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  • 人工智能 第2版
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 計算機/網絡
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    【作者】 美史蒂芬 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  人工智能  機器學習 
    【出版社】人民郵電出版社 
    【ISBN】9787115488435
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787115488435
    叢書名:國外著名高等院校信息科學與技術優秀教材

    作者:[美]史蒂芬
    出版社:人民郵電出版社
    出版時間:2018年10月 


        
        
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    產品特色

    編輯推薦

    圖文詳細、示例豐富,同時配備諸多附加資源,非常適合作為自學和教學指南。 美國經典教材,在Amazon上,被評價為自Russell & Norvig的《人工智能:一種現代方法》之後更好的教材,更加適合本科生使用。 當前,人工智能的發展進入了新的歷史階段,成為科研、教學和創業等領域關注的熱點。我國正在大力培養人工智能領域的專業人纔,一些高校成立了人工智能學院,還有許多高校開設了人工智能相關專業。 本書是作者結合多年教學經驗、精心撰寫的一本人工智能教科書,堪稱“人工智能的百科全書”。全書涵蓋了人工智能簡史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識表示、產生式繫統、專家繫統、機器學習和神經網絡、遺傳算法、自然語言處理、自動規劃、機器人技術、高級計算機博弈、人工智能的歷史和未來等主題。 本書提供了豐富的教學配套資源,適合作為高等院校人工智能相關專業的教材,也適合對人工智能相關領域感興趣的讀者閱讀和參考。 ● 基於人工智能的理論基礎,展示全面、新穎、豐富多彩且易於理解的人工智能知識體繫。 ● 加入關於機器人和機器學習的新章節,並在自然語言處理在自然語言處理部分包括了關於語音理解和隱喻的小節。 ● 給出諸多的示例、應用程序、全彩圖片和人物軼事,以激發讀者的學習興趣。 ● 通過實際應用引入重 要的人工智能概念,例如機器人技術、人工智能在視頻遊戲中的應用、神經網絡、機器學習等。 ● 包含300多幅圖,詳細描述了人工智能方法在實際工作中的問題,並給出了部分習題的解答。 ● 提供本書所涉及的資源、仿真和書中的圖。 ● 為采用本書作為教材的教師提供豐富的教學支持資源,包括習題解答、教學PPT等。 配套資源 ● 本書附錄D“應用程序和數據”提到的應用程序示例、用於神經網絡訓練的練習數據和若干高級計算問題概覽。 ● 本書附錄E“部分練習的答案”的英文版PDF和圖解。 ● 本書中的全部彩圖文件。 ● 本書的Prolog示例源代碼。 ● 供教師使用的教學PPT。 以上資源請到異步社區(www.epubit.com)下載。 為使用本書作為教材的教師提供的教學資源: ● 教學PPT。 ● 教師指導手冊(電子版,包括本書配套習題的完整解答)。 請通過contact@epubit.com.cn聯繫申請。

     
    內容簡介

    作為計算機科學的一個分支,人工智能主要研究、開發用於模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用繫統,涉及機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家繫統等方向。 本書包括引言、基礎知識、基於知識的繫統、高級專題以及現在和未來五部分內容。*部分從人工智能的定義講起,就人工智能的早期歷史、思維和智能的內涵、圖靈測試、啟發法、新千年人工智能的發展進行了簡要論述。第二部分詳細講述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識表示和產生式繫統等基礎知識。第三部分介紹並探究了人工智能領域的成功案例,如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等經典的專家繫統,振動故障診斷、自動牙科識別等新的專家繫統,以及受到自然啟發的搜索等。第四部分介紹了自然語言處理和自動規劃等高級專題。第五部分對人工智能的歷史和現狀進行了梳理,回顧了幾十年來人工智能所取得的諸多成就,並對其未來進行了展望。 本書繫統、全面地涵蓋了人工智能的相關知識,既簡明扼要地介紹了這一學科的基礎知識,也對自然語言處理、自動規劃、神經網絡等內容進行了拓展,更輔以實例,可以幫助讀者扎扎實實打好基礎。本書特色鮮明、內容易讀易學,適合人工智能相關領域和對該領域感興趣的讀者閱讀,也適合高校計算機專業的教師和學生參考。

