人工智能(第2版)
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作者(美)史蒂芬·卢奇(Stephen Lucci),(美)丹尼·科佩克(Danny Kopec)
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115488435
出版时间2018-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数585页
字数895千字
定价108元
货号SC:9787115488435
上书时间2024-09-18
商品详情
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作者简介:
史蒂芬·卢奇，拥有纽约市立大学的博士学位，目前在纽约市立大学教授计算机科学课程。他曾在高性能计算领域发表了多篇论文，并且是NASA发起的MU-SPIN项目的学术带头人。MU-SPIN项目旨在为NASA培养下一代很好的科学家和工程师。
丹尼·科佩克，拥有爱丁堡大学博士学位，目前在纽约市立大学布鲁克林学院和纽约市立大学研究生中心任教。他发表过多篇论文，并出版过几本书，还是一位国际象棋大师。
林赐，软件设计师、网络工程师，毕业于渥太华大学系统科学硕士专业，已翻译出版《Python神经网络编程》等多本技术图书。
主编推荐:
图文详细、示例丰富，同时配备诸多附加资源，非常适合作为自学和教学指南。
美国经典教材，在Amazon上，被评价为自Russell & Norvig的《人工智能：一种现代方法》之后更好的教材，更加适合本科生使用。
当前，人工智能的发展进入了新的历史阶段，成为科研、教学和创业等领域关注的热点。我国正在大力培养人工智能领域的专业人才，一些高校成立了人工智能学院，还有许多高校开设了人工智能相关专业。
本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的百科全书”。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。
本书提供了丰富的教学配套资源，适合作为高等院校人工智能相关专业的教材，也适合对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读和参考。
● 基于人工智能的理论基础，展示全面、新颖、丰富多彩且易于理解的人工智能知识体系。
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● 包含300多幅图，详细描述了人工智能方法在实际工作中的问题，并给出了部分习题的解答。
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配套资源
● 本书附录D“应用程序和数据”提到的应用程序示例、用于神经网络训练的练习数据和若干高级计算问题概览。
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内容简介:
作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。
本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、高级专题以及现在和未来五部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起，就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统，以及受到自然启发的搜索等。第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理，回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就，并对其未来进行了展望。
本书系统、全面地涵盖了人工智能的相关知识，既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识，也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展，更辅以实例，可以帮助读者扎扎实实打好基础。本书特色鲜明、内容易读易学，适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。
目录:
第一部分引言
第1章人工智能概述 2
1.0 引言 2
1.0.1 人工智能的定义 3
1.0.2 思维是什么？智能是什么？ 3
1.1 图灵测试 5
1.1.1 图灵测试的定义 6
1.1.2 图灵测试的争议和批评 8
1.2 强人工智能与弱人工智能 9
1.3 启发法 11
1.3.1 长方体的对角线：解决一个相对简单但相关的
问题 11
1.3.2 水壶问题：向后倒推 12
1.4 识别适用人工智能来求解的问题 13
1.5 应用和方法 15
1.5.1 搜索算法和拼图 16
1.5.2 二人博弈 18
1.5.3 自动推理 18
1.5.4 产生式规则和专家系统 19
1.5.5 细胞自动机 20
1.5.6 神经计算 21
1.5.7 遗传算法 23
1.5.8 知识表示 23
1.5.9 不确定性推理 24
1.6 人工智能的早期历史 25
1.7 人工智能的近期历史到现在 29
1.7.1 博弈 29
1.7.2 专家系统 30
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