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人工智能:一種現代的方法(第3版)(簡體書)
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人工智能:一種現代的方法(第3版)(簡體書)

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商品簡介
作者簡介
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目次

商品簡介

《世界著名計算機教材精選·人工智能:一種現代的方法(第3版)》是最權威、最經典的人工智能教材,已被全世界100多個國家的1200多所大學用作教材。
《世界著名計算機教材精選·人工智能:一種現代的方法(第3版)》的最新版全面而系統地介紹了人工智能的理論和實踐,闡述了人工智能領域的核心內容,并深入介紹了各個主要的研究方向。全書分為七大部分:第1部分“人工智能”,第II部分“問題求解”,第III部分“知識、推理與規劃”,第IV部分“不確定知識與推理”,第V部分“學習”,第VI部分“通信、感知與行動”,第VII部分“結論”。《世界著名計算機教材精選·人工智能:一種現代的方法(第3版)》既詳細介紹了人工智能的基本概念、思想和算法,還描述了其各個研究方向最前沿的進展,同時收集整理了詳實的歷史文獻與事件。另外,本書的配套網址為教師和學生提供了大量教學和學習資料。
本書適合于不同層次和領域的研究人員及學生,是高等院校本科生和研究生人工智能課的首選教材,也是相關領域的科研與工程技術人員的重要參考書。

作者簡介

作者:(美國)羅素(Stuart J.Russell) (美國)諾維格(Peter Norvig) 譯者:殷建平 祝恩 劉越 陳躍新

名人/編輯推薦

《世界著名計算機教材精選·人工智能:一種現代的方法(第3版)》英文版有1100多頁,教學內容非常豐富,不但涵蓋了人工智能基礎、問題求解、知識推理與規劃等經典內容,而且還包括不確定知識與推理、機器學習、通訊感知與行動等專門知識的介紹。目前我們為本科生開設的學科基礎必修課“人工智能導論”主要介紹其中的經典內容,而研究生必修的核心課程“人工智能原理”主要關注其中的專門知識。其實《世界著名計算機教材精選·人工智能:一種現代的方法(第3版)》也適合希望提高自身計算系統設計水平的廣大應用計算技術的社會公眾,對參加信息學奧林匹克競賽和ACM程序設計競賽的選手及其教練員也有一定的參考作用。

目次

第Ⅰ部分人工智能
第1章緒論
1.1什么是人工智能
1.2人工智能的基礎
1.3人工智能的歷史
1.4最新發展水平
1.5本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第2章智能Agent
2.1Agent和環境
2.2好的行為:理性的概念
2.3環境的性質
2.4Agent的結構
2.5本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第Ⅱ部分問題求解
第3章通過搜索進行問題求解
3.1問題求解Agent
3.2問題實例
3.3通過搜索求解
3.4無信息搜索策略
3.5有信息(啟發式)的搜索策略
3.6啟發式函數
3.7本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第4章超越經典搜索
4.1局部搜索算法和最優化問題
4.2連續空間中的局部搜索
4.3使用不確定動作的搜索
4.4使用部分可觀察信息的搜索
4.5聯機搜索Agent和未知環境
4.6本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第5章對抗搜索
5.1博弈
5.2博弈中的優化決策
5.3α—β剪枝
5.4不完美的實時決策
5.5隨機博弈
5.6部分可觀察的博弈
5.7博弈程序發展現狀
5.8其他途徑
5.9本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第6章約束滿足問題
6.1定義約束滿足問題
6.2約束傳播:CSP中的推理
6.3CSP的回溯搜索
6.4CSP局部搜索
6.5問題的結構
6.6本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第Ⅲ部分知識、推理與規劃
第7章邏輯Agent
7.1基于知識的Agent
7.2Wumpus世界
7.3邏輯
7.4命題邏輯:一種簡單邏輯
7.5命題邏輯定理證明
7.6有效的命題邏輯模型檢驗
7.7基于命題邏輯的Agent
7.8本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第8章一階邏輯
8.1重溫表示
8.2一階邏輯的語法和語義
8.3運用一階邏輯
8.4一階邏輯的知識工程
8.5本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第9章一階邏輯的推理
9.1命題推理與一階推理
9.2合一和提升
9.3前向鏈接
9.4反向鏈接
9.5歸結
9.6本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第10章經典規劃
10.1經典規劃的定義
10.2狀態空間搜索規劃算法
10.3規劃圖
10.4其他經典規劃方法
10.5規劃方法分析
10.6本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第11章現實世界的規劃與行動
11.1時間、調度和資源
11.2分層規劃
11.3非確定性領域中的規劃與行動
11.4多Agent規劃
11.5本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第12章知識表示
12.1本體論工程
12.2類別和對象
12.3事件
12.4精神事件和精神對象
12.5類別的推理系統
12.6缺省信息推理
12.7互聯網購物世界
12.8本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
……
第Ⅳ部分不確定知識與推理
第Ⅴ部分學習
第Ⅵ部分通訊、感知與行動
第Ⅶ部分結論

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