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正版新书]人工智能(第2版)史蒂芬·卢奇9787115488435
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第一部分 引言
第l章 人工智能概述
1.0 引言
1.0.1 人工智能的定义
1.0.2 思维是什么?智能是什么?
1.1 图灵测试
1.1.1 图灵测试的定义
1.1.2 图灵测试的争议和批评
1.2 强人工智能与弱人工智能
1.3 启发法
1.3.1 长方体的对角线:解决一个相对简单但相关的问题
1.3.2 水壶问题:向后倒推
1.4 识别适用人工智能来求解的问题
1.5 应用和方法
1.5.1 搜索算法和拼图
1.5.2 二人博弈
1.5.3 自动推理
1.5.4 产生式规则和专家系统
1.5.5 细胞自动机
1.5.6 神经计算
1.5.7 遗传算法
1.5.8 知识表示
1.5.9 不确定性推理
1.6 人工智能的早期历史
1.7 人工智能的近期历史到现在
1.7.1 博弈
1.7.2 专家系统
1.7.3 神经计算
1.7.4 进化计算
1.7.5 自然语言处理
1.7.6 生物信息学
1.8 新千年人工智能的发展
1.9 本章小结
第二部分 基础知识
第2章 盲目搜索
2.0 简介:智能系统中的搜索
2.1 状态空间图
2.2 生成与测试范式
2.2.1 回溯
2.2.2 贪婪算法
2.2.3 旅行销售员问题
2.3 盲目搜索算法
2.3.1 深度优先搜索
2.3.2 广度优先搜索
2.4 盲目搜索算法的实现和比较
2.4.1 实现深度优先搜索
2.4.2 实现广度优先搜索
2.4.3 问题求解性能的测量指标
2.4.4 DFS和BFS的比较
2.5 本章小结
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*,拥有爱丁堡大学博士学位,目前在纽约市立大学布鲁*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,还是一位靠前象棋大师。
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。
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