人工智能 (第2版)

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史蒂芬·卢奇(Stephen Lucci)

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*尖的科学家和工程师。

丹尼·科佩克(Danny Kopec)

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。

译者简介

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。

出版者:人民邮电出版社
作者:[美] 史蒂芬·卢奇(Stephen Lucci)
出品人:异步图书
页数:560
译者:林赐
出版时间:2018-8-1
价格:108
装帧:平装
isbn号码:9787115488435
丛书系列:国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材
图书标签:
  • 人工智能 
  • AI 
  • 机器学习 
  • 计算机科学 
  • 计算机 
  • 算法_机器学习 
  • 神经网络 
  • 经典 
  •  
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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。

具体描述

读后感

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书籍本身是有些问题的,译者在翻译时似乎也有点想当然,很多都是初读起来感觉很别扭的话,看到第六章就有点看不下去了。 有些符号也是错误的,比如第三章里求最短距离,1150在正文中却变成了1050,而地点12345之间由于表述的问题也不好理解。 讲极小极大的时候,min和max、各自...

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书籍本身是有些问题的,译者在翻译时似乎也有点想当然,很多都是初读起来感觉很别扭的话,看到第六章就有点看不下去了。 有些符号也是错误的,比如第三章里求最短距离,1150在正文中却变成了1050,而地点12345之间由于表述的问题也不好理解。 讲极小极大的时候,min和max、各自...

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书籍本身是有些问题的,译者在翻译时似乎也有点想当然,很多都是初读起来感觉很别扭的话,看到第六章就有点看不下去了。 有些符号也是错误的,比如第三章里求最短距离,1150在正文中却变成了1050,而地点12345之间由于表述的问题也不好理解。 讲极小极大的时候,min和max、各自...

用户评价

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听了些视频,比较了多本书的结构,这本书告诉我人工智能的体系。 比较了多本,觉得这本和人工智能:一种现代方法,两本都不错。

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很久之前借的图书馆的书,读完没有什么印象了

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AI简史

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这是一本关于人工智能历史、现状、未来的文献综述,和我想的不大一样。出版社提供了原版英文课件和书中所有图片文件,必须表扬一下。

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- 引言: 概述 - 基础知识: 盲目搜索 知情搜索 博弈中的搜索 逻辑 知识表示 产生式系统 - 基于知识的系统: 不确定性 专家系统 机器学习 神经网络 受到自然启发的搜索 - 高级专题: NLP 自动规划 - 现在/未来: 机器人 高级计算机博弈 大事记

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