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  • 醉染图书人工智能基础(原书第2版)9787111658283
  • 正版全新
    • 作者: (日)马场口登,(日)山田诚二著 | (日)马场口登,(日)山田诚二编 | (日)马场口登,(日)山田诚二译 | (日)马场口登,(日)山田诚二绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2020-10-01
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    • 作者: (日)马场口登,(日)山田诚二著| (日)马场口登,(日)山田诚二编| (日)马场口登,(日)山田诚二译| (日)马场口登,(日)山田诚二绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2020-10-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:208000
    • 页数:152
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111658283
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(日)马场口登,(日)山田诚二
    • 著:(日)马场口登,(日)山田诚二
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:59.00
    • ISBN:9787111658283
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-10-01
    • 页数:152
    • 外部编号:1202155208
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序

    第2版前言

    版前言

    章 何谓人工智能

    1.1 何谓智能

    1.1.1 智能的相关词汇

    1.1.2 人类智能与机器智能

    1.1.3 能否测定机器智能

    1.2 人工智能的定义

    1.3 人工智能的历史

    1.3.1 萌芽期

    1.3.2 AI的起点—达特茅斯会议

    1.3.3 AI的创始期

    1.3.4 AI的时代—智能时代

    1.3.5 AI的第二时代—知识时代

    1.3.6 AI的发展期

    1.3.7 AI的高峰期

    1.3.8 AI的第三时代—智能体时代

    1.4 AI的研究对象习题

    参考文献

    第2章 问题的解决

    2.1 问题解决的过程

    2.2 AI的对象问题

    . 问题的定型化方法

    ..1 状态空间法

    ..2 问题分割法

    .. 手段-目的分析

    习题

    参考文献

    第3章 搜索

    3.1 盲目搜索法

    3.1.1 纵向搜索

    3.1.2 横向搜索

    3.1.3 纵向搜索与横向搜索的比较

    3.1.4 迭代加深搜索

    3.2 启发式搜索

    3.2.1 爬山算法

    3.2.2 优先搜索

    3.. A*算法

    3.2.4 实时A*算法

    3.2.5 启发式函数的具体实例

    3.3 博弈树的搜索

    3.3.1 极小极大算法

    3.3.2 α-β算法

    3.3.3 游戏编程现状

    习题

    参考文献

    第4章 知识表示

    4.1 知识库系统

    4.1.1 问题解决与知识库系统

    4.1.2 知识与知识库

    4.1.3 知识库系统的特征

    4.2 知识处理的三个阶段

    4.3 知识的分类

    4.3.1 专业知识与常识

    4.3.2 陈述知识和程序知识

    4.3.3 经验知识和理论知识

    4.3.4 行业知识和任务知识

    4.3.5 完整的知识和不完整的知识

    4.4 知识表示概要

    4.5 代表知识表示法

    4.5.1 生产规则

    4.5.2 语义网

    4.5.3 框架系统

    4.5.4 逻辑

    4.5.5 逻辑编程

    4.6 本体论

    4.6.1 本体论的定义及构成要素

    4.6.2 本体论的分类

    4.7 语义网和关联开放数据

    习题

    参考文献

    第5章 规划

    5.1 STRIPS规划

    5.2 偏序规划

    5.3 反应式规划

    5.3.1 反应式规划的具体事例

    5.3.2 包容体系结构

    习题

    参考文献

    第6章 推理

    6.1 演绎、归纳、溯因

    6.2 常识推理

    6.2.1 缺省逻辑

    6.2.2 限界

    6.. 自认知逻辑

    6.2.4 封闭世界设

    6.3 设推理

    6.4 类推

    6.5 贝叶斯网络

    习题

    参考文献

    第7章 机器学习

    7.1 归纳学习

    7.1.1 设空间的探索

    7.1.2 变形空间法

    7.1.3 偏置

    7.2 基于解释的学习(EBL)

    7.2.1 基于解释的泛化(EBG)

    7.2.2 宏操作符学统

    7.3 决策树的归纳学习

    7.4 强化学习

    7.4.1 学习

    7.4.2 桶队和利益共享

    7.5 邻近法

    7.6 支持向量机

    7.7 关联规则的学习

    7.7.1 关联规则

    7.7.2 Apriori算法

    7.8 聚类

    7.8.1 k-means法

    7.8.2 层次聚类

    习题

    参考文献

    第8章 分布式人工智能和进化计算

    8.1 分布式人工智能

    8.1.1 黑板模型

    8.1.2 合同网协议

    8.2 进化计算

    8.2.1 遗传算法

    8.2.2 遗传编程

    8.. 进化学习

    习题

    参考文献

    第9章 智能体和智能交互系统

    9.1 智能体框架

    9.1.1 智能体的抽象模型

    9.1.2 智能体的分类

    9.1.3 环境

    9.1.4 智能体的程序

    9.1.5 智能体的学习

    9.2 人机交互

    9.2.1 HAI中智能体定义的延伸

    9.2.2 HAI中的交互设计

    9.. 适应差距

    9.3 智能交互系统

    9.3.1 交互式机器学习

    9.3.2 用户适应系统

    习题

    参考文献

    通过本书你将学习到以下内容:? AI的诞生、发展、变迁,以及几乎所有成为AI基础的重要事项?AI核心的搜索、解决问题的知识表达、规划、推论、机器学习等项目?推论中不确定处理(页面调查工作)?统计机器学习中基本算法与新进展?分散AI及进化计算?智能体与智能交互系统

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