلاعات و کاربردهای آن
۱۷. تصمیم‌گیری پیچیده
- برنامه‌ریزی تصمیمات متوالی (MDP)
- نظریه بازی‌ها و تعاملات چندعاملی
بخش پنجم: یادگیری ماشین
۱۸. یادگیری از داده‌ها
- انواع یادگیری (نظارتی، بدون نظارت، تقویتی)
- درخت تصمیم و مدل‌های غیرپارامتریک
۱۹. دانش در یادگیری
- یادگیری بر مبنای منطق استقرایی
- روش‌های یادگیری مبتنی بر دانش پیشین
۲۰. یادگیری مدل‌های احتمالاتی
- الگوریتم‌های یادگیری آماری
- یادگیری داده‌های ناقص با الگوریتم EM
۲۱. یادگیری تقویتی
- آموزش عامل‌ها از طریق پاداش و مجازات
- کاربردهای یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
بخش ششم: ارتباط، ادراک و عمل
۲۲. پردازش زبان طبیعی (NLP)
- مدل‌های زبانی و طبقه‌بندی متون
- سیستم‌های بازیابی اطلاعات و استخراج داده
۲۳. پردازش زبان طبیعی برای ارتباط
- تجزیه نحوی جملات
- ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار
۲۴. ادراک و بینایی ماشین
- پردازش تصاویر و تشخیص اشیا
- بازسازی سه‌بعدی محیط
۲۵. رباتیک
- سخت‌افزارهای رباتیکی
- حرکت، درک و تصمیم‌گیری در ربات‌ها
بخش هفتم: جمع‌بندی و آینده هوش مصنوعی
۲۶. مبانی فلسفی هوش مصنوعی
- آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟
- اخلاق و چالش‌های توسعه هوش مصنوعی
۲۷. وضعیت فعلی و آینده هوش مصنوعی
- معماری‌های عامل‌های هوشمند
- سناریوهای آینده و مسیر توسعه‌ی AI
فصول کتاب “Artificial Intelligence-A Modern Approach“
| بخش | شماره فصل | عنوان فصل |
|---|---|---|
| بخش اول: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی | ۱ | مقدمه |
| ۲ | عامل‌های هوشمند | |
| بخش دوم: حل مسئله | ۳ | حل مسئله از طریق جستجو |
| ۴ | جستجو فراتر از روش‌های کلاسیک | |
| ۵ | جستجوی رقابتی (Adversarial Search) | |
| ۶ | مسائل ارضای محدودیت (CSPs) | |
| بخش سوم: دانش، استدلال و برنامه‌ریزی | ۷ | عامل‌های منطقی |
| ۸ | منطق مرتبه اول | |
| ۹ | استنتاج در منطق مرتبه اول | |
| ۱۰ | برنامه‌ریزی کلاسیک | |
| ۱۱ | برنامه‌ریزی و اجرا در جهان واقعی | |
| ۱۲ | نمایش دانش | |
| بخش چهارم: استدلال در شرایط عدم قطعیت | ۱۳ | کمّی‌سازی عدم قطعیت |
| ۱۴ | استدلال احتمالاتی | |
| ۱۵ | استدلال زمانی احتمالاتی | |
| ۱۶ | تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت | |
| ۱۷ | تصمیم‌گیری پیچیده | |
| بخش پنجم: یادگیری ماشین | ۱۸ | یادگیری از داده‌ها |
| ۱۹ | دانش در یادگیری | |
| ۲۰ | یادگیری مدل‌های احتمالاتی | |
| ۲۱ | یادگیری تقویتی | |
| بخش ششم: ارتباط، ادراک و عمل | ۲۲ | پردازش زبان طبیعی (NLP) |
| ۲۳ | پردازش زبان طبیعی برای ارتباط | |
| ۲۴ | ادراک و بینایی ماشین | |
| ۲۵ | رباتیک | |
| بخش هفتم: جمع‌بندی و آینده هوش مصنوعی | ۲۶ | مبانی فلسفی هوش مصنوعی |
| ۲۷ | وضعیت فعلی و آینده هوش مصنوعی |
این ساختار به خوانندگان امکان می‌دهد تا با مفاهیم اساسی هوش مصنوعی آشنا شده و به تدریج به موضوعات پیشرفته‌تر بپردازند.
کتاب «Artificial Intelligence-A Modern Approach» برای گروه‌های زیر مناسب است:
- دانشجویان دانشگاهی: در مقاطع کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکتری که در رشته‌های مرتبط با هوش مصنوعی تحصیل می‌کنند.
- پژوهشگران و متخصصان هوش مصنوعی: که به دنبال منبعی جامع و به‌روز برای تعمیق دانش خود هستند.
- علاقه‌مندان به یادگیری خودآموز و توسعه‌دهندگان فناوری: که می‌خواهند با مفاهیم و تکنیک‌های هوش مصنوعی آشنا شوند.
مشاهده کتاب های مشابه :