کتاب Artificial Intelligence: Principles and Practice

معرفی کتاب

کتاب Artificial Intelligence: Principles and Practice یکی از جامع‌ترین منابع آموزشی در حوزه هوش مصنوعی است که توسط George F. Luger، از پژوهشگران باسابقه این حوزه، نگارش شده است. این کتاب با رویکردی علمی و کاربردی، مبانی نظری و عملی هوش مصنوعی را از تاریخچه و فلسفه شکل‌گیری آن تا شبکه‌های عصبی عمیق، مدل‌های زبانی بزرگ، یادگیری ماشین، استدلال احتمالاتی و چالش‌های اخلاقی هوش مصنوعی بررسی می‌کند. اگر به دنبال یک مرجع کامل برای یادگیری اصول، الگوریتم‌ها و کاربردهای هوش مصنوعی مدرن هستید، این کتاب انتخابی ارزشمند خواهد بود.

ویژگی‌های برجسته این کتاب

• پوشش جامع مبانی و مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• بررسی تاریخچه، فلسفه و ریشه‌های علمی AI
• آموزش روش‌های جستجو و حل مسئله در هوش مصنوعی
• معرفی منطق گزاره‌ای، منطق محمولات و سیستم‌های استنتاج
• آموزش سیستم‌های خبره و نمایش دانش
• بررسی الگوریتم‌های برنامه‌ریزی و یادگیری نمادین
• آموزش کامل شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق (Deep Learning)
• معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و معماری ترنسفورمرها
• آموزش شبکه‌های بیزی، مدل‌های مارکوف و هوش مصنوعی احتمالاتی
• بررسی مسائل اخلاقی، اجتماعی و محدودیت‌های هوش مصنوعی
• ارائه مثال‌ها، تمرین‌ها و مباحث آموزشی برای دانشجویان و پژوهشگران
• مناسب برای مطالعه دانشگاهی، پژوهشی و خودآموز

از اینکه این کتاب را از متاباران دریافت می‌کنید، سپاسگزاریم.

لطفاً امتیاز خود را ثبت کنید و دیدگاهتان را با ما به اشتراک بگذارید. همچنین اگر کتاب خاصی نیاز دارید، در قسمت دیدگاه‌ها بنویسید.

مشخصات کتاب

موضوع کتاب: هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، مدل‌های زبانی بزرگ

عنوان: Artificial Intelligence: Principles and Practice

نویسنده: George F. Luger

ناشر: Springer Nature Switzerland AG

دسته‌بندی: هوش مصنوعی، علوم کامپیوتر، یادگیری ماشین، علم داده

سطح مطالعه: متوسط تا پیشرفته

سال انتشار: 2025

فرمت فایل: PDF

زبان: انگلیسی

تعداد صفحات: 639 صفحه

حجم فایل:  30 مگابایت

این کتاب مناسب چه کسانی است؟

• دانشجویان رشته‌های علوم کامپیوتر، فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار
• پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• علاقه‌مندان به Deep Learning و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان فعال در حوزه AI
• اساتید و مدرسان دانشگاهی
• افرادی که قصد دارند مبانی نظری و عملی هوش مصنوعی را به‌صورت جامع فرا بگیرند
• فعالان حوزه علم داده و تحلیل داده

خلاصه کتاب

این کتاب در هشت بخش اصلی تدوین شده است. ابتدا تاریخچه، مبانی فلسفی، ریاضی و مهندسی هوش مصنوعی معرفی می‌شود و سپس خواننده با مفاهیم نمایش دانش، فضای حالت، الگوریتم‌های جستجو، روش‌های ابتکاری (Heuristic Search) و استدلال منطقی آشنا می‌شود. در ادامه، سیستم‌های خبره، برنامه‌ریزی، یادگیری نمادین و مدل‌های مبتنی بر دانش بررسی می‌شوند.

بخش مهمی از کتاب به شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)، یادگیری عمیق، شبکه‌های کانولوشنی، شبکه‌های بازگشتی، یادگیری انتقالی و معماری ترنسفورمر اختصاص دارد. همچنین مباحث پیشرفته‌ای مانند مدل‌های زبانی بزرگ، شبکه‌های بیزی، مدل‌های مارکوف و روش‌های استدلال احتمالاتی به‌صورت کاربردی ارائه شده‌اند.

در فصل‌های پایانی، نویسنده به مسائل اخلاقی، شفافیت الگوریتم‌ها، حریم خصوصی داده‌ها، سوگیری در سیستم‌های هوش مصنوعی، محدودیت‌های فعلی فناوری AI و آینده این حوزه می‌پردازد. این ساختار جامع، کتاب را به یکی از کامل‌ترین منابع آموزشی و مرجع برای یادگیری هوش مصنوعی مدرن تبدیل کرده است.

با آرزوی موفقیت!

متاباران، همراه همیشگی شما در مسیر موفقیت