    作者簡介

    作者簡介 史蒂芬·盧奇(Stephen Lucci) 擁有紐約市立大學的博士學位,目前在紐約市立大學教授計算機科學課程。他曾在高性能計算領域發表了多篇論文,並且是NASA 發起的MU-SPIN 項目的學術帶頭人。MU-SPIN 項目旨在為NASA 培養下一代*尖的科學家和工程師。 丹尼·科佩克(Danny Kopec) 擁有愛丁堡大學博士學位,目前在紐約市立大學布魯克林學院和紐約市立大學研究生中心任教。他發表過多篇論文,並出版過幾本書,還是一位國際像棋大師。 譯者簡介 林賜 軟件設計師、網絡工程師,畢業於渥太華大學繫統科學碩士專業,已翻譯出版《Python神經網絡編程》等多本技術圖書。

    目錄
    第 一部分 引 言

    第1章 人工智能概述2

    1.0引言2

    1.0.1人工智能的定義3

    1.0.2思維是什麼?智能是什麼?3

    1.1圖靈測試5

    1.1.1圖靈測試的定義6

    第 一部分 引 言

    第1章 人工智能概述2

    1.0引言2

    1.0.1人工智能的定義3

    1.0.2思維是什麼?智能是什麼?3

    1.1圖靈測試5

    1.1.1圖靈測試的定義6

    1.1.2圖靈測試的爭議和批評8

    1.2強人工智能與弱人工智能9

    1.3啟發法11

    1.3.1長方體的對角線:解決一個相對簡單但相關的

    問題11

    1.3.2水壺問題:向後倒推12

    1.4識別適用人工智能來求解的問題13

    1.5應用和方法15

    1.5.1搜索算法和拼圖16

    1.5.2二人博弈18

    1.5.3自動推理18

    1.5.4產生式規則和專家繫統19

    1.5.5細胞自動機20

    1.5.6神經計算21

    1.5.7遺傳算法23

    1.5.8知識表示23

    1.5.9不確定性推理24

    1.6人工智能的早期歷史25

    1.7人工智能的近期歷史到現在29

    1.7.1博弈29

    1.7.2專家繫統30

    1.7.3神經計算31

    1.7.4進化計算31

    1.7.5自然語言處理32

    1.7.6生物信息學34

    1.8新千年人工智能的發展34

    1.9本章小結36



    第二部分基 礎 知 識

    第2章 盲目搜索46

    2.0簡介:智能繫統中的搜索46

    2.1狀態空間圖47

    2.2生成與測試範式49

    2.2.1回溯50

    2.2.2貪婪算法54

    2.2.3旅行銷售員問題56

    2.3盲目搜索算法58

    2.3.1深度優先搜索58

    2.3.2廣度優先搜索60

    2.4盲目搜索算法的實現和比較63

    2.4.1實現深度優先搜索63

    2.4.2實現廣度優先搜索65

    2.4.3問題求解性能的測量指標65

    2.4.4DFS和BFS的比較66

    2.5本章小結68

    第3章知情搜索74

    3.0引言74

    3.1啟發法76

    3.2知情搜索(第 一部分)——找到任何解81

    3.2.1爬山法81

    3.2.2陡爬坡法82

    3.3優先搜索84

    3.4集束搜索87

    3.5搜索算法的其他指標89

    3.6知情搜索(第二部分)——找到解90

    3.6.1分支定界法90

    3.6.2使用低估值的分支定界法95

    3.6.3采用動態規劃的分支定界法98

    3.6.4A *搜索99

    3.7知情搜索(第三部分)—高級搜索算法100

    3.7.1約束滿足搜索100

    3.7.2與或樹101

    3.7.3雙向搜索102

    3.8本章小結104

    第4章博弈中的搜索109

    4.0引言109

    4.1博弈樹和極小化極大評估110

    4.1.1啟發式評估112

    4.1.2博弈樹的極小化極大評估112

    4.2具有α- 剪枝的極小化極大算法115

    4.3極小化極大算法的變體和改進120

    4.3.1負極大值算法120

    4.3.2漸進深化法122

    4.3.3啟發式續篇和地平線效應122

    4.4概率遊戲和預期極小化極大值算法123

    4.5博弈理論125

    迭代的囚徒困境126

    4.6本章小結127

    第5章人工智能中的邏輯133

    5.0引言133

    5.1邏輯和表示134

    5.2命題邏輯135

    5.2.1命題邏輯—基礎136

    5.2.2命題邏輯中的論證140

    5.2.3證明命題邏輯論證有效的第二種方法141

    5.3謂詞邏輯——簡要介紹143

    5.3.1謂詞邏輯中的合一144

    5.3.2謂詞邏輯中的反演146

    5.3.3將謂詞表達式轉換為子句形式148

    5.4其他一些邏輯151

    5.4.1二階邏輯151

