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人工智能:原理與實踐 版權信息
- ISBN：9787111710677
- 條形碼：9787111710677 ; 978-7-111-71067-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能:原理與實踐 內容簡介
本書介紹了經典人工智能(邏輯或演繹推理)和現代人工智能(歸納學習和神經網絡)之間的覆蓋范圍。分別闡述了三類方法：演繹推理方法： 這些方法從預先定義的假設開始，并對其進行推理，以得出合乎邏輯的結論。底層方法包括搜索和基于邏輯的方法。這些方法在第 1 章到第 5 章中討論。歸納學習方法：這些方法從例子開始，并使用統計方法來得出假設。示例包括回歸建模、支持向量機、神經網絡、強化學習、無監督學習和概率圖形模型。這些方法在第 6 章到第 11 章中討論。整合推理和學習：第 12 章和第 13 章討論整合推理和學習的技術。例子包括知識圖譜和神經符號人工智能的使用。
人工智能:原理與實踐 目錄
目 錄
推薦序一
推薦序二
譯者序
前言
第1章 人工智能導論 1
1.1 引言 1
1.2 兩大流派 1
1.3 通用人工智能 9
1.4 代理的概念 10
1.5 人工智能中的演繹推理 12
1.5.1 實例 13
1.5.2 演繹推理的經典方法 17
1.5.3 演繹推理的優勢和局限 19
1.6 人工智能中的歸納學習 19
1.6.1 學習的類型 20
1.6.2 無監督學習任務 21
1.6.3 監督學習任務 23
1.7 人工智能中的生物進化 24
1.8 總結 25
1.9 拓展閱讀 26
1.10 練習 26
第2章 搜索狀態空間 27
2.1 引言 27
2.2 不知情搜索算法 30
2.2.1 案例研究：八個拼圖問題 35
2.2.2 案例研究：在線迷宮搜索 36
2.2.3 通過雙向搜索提高效率 36
2.3 知情搜索：佳優先搜索 37
2.3.1 貪婪佳優先搜索 39
2.3.2 A*-搜索算法 40
2.4 具有特定于狀態的損失函數
的局部搜索 41
2.4.1 爬山 43
2.4.2 禁忌搜索 45
2.4.3 模擬退火 47
2.5 遺傳算法 48
2.6 約束滿足問題 50
2.6.1 作為約束滿足的旅行
推銷員問題 50
2.6.2 作為約束滿足的圖著色 51
2.6.3 數獨作為約束滿足 51
2.6.4 約束滿足的搜索算法 52
2.6.5 利用特定于狀態的
損失值 53
2.7 總結 53
2.8 拓展閱讀 53
2.9 練習 53
第3章 多代理搜索 55
3.1 引言 55
3.2 不知情搜索：AND-OR
搜索樹 56
3.2.1 處理兩個以上的代理 59
3.2.2 處理非確定性環境 59
3.3 具有特定于狀態的損失函數
的知情搜索樹 60
3.3.1 啟發式變化 63
3.3.2 適應對抗環境 63
3.3.3 預存儲子樹 65
3.3.4 設計評估函數面臨的挑戰 66
3.3.5 極小極大樹的缺點 67
3.4 alpha-beta剪枝 69
3.5 蒙特卡羅樹搜索：歸納視圖 71
3.5.1 對預期結果模型的改進 74
3.5.2 演繹與歸納：小值
和蒙特卡羅樹 77
3.5.3 應用于非確定性和部分
可觀測游戲 78
3.6 總結 79
3.7 拓展閱讀 79
3.8 練習 80
第4章 命題邏輯 81
4
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