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作者[美]罗素(Stuart J.Russell)、[美]诺维格(Peter Norvig) 著;殷建平、祝恩、刘越 译
出版社清华大学出版社
出版时间2013-11
版次3
装帧平装
货号9787302331094013
上书时间2023-06-16
《世界著名计算机教材精选·人工智能:一种现代的方法(第3版)》是经典的人工智能教材,已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。
《世界著名计算机教材精选·人工智能:一种现代的方法(第3版)》的新版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践,阐述了人工智能领域的核心内容,并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为七大部分:第1部分“人工智能”,第II部分“问题求解”,第III部分“知识、推理与规划”,第IV部分“不确定知识与推理”,第V部分“学习”,第VI部分“通信、感知与行动”,第VII部分“结论”。《世界著名计算机教材精选·人工智能:一种现代的方法(第3版)》既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法,还描述了其各个研究方向前沿的进展,同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外,本书的配套网址为教师和学生提供了大量教学和学习资料。
本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生,是高等院校本科生和研究生人工智能课的教材,也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。
StuartRussell,1962年生于英格兰的Portsmouth。他于1982年以一等成绩在牛津大学获得物理学学士学位,并于1986年在斯坦福大学获得计算机科学的博士学位。之后他进入加州大学伯克利分校,任计算机科学教授,智能系统中心主任,拥有Smith-Zadeh工程学讲座教授头衔。1990年他获得国家科学基金的“总统青年研究奖”(PresidentialYoungInvestigatorAward),1995年他是“计算机与思维奖”(ComputerandThoughtAward)的获得者之一。1996年他是加州大学的Miller教授(MillerProfessor),并于2000年被任命为首席讲座教授(Chancellor'sProfessorship)。1998年他在斯坦福大学做过Forsythe纪念演讲(ForsytheMemorialLecture)。他是美国人工智能学会的会士和前执行委员会委员。他已经发表100多篇论文,主题广泛涉及人工智能领域。他的其他著作包括《在类比与归纳中使用知识》(TheUseofKnowledgeinAnalogyabdInduction).以及(与EricWefald合著的)《做正确的事情:有限理性的研究》(DotheRightThing:StudiesinLimitedRationality)。
PeterNorvig,现为Google研究院主管(DirectorofResearch),2002-2005年为负责核心Web搜索算法的主管。他是美国人工智能学会的会士和ACM的会士。他曾经是NASAAmes研究中心计算科学部的主任,负责NASA在人工智能和机器人学领域的研究与开发,他作为Junglee的首席科学家帮助开发了一种zui早的互联网信息抽取服务。他在布朗(Brown)大学得应用数学学士学位,在加州大学伯克利分校获得计算机科学的博士学位。他获得了伯克利“卓越校友和工程创新奖”,从NASA获得了“非凡成就勋章”。他曾任南加州大学的教授,并是伯克利的研究员。他的其他著作包括《人工智能程序设计范型:通用Lisp语言的案例研究》(ParadigmsofAIProgramming:CaseStudiesinCommonLisp)和《Verbmobil:一个面对面对话的翻译系统》(Verbmobil:ATranslationSystemforFace-to-FaceDialog),以及《UNIX的智能帮助系统》(lntelligentHelpSystemsforUNIX)。
第1部分人工智能
第1章绪论
1.1什么是人工智能
1.2人工智能的基础
1.3人工智能的历史
1.4最新发展水平
1.5本章小结
参考文献与历史注释
习题
第2章智能Agent
2.1Agent和环境
2.2好的行为:理性的概念
2.3环境的性质
2.4Agent的结构
2.5本章小结
参考文献与历史注释
习题
第Ⅱ部分问题求解
第3章通过搜索进行问题求解
3.1问题求解Agent
3.2问题实例
3.3通过搜索求解
3.4无信息搜索策略
3.5有信息(启发式)的搜索策略
3.6启发式函数
3.7本章小结
参考文献与历史注释
习题
第4章超越经典搜索
4.1局部搜索算法和最优化问题
4.2连续空间中的局部搜索
4.3使用不确定动作的搜索
4.4使用部分可观察信息的搜索
4.5联机搜索Agent和未知环境
4.6本章小结
参考文献与历史注释
习题
第5章对抗搜索
5.1博弈
5.2博弈中的优化决策
5.3a-p剪枝
5.4不完美的实时决策
5.5随机博弈
5.6部分可观察的博弈
5.7博弈程序发展现状
5.8其他途径
5.9本章小结
参考文献与历史注释
习题
第6章约束满足问题
6.1定义约束满足问题
6.2约束传播:CSP中的推理
6.3CSP的回溯搜索
6.4CSP局部搜索
6.5问题的结构
6.6本章小结
参考文献与历史注释
习题
第Ⅲ部分知识、推理与规划
第7章逻辑Agent
7.1基于知识的Agent
7.2Wumpus世界
7.3逻辑
7.4命题逻辑:一种简单逻辑
7.5命题逻辑定理证明
7.6有效的命题逻辑模型检验
7.7基于命题逻辑的Agent
7.8本章小结
……
第Ⅳ部分不确定知识与推理
第V部分学习
第Ⅵ部分通讯、感知与行动
第Ⅶ部分结论
参考文献
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