I
第 I 部分 · 人工智能
Artificial Intelligence
什么是人工智能？如何统一地刻画「智能行为」？本部分给出全书的世界观与总纲：以理性智能体为主线，把后续各章的算法组织成一个连贯的框架。
七大组成部分层层递进：从智能体的统一视角，到搜索、逻辑、概率与学习，最终回到语言、视觉与未来。
什么是人工智能？如何统一地刻画「智能行为」？本部分给出全书的世界观与总纲：以理性智能体为主线，把后续各章的算法组织成一个连贯的框架。
确定性环境下的问题求解：从状态空间搜索、对抗博弈到约束满足，这是经典 AI 算法的心脏地带，也是面试与竞赛的常客。
用逻辑刻画关于世界的知识、让机器自动推理并生成行动计划——符号主义 AI 的核心工程，也是知识图谱与可解释系统的思想源头。
当无知与随机无法用逻辑穷尽，概率成为理性信念的演算：贝叶斯网络、时序模型、效用理论与决策，构成现代 AI 处理不确定性的完整链条。
从数据中学习：监督学习与统计学习理论、概率模型与 EM、深度神经网络与强化学习——现代 AI 工业的主力部分。
AI 与真实世界交互的三大接口：语言（NLP 与大模型）、视觉（计算机视觉）和机器人（感知—规划—控制的物理智能体）。
面向未来的思考：伦理、安全与价值对齐，以及 AI 将走向何方——学完技术之后，这一部分回答「应当如何使用与治理」。
每一章都提供导学、要点、术语与配套代码，配合原书阅读效果最佳。
每章一段导读 + 五条学习要点，先建框架再啃细节。
270+ 核心概念的中英对照与一句话解释，扫清阅读障碍。
每章链接 aima-python 对应模块，学完即跑官方实现。
速览 / 系统精读 / 算法实践三条路线，按目标自由组合。