人工智能

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)、南加利福尼亞大學(xué)、馬里蘭大學(xué)圣瑪麗斯學(xué)院、密歇根科技大學(xué)、密西西比州立大學(xué)、波特蘭州立大學(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、機器學(xué)習(xí)、重要的AI應(yīng)用領(lǐng)域、人工智能編程語言LISP和PROLOG等方面的內(nèi)容，討論了智能系統(tǒng)科學(xué)的可能性問題，以及現(xiàn)在AI面臨的挑戰(zhàn)和目前AI的局限，并探討了人工智能的未來。本書中的算法用類Pascal的偽代碼描述，使算法清晰易讀。     閱讀本書要求學(xué)生已經(jīng)學(xué)過離散數(shù)學(xué)課程，包括謂詞演算和圖論的基本知識，并且學(xué)過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程，包括樹、圖、遞歸搜索，會使用堆棧、隊列和優(yōu)先級隊列。

作者簡介

George F.Luger，1973年在賓夕法尼亞大學(xué)獲得博士學(xué)位，在其后的五年，他在愛丁堡大學(xué)人工智能系從事博士后研究工作。目前，他是新墨西哥大學(xué)的計算機科學(xué)、語言學(xué)以及心理學(xué)教授。

書籍目錄

PrifacePublisher's AcknowledgementsPART I  ARTIFICIAL INTELLIGENCE:ITS ROOTS AND SCOPE  1 AI:HISTORY AND APPLICATIONSPART Ⅱ  ARTIFICIALO INTELLIGENCE AS REPRESENTATION AND SEARCH  2 THE PREDICATE CALCULUS  3 STRUCTURES AND STRATEGIES FOR STATE SPACE SEARCH  4 HEURISTIC SEARCH  5 CONTROL AND IMPLEMENTATION OF STATE SPACE SEARCHPART Ⅲ   REPRESENTATION AND INTELLIGENCE:THE AI CHALLENGE  6 KNOWLEDGE REPRESENTATION  7 STRONG METHOD PROBLEM SOLVING  8 REASONING IN UNCERTAIN SITUATIONS PART Ⅳ  MACHINE LEARNING  9 MACHINE LEARNING:SYMBOL-BASED  10 MACHINE LEARNING:CONNECTIONIST  11 MACHINE LEARNING:SOCIAL AND EMERGENTPART Ⅴ  ADVANCED TOPICS FOR AI POBLEM SOLVING  12 AUTOMATED REASONING  13 UNDERSTANDING NATURAL LANGUAGE PART Ⅵ  LANGUAGES AND PROGRAMMING TECHNIQUES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE  14 AN INTRODUCTION TO PROLOG  15 AN INTRODUCTION TO LISP  16 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS EMPIRICAL ENQUIRYPART Ⅶ  EPILOGUE  17  Artificial Intelligence as Empirical EnquiryBibliographyAuthor IndexSubject Index

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