1.全球1500多所学校采用的教材，国内众多高校选用。
2.配备丰富的教学资源，解决教师授课后顾之忧。
3.配套网站提供多种语言版本源代码，满足不同编程语言使用者的自学需要。
4.程序员入门人工智能领域的推荐书籍。
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。
第 一部分 人工智能基础
第 1 章 绪论 2
第 2 章 智能体 32
第 3 章 通过搜索进行问题求解 54
第 4 章 复杂环境中的搜索 95
第 5 章 对抗搜索和博弈 124
第 6 章 约束满足问题 152
第 7 章 逻辑智能体 176
第 8 章 一阶逻辑 211
第 9 章 一阶逻辑中的推断 236
第 10 章 知识表示 265
第 11 章 自动规划 290
第 12 章 不确定性的量化 326
第 13 章 概率推理 348
第 14 章 时间上的概率推理 388
第 15 章 概率编程 421
第 16 章 做简单决策 444
第 17 章 做复杂决策 473
第 18 章 多智能体决策 505
第 19 章 样例学习 550
第 20 章 概率模型学习 610
第 21 章 深度学习 635
第 22 章 强化学习 668
第 23 章 自然语言处理 698
第 24 章 自然语言处理中的深度学习 727
第 25 章 计算机视觉 748
第 26 章 机器人学 785
第 27 章 人工智能的哲学、伦理和安全性 832
第 28 章 人工智能的未来 857
斯图尔·罗素（Stuart Russell），1986年他进入加利福尼亚大学伯克利分校，任计算机科学系教授，并曾担任系主任，人类兼容人工智能中心主任，他也是史密斯?C扎德（Smith-Zadeh）工程系讲席教授。1990年，他获得了美国国家科学会（NSF）杰出青年科学家总统奖；1995年，他成为计算机与思想奖的获奖人之一。他是美国人工智能协会（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，他在巴黎担任布莱斯·帕斯卡（Blaise Pascal）。他在人工智能领域发表了300多篇论文，涉及范围广泛。 彼得·诺维格（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。他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。他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。他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。他是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。
本书是在世界范围内广受欢迎的人工智能教材之一，其鲜明的点有二：一，一卷在手，人工智能方方面面的主要知识被系统性地总结，知识内容与前沿知识内容取舍剪裁别具匠心，深具章法，驾轻就熟，相得益彰，颇有一种”包藏人工智能宇宙之机，吞吐人工智能天地之志”的架势；二，文字阐述深入浅出，言简意赅，旁征博引，详略得当，同时适合初学者以及在人工智能领域已有一定经验和造诣者这两大类人群阅读和学习，各取所需，甘之若饴。本书冠以人工智能的”现代方法”，可谓实至名归。别是在以勃兴于2011年的深度学习模型为基本表征的人
