《人工智能(英文版)》是2009年电子工业出版社出版的图书,作者是(美国)琼斯。本书包含当前人工智能(AI)研究的主要内容,尤其强调实际应用,涉及数据挖掘等许多最新应用领域。

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中文名

人工智能(英文版)

作者

(美国)琼斯

类别

图书

语言

简体中文

出版社

电子工业出版社

页数

370页

开本

16开本

出版时间

2009年6月1日

装帧

平装

所属丛书

国外计算机科学教材系列

图书信息

出版社: 电子工业出版社;

丛书名: 国外计算机科学教材系列

:

正文语种: 简体中文

开本: 16

ISBN: 9787121086564

条形码: 9787121086564

尺寸: 23.4 x 18.4 x 1.8 cm

重量: 558 g

作者简介

作者:(美国)琼斯

内容简介

《人工智能(英文版)》全书共13章,分别讲述了AI的历史、不用知识的搜索、用知识的搜索、AI与博弈、知识表示、机器学习、演化计算、神经网络I、机器人学与AI、智能Agent、来自生物的模型与混合模型以及AⅡ语言。《人工智能(英文版)》给出了算法的较详细实现,与现有的以理论基础为核心的大多数经典人工智能著作相比,《人工智能(英文版)》有自身的鲜明特色,且内容与国内人工智能课程的教学内容吻合,尤其有利于培养学生解决人工智能实际问题的能力。

《人工智能(英文版)》适合高等学校计算机、自动化等信息学科的本科生和研究生阅读,也适合广大人工智能爱好者自学使用,《人工智能(英文版)》也能为人工智能研究人员了解各种算法的设计思路和具体实现框架提供参考。

目录

Chapter 1 The History of AI

What is Intelligence?

The Search for Mechanical Intelligence

The Very Early Days (the early 1950s)

Artificial Intelligence Emerges as a Field

AI's Winter

AI Re-emerges

AI Inter-Disciplinary R&D

Systems Approach

Overview of this Book

Chapter Summary

References

Resources

Exercises

Chapter 2 Uninformed Search

Search and AI

Classes of Search

General State Space Search

Trees, Graphs, and Representation

Uninformed Search

Improvements

Algorithm Advantages

Chapter Summary

Algorithms Summary

References

Exercises

Chapter 3 Informed Search

Informed Search

Best-First Search (Best-FS)

A* Search

Hill-Climbing Search

Simulated Annealing (SA)

Tabu Search

Constraint Satisfaction Problems (CSP)

Constraint Satisfaction Algorithms

Chapter Summary

Algorithms Summary

References

Resources

Exercises

Chapter 4 AI and Games

Two-Player Games

The Minimax Algorithm

Classical Game AI

Video Game AI

Chapter Summary

References

Resources

Exercises

Chapter 5 Knowledge Representation

Introduction

Types of Knowledge

The Role of Knowledge

Semantic Networks

Frames

Propositional Logic

First-Order Logic (Predicate Logic)

Semantic Web

Computational Knowledge Discovery

Ontology

Communication of Knowledge

Chapter Summary

References

Resources

Exercises

Chapter 6 Machine Learning

Machine-Learning Algorithms

Chapter Summary

Resources

Exercises

Chapter 7 Evolutionary Computation

Short History of Evolutionary Computation

Biological Motivation

……

Chapter 8Neural Networks I

Chapter 9 Neural Networks II

Chapter 10 Robotics and AI

Chapter 11 Intelligent Agents

Chapter 12 Biologically Inspired and Hybrid Models

Chapter 13 The Languages of AI