    5.4.2非單調邏輯152

    5.4.3模糊邏輯152

    5.4.4模態邏輯153

    5.5本章小結153

    第6章知識表示160

    6.0引言160

    6.1圖形草圖和人類視窗163

    6.2圖和哥尼斯堡橋問題166

    6.3搜索樹167

    6.4表示方法的選擇169

    6.5產生式繫統172

    6.6面向對像172

    6.7框架法173

    6.8腳本和概念依賴繫統176

    6.9語義網絡179

    6.10關聯181

    6.11新近的方法182

    6.11.1概念地圖182

    6.11.2概念圖184

    6.11.3Baecker的工作184

    6.12智能體:智能或其他185

    6.12.1智能體的一些歷史188

    6.12.2當代智能體189

    6.12.3語義網191

    6.12.4IBM眼中的未來世界191

    6.12.5作者的觀點192

    6.13本章小結192

    第7章產生式繫統199

    7.0引言199

    7.1背景199

    7.2基本示例202

    7.3CARBUYER繫統204

    7.4產生式繫統和推導方法208

    7.4.1衝突消解211

    7.4.2正向鏈接213

    7.4.3反向鏈接214

    7.5產生式繫統和細胞自動機219

    7.6隨機過程與馬爾可夫鏈221

    7.7本章小結222



    第三部分基於知識的繫統

    第8章人工智能中的不確定性228

    8.0引言228

    8.1模糊集229

    8.2模糊邏輯231

    8.3模糊推理232

    8.4概率理論和不確定性235

    8.5本章小結239

    第9章專家繫統242

    9.0引言242

    9.1背景242

    9.2專家繫統的特點249

    9.3知識工程250

    9.4知識獲取252

    9.5經典的專家繫統254

    9.5.1DENDRAL254

    9.5.2MYCIN255

    9.5.3EMYCIN258

    9.5.4PROSPECTOR259

    9.5.5模糊知識和貝葉斯規則261

    9.6提高效率的方法262

    9.6.1守護規則262

    9.6.2Rete算法263

    9.7基於案例的推理264

    9.8更多的專家繫統269

    9.8.1改善就業匹配繫統269

    9.8.2振動故障診斷的專家繫統270

    9.8.3自動牙科識別270

    9.8.4更多采用案例推理的專家繫統271

    9.9本章小結271

    第10章 機器學習第 一部分277

    10.0引言277

    10.1機器學習:簡要概述277

    10.2機器學習繫統中反饋的作用279

    10.3歸納學習280

    10.4利用決策樹進行學習282

    10.5適用於決策樹的問題283

    10.6熵284

    10.7使用ID3構建決策樹285

    10.8其餘問題287

    10.9本章小結288

    第11章 機器學習第二部分:神經網絡291

    11.0引言291

    11.1人工神經網絡的研究292

    11.2麥卡洛克-皮茨網絡294

    11.3感知器學習規則295

    11.4增量規則303

    11.5反向傳播308

    11.6實現關注點313

    11.6.1模式分析316

    11.6.2訓練方法317

    11.7離散型霍普菲爾德網絡318

    11.8應用領域323

    11.9本章小結330

    第12章 受到自然啟發的搜索337

    12.0引言337

    12.1模擬退火338

    12.2遺傳算法341

    12.3遺傳規劃349

    12.4禁忌搜索353

    12.5螞蟻聚居地優化356

    12.6本章小結359



    第四部分高 級 專 題

    第13章 自然語言處理368

    13.0引言368

    13.1概述:語言的問題和可能性368

    13.2自然語言處理的歷史371

    13.2.1基礎期(20世紀40年代和50年代)371

    13.2.2符號與隨機方法(1957—1970)372

    13.2.34種範式(1970—1983)372

    13.2.4經驗主義和有限狀態模型(1983—1993)373

    13.2.5大融合(1994—1999)373

    13.2.6機器學習的興起(2000—2008)374

    13.3句法和形式語法374

    13.3.1語法類型374

    13.3.2句法解析:CYK算法379

    13.4語義分析和擴展語法380

    13.4.1轉換語法381

    13.4.2繫統語法381

