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人工智能：复杂问题求解的结构和策略

人工智能：复杂问题求解的结构和策略

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作者: [美]

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2006-10

版次: 1

ISBN: 9787111197478

定价: 75.00

装帧: 平装

开本: 其他

纸张: 胶版纸

页数: 658页

分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>工程技术

本书是一本经典的人工智能教材。全面系统地阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。新版中增加了对“随机方法”的介绍，提出了自然语言理解中的一些问题。


  本书适合作为高等院校计算机教学中的人工智能教材，也可供人工智能领域的研究者及相关工程技术人员参考。出版者的话

专家指导委员会

译者序

前言

致谢

第一部分人工智能的历史渊源及研究范围

  第1章人工智能的历史及应用

    1.1 从伊甸园到第一台电子计算机

    1.2 人工智能的应用领域

    1.3 人工智能概要

    1.4 结语和参考文献

    1.5 习题

第二部分作为表示和搜索的人工智能

  第2章谓词演算

    2.0 简介

    2.1 命题演算

    2.2 谓词演算

    2.3 使用推理规则产生谓词演算表达式

    2.4 应用:一个基于逻辑的财务顾问

    2.5 结语和参考文献

    2.6 习题

  第3章用以搜索状态空间的结构和策略

    3.0 简介

    3.1 图论

    3.2 用于状态空间搜索的策略

    3.3 利用状态空间来表示谓词演算推理

    3.4 结语和参考文献

    3.5 习题

  第4章启发式搜索

    4.0 简介

    4.1 记发式搜索算法

    4.2 最佳优先搜索算法

    4.3 可采纳性、单调性和信息度

    4.4 在博弈中使用启发

    4.5 复杂度问题

    4.6 结语和参考文献

    4.7 习题

  第5章随机方法

    5.0 简介

    5.1 计数基础（选读）

    5.2 概率论基础

    5.3 随机方法学的应用

    5.4 贝叶斯定理

    5.5 结语和参考文献

    5.6 习题

  第6章为状态空间搜索建立控制算法

    6.0 简介

    6.1 基于递归搜索的例子:模式驱动推理

    6.2 产生式系统

    6.3 用于问题求解的黑板结构

    6.4 结语和参考文献

    6.5 习题

第三部分表示和智能:Al中的挑战

  第7章知识表示

  第8章求解问题的强方法

  第9章不确定条件下的推理

第四部分机器学习

  第10章基于符号的机器学习

  第11章连接主义的机器学习

  第12章机器学习:社会性和涌现性

第五部分人工智能问题求解的高级课题

  第13章自动推理

  第14章自然语言理解

第六部分人工智能语言与程序设计

  第15章 PROLOG介绍

  第16章 LISP介绍

第七部分后记

  第17章人工智能是经验式的学科

参考文献

作者索引

主题索引
内容简介:
本书是一本经典的人工智能教材。全面系统地阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。新版中增加了对“随机方法”的介绍，提出了自然语言理解中的一些问题。


  本书适合作为高等院校计算机教学中的人工智能教材，也可供人工智能领域的研究者及相关工程技术人员参考。
目录:
出版者的话

专家指导委员会

译者序

前言

致谢

第一部分人工智能的历史渊源及研究范围

  第1章人工智能的历史及应用

    1.1 从伊甸园到第一台电子计算机

    1.2 人工智能的应用领域

    1.3 人工智能概要

    1.4 结语和参考文献

    1.5 习题

第二部分作为表示和搜索的人工智能

  第2章谓词演算

    2.0 简介

    2.1 命题演算

    2.2 谓词演算

    2.3 使用推理规则产生谓词演算表达式

    2.4 应用:一个基于逻辑的财务顾问

    2.5 结语和参考文献

    2.6 习题

  第3章用以搜索状态空间的结构和策略

    3.0 简介

    3.1 图论

    3.2 用于状态空间搜索的策略

    3.3 利用状态空间来表示谓词演算推理

    3.4 结语和参考文献

    3.5 习题

  第4章启发式搜索

    4.0 简介

    4.1 记发式搜索算法

    4.2 最佳优先搜索算法

    4.3 可采纳性、单调性和信息度

    4.4 在博弈中使用启发

    4.5 复杂度问题

    4.6 结语和参考文献

    4.7 习题

  第5章随机方法

    5.0 简介

    5.1 计数基础（选读）

    5.2 概率论基础

    5.3 随机方法学的应用

    5.4 贝叶斯定理

    5.5 结语和参考文献

    5.6 习题

  第6章为状态空间搜索建立控制算法

    6.0 简介

    6.1 基于递归搜索的例子:模式驱动推理

    6.2 产生式系统

    6.3 用于问题求解的黑板结构

    6.4 结语和参考文献

    6.5 习题

第三部分表示和智能:Al中的挑战

  第7章知识表示

  第8章求解问题的强方法

  第9章不确定条件下的推理

第四部分机器学习

  第10章基于符号的机器学习

  第11章连接主义的机器学习

  第12章机器学习:社会性和涌现性

第五部分人工智能问题求解的高级课题

  第13章自动推理

  第14章自然语言理解

第六部分人工智能语言与程序设计

  第15章 PROLOG介绍

  第16章 LISP介绍

第七部分后记

  第17章人工智能是经验式的学科

参考文献

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人工智能复杂问题求解的结构和策略 (美)卢格尔(Luger,G.F.) 著,

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人工智能：复杂问题求解的结构和策略正版二手，当天发货

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人工智能复杂问题求解的结构和策略原书第五版卢格尔（LugerG.F.）史忠植张银奎赵志崑机械工业出版社 9787111197478

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人工智能：复杂问题求解的结构和策略 (原书第5版)

2006-10 印刷
印次: 1

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人工智能：复杂问题求解的结构和策略有点水迹

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