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内容简介:
人工智能是计算机科学的一个分支,是一门研究机器智能的学科,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能,实现智能行为。
本书第二版共16章,首先讨论人工智能的认知问题和逻辑基础,然后论述约束推理、定性推理、基于范例推理、概率推理。第七章至第十三章重点讨论机器学习,包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、粗糙集、关联规则、知识发现。第十四章阐述分布式智能。最后两章分别讨论进化计算和人工生命。与第一版相比,增加了五章新内容。其他章节也作了较大的修改和补充。
本书内容新颖,反映该领域的最新研究进展,特别总结了作者多年的科研成果。全书力求从理论、算法、系统、应用讨论人工智能的方法和关键技术。本书可以作为信息领域和相关专业的高等院校高年级学生和研究生的教材,也可以供有关科技人员学习参考。
资源目录:
前言
第一章 绪论
第二章 人工智能逻辑
第三章 约束推理
第四章 定性推理
第五章 基于范例推理
第六章 概率推理
第七章 归纳学习
第八章 类比学习
第九章 解释学习
第十章 粗糙集
第十一章 支持向量机
第十二章 关联规则
第十三章 知识发现
第十四章 分布智能
第十五章 进化计算
第十六章 人工生命
资源截图:
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