人工智能:一种现代的方法(第2版)(影印版)

人工智能
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作者:
出版社: 清华大学出版社
2006-05
版次: 2
ISBN: 9787302128298
定价: 128.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 1081页
原版书名: Artificial Intelligence: A Modern Approach
  • 本书被全世界89个国家的900多所大学用作教材。
    本书以详尽和丰富的资料,从理性智能体的角度,全面阐述了人工智能领域的核心内容,并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为8大部分:第一部分“人工智能”,第二部分“问题求解”,第三部分“知识与推理”,第四部分“规划”,第五部分“不确定知识与推理”,第六部分“学习”,第七部分“通信、感知与行动”,第八部分“结论”。本书既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法,还描述了其各个研究方向最前沿的进展,同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外,本书的配套网址http://aima.cs.berkeley.edu/为教师和学生提供了大量教学和学习资料。
    本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生,是高等院校本科生和研究生人工智能课的首选教材,也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。 StuartRussell,wasbornin1962inPortsmouth,England.HereceivedhisB.A.withfirst-classhon-oursinphysicsfromOxfordUndiversityin1982,andhisPh,D.incomputersciencefromStanfordin1986.HethenjoinedthefacultyoftheUniversityofCaliforniaatBerkeley,whereheisaprofessorofcomputerscience,directoroftheCenterforIntelligentSystems,andholderoftheSmith-ZadehChairinEngineering.In1990,hereceivedthePresidentialYoungInvestigatorAwardoftheNationalScienceFoundation,andin1995hewascowinneroftheComputersandThoughtAward.Hewasa1996MillerProfessoroftheUniversityofCaliforniaandwasappointedtoaChancellorsProfessorshipin2000.In1998,hegavetheForsytheMemorialLecturesatStanfordUniversityHeisaFellowandformerExecutiveCouncilmemberoftheAmericanAssociationforArtificialIntelligence.Hehaspublishedover100papersonawiderangeoftopicsinartificialintelligence.HisotherbooksincludeTheUseofKnowledgeinAnalogyandInductionand(withEricWefald)DotheRightThing:StudiesinLimitedRationality. IArtificialIntelligence
    1Introduction
    2IntelligentAgents
    11Problem-solving
    3SolvingProblemsbySearching
    4InformedSearchandExploration
    5ConstraintSatisfactionProblems
    6AdversarialSearch
    IllKnowledgeandreasoning
    7LogicalAgents
    8First-OrderLogic
    9InferenceinFirst-OrderLogic
    10KnowledgeRepresentation
    IVPlanning
    11Planning
    12PlanningandActingintheRealWOrld
    VUncertainknowledgeandreasoning
    13Uncertainty
    14ProbabilisticReasoning
    15ProbabilisticReasoningoverTime
    16MakingSimpleDecisions
    17MakingComplexDecisions
    VILearning
    18LearningfromObservations
    19KnowledgeinLearning
    20StatisticalLearningMethods
    21ReinforcementLearning
    VllCommunicating,perceiving,andacting
    22Communication
    23ProbabilisticLanguageProcessing
    24Perception
    25Robottes
    VlllConCluSionS
    26PhilosophicalFoundations
    27Al:PresentandFuture
    AMathematicalbackground
    BNotesonLanguagesandAlgorithms.
    Bibliography
    Index
  • 内容简介:
    本书被全世界89个国家的900多所大学用作教材。
    本书以详尽和丰富的资料,从理性智能体的角度,全面阐述了人工智能领域的核心内容,并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为8大部分:第一部分“人工智能”,第二部分“问题求解”,第三部分“知识与推理”,第四部分“规划”,第五部分“不确定知识与推理”,第六部分“学习”,第七部分“通信、感知与行动”,第八部分“结论”。本书既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法,还描述了其各个研究方向最前沿的进展,同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外,本书的配套网址http://aima.cs.berkeley.edu/为教师和学生提供了大量教学和学习资料。
    本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生,是高等院校本科生和研究生人工智能课的首选教材,也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。
  • 作者简介:
    StuartRussell,wasbornin1962inPortsmouth,England.HereceivedhisB.A.withfirst-classhon-oursinphysicsfromOxfordUndiversityin1982,andhisPh,D.incomputersciencefromStanfordin1986.HethenjoinedthefacultyoftheUniversityofCaliforniaatBerkeley,whereheisaprofessorofcomputerscience,directoroftheCenterforIntelligentSystems,andholderoftheSmith-ZadehChairinEngineering.In1990,hereceivedthePresidentialYoungInvestigatorAwardoftheNationalScienceFoundation,andin1995hewascowinneroftheComputersandThoughtAward.Hewasa1996MillerProfessoroftheUniversityofCaliforniaandwasappointedtoaChancellorsProfessorshipin2000.In1998,hegavetheForsytheMemorialLecturesatStanfordUniversityHeisaFellowandformerExecutiveCouncilmemberoftheAmericanAssociationforArtificialIntelligence.Hehaspublishedover100papersonawiderangeoftopicsinartificialintelligence.HisotherbooksincludeTheUseofKnowledgeinAnalogyandInductionand(withEricWefald)DotheRightThing:StudiesinLimitedRationality.
  • 目录:
    IArtificialIntelligence
    1Introduction
    2IntelligentAgents
    11Problem-solving
    3SolvingProblemsbySearching
    4InformedSearchandExploration
    5ConstraintSatisfactionProblems
    6AdversarialSearch
    IllKnowledgeandreasoning
    7LogicalAgents
    8First-OrderLogic
    9InferenceinFirst-OrderLogic
    10KnowledgeRepresentation
    IVPlanning
    11Planning
    12PlanningandActingintheRealWOrld
    VUncertainknowledgeandreasoning
    13Uncertainty
    14ProbabilisticReasoning
    15ProbabilisticReasoningoverTime
    16MakingSimpleDecisions
    17MakingComplexDecisions
    VILearning
    18LearningfromObservations
    19KnowledgeinLearning
    20StatisticalLearningMethods
    21ReinforcementLearning
    VllCommunicating,perceiving,andacting
    22Communication
    23ProbabilisticLanguageProcessing
    24Perception
    25Robottes
    VlllConCluSionS
    26PhilosophicalFoundations
    27Al:PresentandFuture
    AMathematicalbackground
    BNotesonLanguagesandAlgorithms.
    Bibliography
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