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☆☆☆☆☆

出版者:Pearson Education

作者:Stuart Russell and Peter Norvig

出品人:

页数:932

译者:

出版时间:2002-4

价格:75.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9787115102027

丛书系列:国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材（英文版）

图书标签:

人工智能
AI
计算机科学
机器学习
2011
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
自然语言处理
计算机视觉
智能算法
数据科学
未来科技
AI应用

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具体描述

《人工智能:一种现代方法(英文版)》在智能Agent的概念框架下，把人工智能中相互分离的领域统一起来，全书主体内容共有6大部分，包括问题求解、知识与推理、合乎逻辑的行动等。

作者简介

目录信息

Summary of Contents
I Artificial Intelligence
l Introduction
2 Intelligent Agents
II Problem-solving
3 Solving Problems by Searching
4 Informed Search Methods
5 Game Playing
III Knowledge and reasoning
6 Agents that Reason Logically
7 First-Order Logic
8 Building a Knowledge Base
9 Inferences in First-Order Logic
10 Logical Reasoning Systems
IV Acting logically
11 Planning
12 Practical Planning
13 Planning and Acting
V Uncertain knowledge and-reasoning
14 Uncertainty
15 Probabilistic Reasoning Systems
16 Making Simple Decisions
17 Making Complex Decisions
VI Learning
18 Learning from Observations
19 Learning in Neural and Belief Networks
20 Reinforcement Learning
2l Knowledge in Learning
VII Communicating, perceiving, and acting
22 Agents that Communicate
23 Practical Natural Language Processing
24 Perception
25 Robotics
VIII Conclusions
26 Philosophical Foundations
27 AI: Present and Future
A Complexity analysis and O() notation
B Notes on Languages and Algorithms
Bibliography
Index
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

必读书，不过内容已很多过时 p1027 A strong challenge to functionalism has been mounted by John Searle’s (1980) biological naturalism, according to which mental states are high-level emergent features that are caused by low-level physical processes in the ne...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

一样的清新醒目，一样的幽默风趣，Monty Python里的大段搞笑台词，故事书风格的"in which"章节概要。不同的是时下统计大热，第二版也增加了大量的统计推断和学习理论。只是同专门论述统计学习的书籍比起来，篇幅所限，跳跃还是太快，讲解也只能从简。不过，我一直最佩服Peter N...

评分☆☆☆☆☆

正本书的思维和逻辑是非常清晰的，适合各个水平的人看。可以看下微信公众ID：readsense 里面的内容，主要讲述人工智能、计算机视觉、嵌入式视觉的干货和诸多案例。人工智能从发展到今天一路坎坷也一路欣喜，从实验室到工业车间再到消费级的应用场景，正在一步步改变着人们的...

评分☆☆☆☆☆

花了一个月时间把这本书翻完了，本书还是主要从计算机算法层面，即Agent如何实现计划、评估、选择未来的行动过程给出了一些实践做法。算法层面的就看不太懂了，里面涉及推理、决策的概率论等数学知识倒是大学时学过一些，得回去重温下贝叶斯网络这些概率论知识了。抛去人工智能...