人工智能

內(nèi)容概要

本書是一本經(jīng)典的人工智能教材。全面系統(tǒng)地闡述了人工智能的基礎(chǔ)理論，有效結(jié)合了求解智能問題的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及實現(xiàn)的算法，把人工智能的應(yīng)用程序應(yīng)用于實際環(huán)境中，并從社會和哲學(xué)、心理學(xué)以及神經(jīng)生理學(xué)角度對人工智能進行了獨特的討論。新版中增加了對“隨機方法”的介紹，提出了自然語言理解中的一些問題。    本書適合作為高等院校計算機教學(xué)中的人工智能教材，也可供人工智能領(lǐng)域的研究者及相關(guān)工程技術(shù)人員參考。

作者簡介

作者：(美)盧格爾

書籍目錄

出版者的話專家指導(dǎo)委員會譯者序前言致謝第一部分 人工智能的歷史淵源及研究范圍  第1章 人工智能的歷史及應(yīng)用    1.1 從伊甸園到第一臺電子計算機    1.2 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域    1.3 人工智能概要    1.4 結(jié)語和參考文獻    1.5 習(xí)題第二部分 作為表示和搜索的人工智能  第2章 謂詞演算    2.0 簡介    2.1 命題演算    2.2 謂詞演算    2.3 使用推理規(guī)則產(chǎn)生謂詞演算表達式    2.4 應(yīng)用:一個基于邏輯的財務(wù)顧問    2.5 結(jié)語和參考文獻    2.6 習(xí)題  第3章 用以搜索狀態(tài)空間的結(jié)構(gòu)和策略    3.0 簡介    3.1 圖論    3.2 用于狀態(tài)空間搜索的策略    3.3 利用狀態(tài)空間來表示謂詞演算推理    3.4 結(jié)語和參考文獻    3.5 習(xí)題  第4章 啟發(fā)式搜索    4.0 簡介    4.1 記發(fā)式搜索算法    4.2 最佳優(yōu)先搜索算法    4.3 可采納性、單調(diào)性和信息度    4.4 在博弈中使用啟發(fā)    4.5 復(fù)雜度問題    4.6 結(jié)語和參考文獻    4.7 習(xí)題  第5章 隨機方法    5.0 簡介    5.1 計數(shù)基礎(chǔ)（選讀）    5.2 概率論基礎(chǔ)    5.3 隨機方法學(xué)的應(yīng)用    5.4 貝葉斯定理    5.5 結(jié)語和參考文獻    5.6 習(xí)題  第6章 為狀態(tài)空間搜索建立控制算法    6.0 簡介    6.1 基于遞歸搜索的例子:模式驅(qū)動推理    6.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)    6.3 用于問題求解的黑板結(jié)構(gòu)    6.4 結(jié)語和參考文獻    6.5 習(xí)題第三部分 表示和智能:Al中的挑戰(zhàn)  第7章 知識表示  第8章 求解問題的強方法  第9章 不確定條件下的推理第四部分 機器學(xué)習(xí)  第10章 基于符號的機器學(xué)習(xí)  第11章 連接主義的機器學(xué)習(xí)  第12章 機器學(xué)習(xí):社會性和涌現(xiàn)性第五部分 人工智能問題求解的高級課題  第13章 自動推理  第14章 自然語言理解第六部分 人工智能語言與程序設(shè)計  第15章 PROLOG介紹  第16章 LISP介紹第七部分 后記  第17章 人工智能是經(jīng)驗式的學(xué)科參考文獻作者索引主題索引

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