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人工智能:計算Agent基礎(原書第2版) 版權信息
- ISBN：9787111684350
- 條形碼：9787111684350 ; 978-7-111-68435-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能:計算Agent基礎(原書第2版) 本書特色
經典AI教材全面更新，增加關于機器學習的內容，4個原型應用，10個維度的復雜性，免費下載代碼及學習資源
人工智能:計算Agent基礎(原書第2版) 內容簡介
本書是人工智能領域的經典書籍，新版做了全面修訂，增加了關于機器學習的內容，并更新了代碼示例和練習。本書主要討論智能體（agent）的基本概念和體系結構，從計算的角度介紹相關的規劃、學習、推理、協商、交互機制等理論，基于自主送貨機器人、診斷助手、智能輔導系統和交易智能體四個原型應用，在一個連貫的框架下研究智能體的設計、構建和實現，并從十個維度考慮設計空間的復雜性。本書適合作為高等院校計算機科學等相關專業的人工智能入門教材，也適合該領域的技術人員參考。
人工智能:計算Agent基礎(原書第2版) 目錄
譯者序
前言
致謝
**部分 世界中的智能體：什么是智能體？如何創建智能體？
第1章 人工智能與智能體2
11 什么是人工智能2
111 人工智能和自然智能3
12 人工智能簡史5
121 與其他學科的關系7
13 環境中的智能體7
14 設計智能體8
141 設計時間計算、離線計算和在線計算8
142 任務10
143 定義解決方案11
144 表示12
15 智能體設計空間14
151 模塊性14
152 規劃視野14
153 表示15
154 計算限制16
155 學習17
156 不確定性18
157 偏好19
158 智能體數量19
159 交互性20
1510 各維度的相互作用20
16 原型應用21
161 自主送貨機器人22
162 診斷助手24
163 智能輔導系統25
164 交易智能體27
165 智能家居28
17 本書概覽29
18 回顧29
19 參考文獻和進一步閱讀30
110 練習31
第2章 智能體的體系結構與層次控制32
21 智能體32
22 智能體系統33
221 智能體的功能33
23 層級控制36
24 用推理行動42
241 智能體建模世界42
242 知識和行動43
243 設計時間計算和離線計算44
244 在線計算45
25 回顧46
26 參考文獻和進一步閱讀46
27 練習47
第二部分 確定性推理、規劃與學習
第3章 搜索解決方案50
31 以搜索的方式解決問題50
32 狀態空間51
33 圖搜索53
331 形式化圖搜索53
34 通用搜索算法55
35 無信息搜索策略57
351 廣度優先搜索57
352 深度優先搜索59
353 迭代深化62
354 *低代價優先搜索64
36 啟發式搜索65
361 A搜索66
362 設計啟發式函數69
37 搜索空間的修剪70
371 環修剪70
372 多路徑修剪70
373 搜索策略小結72
38 更復雜的搜索73
381 分支定界73
382 搜索的方向75
383 動態規劃77
39 回顧79
310 參考文獻和進一步閱讀80
311 練習80
第4章 約束推理83
41 可能世界、變量和約束83
411 變量和世界83
412 約束86
413 約束滿足問題87
42 生成和測試算法88
43 使用搜索求解CSP88
44 一致性算法89
45 域分割93
46 變量消除94
47 局部搜索96
471 迭代*佳改進98
472 隨機算法98
473 局部搜索的變體99
474 評估隨機算法102
475 隨機重啟104
48 基于種群的方法104
49 優化器106
491 系統化的優化方法108
492 用于優化的局部搜索110
410 回顧111
411 參考文獻和進一步閱讀112
412 練習112
第5章 命題與推理115
51 命題115
511 命題演算的語法115
512 命題演算的語義116
52 命題約束119
521 用于一致性算法的子句形式120
522 在局部搜索中利用命題結構121
53 命題確定子句121
531 問題和答案123
532 證明124
54 知識表示問題129
541 背景知識和觀察129
542 查詢用戶130
543 知識層面的解釋131
544 知識層面的調試133
55 反證法137
551 霍恩子句137
552 假設與沖突138
553 基于一致性的診斷139
554 用假設和霍恩子句進行推理140
56 完備知識假設143
561 非單調推理145
562 否定作為失敗的證明過程146
57 溯因法148
58 因果模型152
59 回顧153
510 參考文獻和進一步閱讀153
511 練習154
第6章 確定性規劃161
61 狀態、動作、目標的表示161
611 顯式狀態空間表示162
612 STRIPS表示163
613 基于特征的動作表示164
614 初始化狀態和目標166
62 前向規劃166
63 回歸規劃168
64 CSP規劃169
641 動作特征171
65 偏序規劃173
66 回顧175
67 參考文獻和進一步閱讀176
68 練習176
第7章 有監督機器學習179
71 學習問題179
72 有監督學習181
721 評估預測值183
722 誤差類型187
723 無輸入特征的點估算189
73 有監督學習的基本模型190
731 學習決策樹191
7
展開全部
人工智能:計算Agent基礎(原書第2版) 作者簡介
[加]大衛·L.普爾（David L.Poole）不列顛哥倫比亞大學計算機科學系教授，計算智能實驗室主管。他是加拿大人工智能協會（CAIAC）和人工智能促進協會（AAAI）會士。曾獲CAIAC 2013年終身成就獎，曾任人工智能不確定性協會（AUAI）主席。 [加]阿蘭·K.麥克沃斯（Alan K.Mackworth）不列顛哥倫比亞大學計算機科學系榮休教授。他是CAIAC和AAAI會士，以及加拿大高等研究院（CIFAR）和加拿大皇家學會（RSC）院士。曾任國際人工智能聯合會議（IJGAI）、AAAI和CAIAC主席。 黃智瀕，計算機系統結構博士，北京郵電大學計算機學院講師。長期從事機器學習、超大規模并行計算、GPU加速計算以及三維計算機視覺和深度學習架構方面的研究。 白鵬，博士，中國航天空氣動力技術研究院研究員、博士生導師，航天科技集團公司學術技術帶頭人，《空氣動力學學報》編委。長期從事飛行器空氣動力學特性評估與氣動總體設計領域的科研工作。曾榮獲部級科技進步獎（5次）、航天貢獻獎及航天基金獎。獲國家發明專利20余項，出版學術專著2部，在國內外學術期刊和AIAA等重要國際學術會議上發表論文100余篇。
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