    13.4.3格語法382

    13.4.4語義語法383

    13.4.5Schank繫統383

    13.5NLP中的統計方法387

    13.5.1統計解析387

    13.5.2機器翻譯(回顧)和IBM的Candide繫統388

    13.5.3詞義消歧389

    13.6統計NLP的概率模型390

    13.6.1隱馬爾可夫模型390

    13.6.2維特比算法391

    13.7統計NLP語言數據集392

    13.7.1賓夕法尼亞州樹庫項目392

    13.7.2WordNet394

    13.7.3NLP中的隱喻模型394

    13.8應用:信息提取和問答繫統396

    13.8.1問答繫統396

    13.8.2信息提取401

    13.9現在和未來的研究(基於CHARNIAK的工作)401

    13.10語音理解402

    13.11語音理解技術的應用405

    13.12本章小結410

    第14章 自動規劃417

    14.0引言417

    14.1規劃問題418

    14.1.1規劃術語418

    14.1.2規劃應用示例419

    14.2一段簡短的歷史和一個著名的問題424

    14.3規劃方法426

    14.3.1規劃即搜索426

    14.3.2部分有序規劃430

    14.3.3分級規劃432

    14.3.4基於案例的規劃433

    14.3.5規劃方法集錦434

    14.4早期規劃繫統435

    14.4.1STRIPS435

    14.4.2NOAH436

    14.4.3NONLIN436

    14.5更多現代規劃繫統437

    14.5.1O-PLAN438

    14.5.2Graphplan439

    14.5.3規劃繫統集錦441

    14.5.4學習繫統的規劃方法441

    14.5.5SCI Box自動規劃器442

    14.6本章小結444



    第五部分現在和未來

    第15章 機器人技術452

    15.0引言452

    15.1歷史:服務人類、仿效人類、增強人類和替代人類455

    15.1.1早期機械機器人455

    15.1.2電影與文學中的機器人458

    15.1.320世紀早期的機器人458

    15.2技術問題464

    15.2.1機器人的組件464

    15.2.2運動467

    15.2.3點機器人的路徑規劃468

    15.2.4移動機器人運動學469

    15.3應用:21世紀的機器人471

    15.4本章小結479

    第16章 高級計算機博弈482

    16.0引言482

    16.1跳棋:從塞繆爾到舍弗爾483

    16.1.1在跳棋博弈中用於機器學習的啟發式方法486

    16.1.2填鴨式學習與概括488

    16.1.3簽名表評估和棋譜學習489

    16.1.4含有奇諾克程序的世界跳棋錦標賽490

    16.1.5徹底解決跳棋遊戲491

    16.2國際像棋:人工智能的“果蠅”494

    16.2.1計算機國際像棋的歷史背景495

    16.2.2編程方法496

    16.2.3超越地平線效應505

    16.2.4Deep Thought和Deep Blue與特級大師的比賽(1988—1995年)505

    16.3計算機國際像棋對人工智能的貢獻507

    16.3.1在機器中的搜索507

    16.3.2在搜索方面,人與機器的對比508

    16.3.3啟發式、知識和問題求解509

    16.3.4蠻力:知識vs.搜索;表現vs.能力510

    16.3.5殘局數據庫和並行計算511

    16.3.6本書第 一作者的貢獻514

    16.4其他博弈514

    16.4.1奧賽羅515

    16.4.2西洋雙陸棋516

    16.4.3橋牌518

    16.4.4撲克519

    16.5圍棋:人工智能的“新果蠅”?520

    16.6本章小結523

    第17章 大事記532

    17.0引言532

    17.1提綱挈領——概述532

    17.2普羅米修斯歸來534

    17.3提綱挈領——介紹人工智能的成果535

    17.4IBM的沃森-危險邊緣挑戰賽539

    17.521世紀的人工智能543

    17.6本章小結545

    附錄ACLIPS示例:專家繫統外殼548

    附錄B用於隱馬爾可夫鏈的維特比算法的實現(由Harun Iftikhar提供)552

    附錄C對計算機國際像棋的貢獻:令人驚嘆的Walter Shawn Browne555

    附錄D應用程序和數據559

    附錄E部分練習的答案560









     
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