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人工智能 复杂问题求解的结构和策略 英文版 第6版(经典原版书库)
来源:互联网   发布日期:2011-09-16 10:36:56   浏览:51195次  

导读: 人工智能 复杂问题求解的结构和策略 英文版 第6版(经典原版书库) [点击查看大图] 4.6分 网友口碑 (13人参与评分) 从下面 10 家网店中选购 返回首页 商品信息商家优惠价格(从低到高)去商家购买 人工智能:复杂问题求解的结构和策略(英文影印版.第6版) 互动 京...


人工智能 复杂问题求解的结构和策略 英文版 第6版(经典原版书库)

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编辑推荐(当当)


    “在该领域里学生经常遇到许罗很难的概念,通过深刻的实例与简单明了的祝圈,该书清晰而准确垲阚述了这些概念。”
    ——Toseph Lewis,圣迭戈州立大学
    “本书是人工智能课程的完美补充。它既给读者以历史的现点,又给幽所有莰术的宾用指南。这是一本必须要推荐的人工智能的田书。”
    ——-Pascal Rebreyend,瑞典达拉那大学
    “该书的写作风格和全面的论述使它成为人工智能领域很有价值的文献。”
    ——Malachy Eaton,利默里克大学

编辑推荐(卓越)

    《人工智能:复杂问题求解的结构和策略(英文版)(第6版)》是一本经典的人工智能教材,全面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。《人工智能:复杂问题求解的结构和策略(英文版)(第6版)》新增内容新增一章,介绍用于机器学习的随机方法,包括一阶贝叶斯网络、各种隐马尔可夫模型,马尔可夫随机域推理和循环信念传播。
    介绍针对期望最大化学习以及利用马尔可夫链蒙特卡罗采样的结构化学习的参数选择,加强学习中马尔可夫决策过程的利用。
    介绍智能体技术和本体的使用。
    介绍自然语言处理的动态规划(Earley语法析器),以及Viterbi等其他概率语法分析技术。
    书中的许多算法采用Prolog.Lisp和Java语言来构建。

目录

Preface
Publisher's Acknowledgements
PART I ARTIFIClAL INTELLIGENCE:ITS ROOTS AND SCOPE
1 A1:HISTORY AND APPLICATIONS
1.1 From Eden to ENIAC:Attitudes toward Intelligence,Knowledge,andHuman Artifice
1.2 0verview ofAl Application Areas
1.3 Artificial Intelligence A Summary
1.4 Epilogue and References
1.5 Exercises
PART II ARTIFlClAL INTELLIGENCE AS REPRESENTATION AN D SEARCH
2 THE PREDICATE CALCULUS
2.0 Intr0血ction
2.1 The Propositional Calculus
2.2 The Predicate Calculus
2.3 Using Inference Rules to Produce Predicate Calculus Expressions
2.4 Application:A Logic—Based Financial Advisor
2.5 Epilogue and References
2.6 Exercises
3 STRUCTURES AND STRATEGIES FOR STATE SPACE SEARCH
3.0 Introducfion
3.1 GraphTheory
3.2 Strategies for State Space Search
3.3 using the state Space to Represent Reasoning with the Predicate Calculus
3.4 Epilogue and References
3.5 Exercises
4 HEURISTIC SEARCH
4.0 Introduction
4.l Hill Climbing and Dynamic Programmin9
4.2 The Best-First Search Algorithm
4.3 Admissibility,Monotonicity,and Informedness
4.4 Using Heuristics in Games
4.5 Complexity Issues
4.6 Epilogue and References
4.7 Exercises
5 STOCHASTIC METHODS
5.0 Introduction
5.1 The Elements ofCountin9
5.2 Elements ofProbabilityTheory
5.3 Applications ofthe Stochastic Methodology
5.4 Bayes’Theorem
5.5 Epilogue and References
5.6 Exercises
6 coNTROL AND IMPLEMENTATION OF STATE SPACE SEARCH
6.0 Introduction l93
6.1 Recursion.Based Search
6.2 Production Systems
6.3 The Blackboard Architecture for Problem Solvin9
6.4 Epilogue and References
6.5 Exercises
PARTIII CAPTURING INTELLIGENCE:THE AI CHALLENGE
7 KNOWLEDGE REPRESENTATION
7.0 Issues in Knowledge Representation
7.1 A BriefHistory ofAI Representational Systems
……
8 STRONG METHOD PROBLEM SOLVING
9 REASONING IN UNCERTAIN SITUATIONS
PART Ⅳ MACHINE LEARNING
10 MACHINE LEARNING:SYMBOL-BASED
11 MACHINE LEARNING:CONNECTIONIST
12 MACHINE LEARNING:GENETIC AND EMERGENT
13 MACHINE LEARNING:PROBABILISTIC
PART Ⅴ ADVANCED TOPICS FOR AI PROBLEM SOLVING
14 AUTOMATED REASONING
15 UNDERSTANDING NATURAL LANGUAGE
PART Ⅵ EPILOGUE
16 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS EMPIRICAL ENQUIRY

内容提要(当当)

    本书是一本经典的人工智能教材,全面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。

书评(卓越)

“在该领域里学生经常遇到许罗很难的概念,通过深刻的实例与简单明了的祝圈,该书清晰而准确垲阚述了这些概念。”
——Toseph Lewis,圣迭戈州立大学
“本书是人工智能课程的完美补充。它既给读者以历史的现点,又给幽所有莰术的宾用指南。这是一本必须要推荐的人工智能的田书。”
——-Pascal Rebreyend,瑞典达拉那大学
“该书的写作风格和全面的论述使它成为人工智能领域很有价值的文献。”
——Malachy Eaton,利默里克大学

书摘(卓越)

插图:



postconditions of each action are in.the column below it. For example, row 5 lists the pre-conditions for pickup(X) and Column 6 lists the postconditions (the add and delete lists) ofpickup(X). These postconditions are placed in the row of the action that uses them as pre-conditions, organizing them in a manner relevant to further actions. The triangle table'spurpose is to properly interleave the preconditions and postconditions of each of thesmaller actions that make up the larger goal. Thus, triangle tables address non-linearityissues in planning on the macro operator level; Partial-Order Planners (Russell and Norvig1995) and other approaches have further addressed these issues.
One advantage of triangle tables is the assistance they can offer in attempting torecover from unexpected happenings, such as a block being slightly out of place, or acci-dents, such as dropping a block. Often an accident can require backing up several stepsbefore the plan can be resumed. When something goes wrong with a solution the plannercan go back into the rows and columns of the triangle table to check what is true. Once theplanner has figured out what is still true within the rows and columns, it then knows whatthe next step must be if the larger solution is to be restarted. This is formalized with thenotion of a kernel.
The nth kernel is the intersection of all rows below and including the nth row and allcolumns to the left of and including the rtth column. In Figure 8.21 we have outlined thethird kernel in bold. In carrying out a plan represented in a triangle table, the ith operation(that is, the operation in row i) may be performed only if all predicates contained in the ithkernel aretrue. This offers a straightforward way of verifying that a step can be taken andalso supports systematic recovery from any disruption of the plan. Given a triangle table,we find and execute the highest-numbered action whose kernel is enabled.

作者简介(当当)

心情指数: 开心 阅读场所: 书桌旁 
发表于 2009-04-15 11:13

英文版的,看起来比较烦,不错的内容!









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