با عضویت در کانال کتابخانه هوش فعال جدیدترین کتاب ها را در تلگرام دریافت نمایید لینک عضویت
📘 دربارهی کتاب
کتاب Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents یکی از منابع بسیار معتبر در حوزهی هوش مصنوعی (AI) است که توسط دو استاد برجسته، David L. Poole و Alan K. Mackworth نوشته شده است. این کتاب به زبان ساده مفاهیم پایهای هوش مصنوعی را توضیح میدهد و از زاویهی «عاملهای محاسباتی» (Computational Agents) به تحلیل رفتار هوشمند میپردازد.
📅 تاریخ انتشار: نسخه 0.7.7، در تاریخ 2 آگوست 2019
📄 تعداد صفحات: حدود 700 صفحه
🔢 شابک (ISBN): 978-1107195394
🌐 وبسایت رسمی: www.aipython.org
👨💻 زبان برنامهنویسی مرتبط: Python
⚖️ مجوز انتشار: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 (آزاد برای استفاده غیرتجاری با ذکر منبع)
🎯 هدف اصلی کتاب
نویسندگان این کتاب با یک هدف مشخص دست به کار شدهاند:
«آموزش هوش مصنوعی بهصورت علمی، گامبهگام و با رویکرد عملی برای همهی علاقهمندان.»
این کتاب تلاش میکند تا خواننده را از مفاهیم پایه مثل جستوجو و استدلال منطقی تا مباحث پیشرفتهتری مانند یادگیری تقویتی و سیستمهای چندعامله پیش ببرد.
🧠 فصلهای مهم و موضوعات کلیدی
| 🧩 موضوع | 📚 توضیح کوتاه |
|---|---|
| Agent-based AI | درک نحوهی تصمیمگیری عاملهای هوشمند در محیطهای پویا |
| Search Algorithms | بررسی الگوریتمهای جستوجو مانند BFS، DFS و A* |
| Constraint Satisfaction | حل مسائل قیددار مثل Sudoku |
| Logic & Reasoning | منطق گزارهای و استنتاج خودکار |
| Probability & Uncertainty | استدلال در شرایط عدم قطعیت |
| Planning | برنامهریزی خودکار برای رسیدن به هدف |
| Learning & Reinforcement | یادگیری ماشین و الگوریتمهای تقویتی |
| Multi-Agent Systems | تعامل بین چند عامل هوشمند در یک محیط مشترک |
💻 نسخه پایتون (AIPython)
یکی از جذابترین بخشهای این کتاب، مجموعهی کدهای پایتون (AIPython) است که تمام مثالهای نظری کتاب را بهصورت برنامهنویسی پیادهسازی میکند. این کدها برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقهمندان به یادگیری عملی هوش مصنوعی بسیار مفید است.
📥 برای دانلود مستقیم نسخهی کدها: 👉 http://aipython.org
📦 ساختار پروژهی AIPython
پس از دانلود، پوشهی پروژه به شکل زیر است:
AIPython/
│
├── search.py # الگوریتمهای جستوجو
├── csp.py # حل مسائل قیددار
├── planning.py # برنامهریزی خودکار
├── probability.py # مدلهای احتمالاتی
├── learning.py # یادگیری ماشین
└── utils.py # توابع کمکی
مثلاً برای اجرای یک مثال جستوجو میتوان از دستور زیر استفاده کرد:
python3 -m aipython.search
📊 مزایای این کتاب نسبت به سایر منابع
✅ جامع و عمیق: تمام مبانی هوش مصنوعی را از پایه تا پیشرفته پوشش میدهد.
✅ پشتیبانی از مثالهای عملی: هر مبحث با کد پایتون واقعی همراه است.
✅ مناسب برای خودآموزی: برای دانشجویان و علاقهمندان بدون پیشزمینهی قوی طراحی شده است.
✅ رایگان و متنباز: میتوانید بهصورت کاملاً رایگان از مطالب و کدهای آن استفاده کنید.
🔍 نقد و بررسی کتاب
این کتاب یکی از آثار علمی برجسته در حوزهی آموزش هوش مصنوعی است، اما مانند هر اثر دیگری نقاط قوت و ضعف خود را دارد:
🌟 نقاط قوت:
- محتوای دقیق، علمی و معتبر دانشگاهی
- توضیحات روان با تمرکز بر مفهوم عاملها
- وجود کدهای عملی برای هر فصل
- مناسب برای پروژههای دانشگاهی و پژوهشی
⚠️ نقاط ضعف:
- برای مبتدیان مطلق کمی سنگین است
- ترجمهی فارسی رسمی برای آن هنوز وجود ندارد
- گاهی مثالها نیاز به درک ریاضی پایه دارند
💬 نظر کاربران و جامعهی علمی
در دانشگاههای معروفی مانند MIT، Stanford، UBC و Cambridge از این کتاب بهعنوان منبع درسی استفاده میشود. بسیاری از دانشجویان آن را یکی از بهترین کتابهای خودآموز هوش مصنوعی میدانند، چون ترکیبی از نظریه + تمرین + کدنویسی است.
💡 پیشنهاد برای خوانندگان
اگر بهتازگی وارد دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شدهاید، این کتاب یکی از بهترین گزینهها برای شروع است. اما اگر پیشزمینهی برنامهنویسی پایتون ندارید، پیشنهاد میشود ابتدا دورهی مقدماتی پایتون را بگذرانید.
🏁 جمعبندی نهایی
📘 نام کتاب: Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents
👨🏫 نویسندگان: David L. Poole و Alan K. Mackworth
📄 تعداد صفحات: حدود 700 صفحه
🧠 موضوع: مبانی هوش مصنوعی بر پایه عاملها
💻 زبان برنامهنویسی: Python
⚖️ مجوز: Creative Commons BY-NC-SA 4.0
📅 سال انتشار: 2019
💰 دسترسی: رایگان
🆓 دانلود رایگان کتاب
