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人工智慧（英文版）
《人工智慧（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慧（AI）研究的主要内容，尤其强调实际套用，涉及数据挖掘等许多最新套用领域。
基本介绍
- 书名：人工智慧（英文版）
- 页数：370页
- 出版社：电子工业出版社
- 出版时间：2009年6月1日
- 装帧：平装
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
《人工智慧（英文版）》全书共13章，分别讲述了AI的历史、不用知识的搜寻、用知识的搜寻、AI与博弈、知识表示、机器学习、演化计算、神经网路I、机器人学与AI、智慧型Agent、来自生物的模型与混合模型以及AⅡ语言。《人工智慧（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慧着作相比，《人工智慧（英文版）》有自身的鲜明特色，且内容与国内人工智慧课程的教学内容吻合，尤其有利于培养学生解决人工智慧实际问题的能力。
《人工智慧（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，也适合广大人工智慧爱好者自学使用，《人工智慧（英文版）》也能为人工智慧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