人工智能(復(fù)雜問題求解的結(jié)構(gòu)和策略英文版第4版)

內(nèi)容概要

這是一本經(jīng)典的人工智能教材，已被賓夕法尼亞州立大學(xué)、南加州大學(xué)、馬里蘭大學(xué)、杜克大學(xué)、布朗大學(xué)、喬治梅森大學(xué)等多所著名大學(xué)采用為人工智能課程的指定教材。書中從人工智能（AI）的歷史及其應(yīng)用開始介紹，涵蓋了AI問題求解的研究工具、AI和知識密集型問題求解的表示法、機(jī)器學(xué)習(xí)、重要的AI應(yīng)用領(lǐng)域、AI編程語言LISP和PROLOG等方面的內(nèi)容，最后提到了智能系統(tǒng)科學(xué)的可能性問題，考慮了當(dāng)前AI面臨的挑戰(zhàn)，討論了目前AI的局限，并設(shè)計(jì)了AI的未來。本書中的算法用類Pascal的偽代碼描述，清晰易讀。

作者簡介

George F.Luger于1973年在賓夕法尼亞大學(xué)獲得博士學(xué)位，并在之后的5年間在愛丁堡大學(xué)人工智能系進(jìn)行博士后研究?，F(xiàn)在他是新墨西哥大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)研究、語言學(xué)及心理學(xué)教授。

書籍目錄

PART 1ARTIFICIAL INTELLIGENCE：ITS ROOTSAND SCOPE1 1 AL：HISTORY AND APPLICATIONSPART 2ARTIFICIAL INTELLIGENCE ASREPRESENTATION AND SEARCH2 THE PREDICATE CALCULUS3 STRUCTURES AND STRATEGIES FOR STATE SPACE SEARCH4 HEURISTIC SEARCH 5 CONTROL AND IMPLEMENTATION OF STATE SPACE SEARCHPART IIIREPRESENTATION AND INTELLIGENCE：6 KNOWLEDGE REPRESENTATION7 STRONG METHOD PROBLEM SOLVING8 REASONING IN UNCERTAIN SITUATIONSPART IVMACHINE LEARNING9 MACHINE LEARNING：SYMBOL-BASED10 MACHINE LEARNING：CONNECTIONIST11 MACHINE LEARNING：SOCIAL AND EMERGENT PART VADVANCED TOPICS FOR AL PROBLEM SOLVING 12 AUTOMATED REASONING13 UNDERSTANDING NATURAL LANGUAGEPART VILANGUAGES AND PROGRAMMING TECHNIQUES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE14 AN INTRODUCTION TO PROLOGPART VI：14 AN INTRODUCTION TO PROLOG15 AN INTRODUCTION TO LISPPART VIIEPILOGUE16 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS EMPIRICAL ENQUIRY

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無

評論、評分、閱讀與下載

---

    人工智能(復(fù)雜問題求解的結(jié)構(gòu)和策略英文版第4版) PDF格式下載

---