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正版 人工智能实战:使用C#的机器学习机器人和Agent解决方案
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第1章 逻辑学与人工智能1.1 逻辑是什么1.2 命题逻辑1.3 逻辑联结词1.3.1 否定1.3.2 合取1.3.3 析取1.3.4 蕴涵1.3.5 等值1.4 命题逻辑定律1.5 范式1.6 逻辑电路1.7 实际问题:使用继承和C#运算符计算逻辑公式的值1.8 实际问题:将逻辑公式表达为二叉决策树1.9 实际问题:将公式转换为否定范式(NNF)1.10 实际问题:将公式转换为合取范式(CNF)1.11 本章小结第2章 自动定理证明和一阶逻辑2,1自动定理证明2.2 实际问题:C#中的Clause类和Cnf类2.3 DPLL算法2.4 实际问题:在命题逻辑中建模鸽巢原理2.5 实际问题:判断一个命题逻辑公式是否可满足2.6 一阶逻辑2.7 实际问题:清洁机器人2.8 本章小结第3章 Agents3.1 Agent是什么3.2 Agent的属性3.3 Agent环境的类型3.4 有状态Agent3.5 实际问题:将清洁机器人作为Agent建模并对其添加状态3.6 Agent的架构3.6.1 反应式架构:包容架构3.6.2 慎思式架构:BDI架构3.6.3 混合架构3.6.4 旅行机3.6.5 InteRRaP3.7 本章小结第4章 火星漫游车4.1 火星漫游车简介4.2 火星车的架构4.3 火星车的程序代码4.4 MarsRover可视化应用程序4.5 本章小结第5章 多Agent系统5.1 多Agent系统是什么5.2 多Agent组织5.3 通信5.3.1 言语行为理论5.3.2 Agent通信语言(ACL)5.4 协调与合作5.4.1 使用合同网协商5.4.2 社会规范与社会5.5 本章小结第6章 基于WCF的多Agent系统通信6.1 服务6.2 契约6.3 绑定6.4 端点6.5 发布者/订阅者模式6.6 实际问题:利用WCF在多个Agent之间通信6.7 本章小结……第7章 清洁Agent:一个多Agent系统第8章 仿真第9章 支持向量机第10章 决策树第11章 神经网络第12章 手写数字识别第13章 聚类和多目标聚类第14章 启发式方法&元启发式方法第15章 游戏编程第16章 博弈论:对抗性搜索与黑白棋游戏第17章 强化学习
阿纳达?佩雷兹?卡斯塔诺(Arnaldo Perez Castano)是一位计算机科学家,居住在古巴哈瓦那。他是PrestaShop Recipes(Apress, 2017)和一系列编程书籍――JavaSeript Facil、HTML y CSS Facil以及Python Facil(Marcombo S.A.)的作者,并为MSDN Magazine、VisualStudio Magazine.com和Smashing Magazine等刊物撰写AI相关的文章。他是Cuba Mania Tour(http://www.cubamaniatour.com)网站的联合创始人之一。 他的专长包括Java、VB、Python、算法、优化、Matlab、C#、.NET Framework和人工智能。Arnaldo通过freelancer.com提供服务,并担任期刊Journal of Mathematical Modelling and Algorithms in Operations Research(运筹学研究中的数学建模和算法)的审稿人。他爱好电影和音乐。许多同事称他为“加勒比海科学家”。可以通过arnaldo.skywalker@gmail.com与他联系。
主要内容 了解Agent和多Agent以及它们是如何合并的 将机器学习与现实问题联系起来,明白它的意义 在现实世界中应用监督学习和无监督学习的技术和方法 实现强化学习、游戏编程、仿真和神经网络
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