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人工智能-计算Agent基础 版权信息
- ISBN：9787111484578
- 条形码：9787111484578 ; 978-7-111-48457-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能-计算Agent基础 本书特色
普尔、麦克沃思所著的《人工智能(计算agent基础)/计算机科学丛书》非常全面地介绍了人工智能科学，涵盖智能体、表达和推理、学习与规划以及个体和关系的推理等内容，并充分考虑了ai科学中理论描述的形式化及实验的难以控制等特点，对理论部分和实验部分做了很好的平衡，展示了理论与实验之间的联系，兼顾了科学与工程的共同发展。本书提供的材料丰富、完整，并很好地兼顾了各种层次的读者，使之都能在书中发现自己感兴趣的东西。 本书适合作为计算机科学或者相关学科(如计算机工程、哲学、认知科学和心理学)的高年级本科生和研究生教材，同时也适合研究人员阅读。
人工智能-计算Agent基础 内容简介
《人工智能：计算agent基础》有机地将理论与实践结合起来，既详细地介绍了各种人工智能理论，又提供了实现的思路和程序，这将有利于本科生或研究生在学习人工智能时把对人工智能的理性认识转化为对具体程序的感性认识，从而弥补大部分人工智能教材偏重于理论的缺陷。本书可供计算机科学或计算机工程、哲学、认知科学和心理学等相关学科的高年级本科生或研究生学习。
人工智能-计算Agent基础 目录
出版者的话
译者序
前言
**部分 世界中的agent：什么是agent及如何创建它们
第1章 人工智能与
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能简史
1.3 环境中的
1.4 知识表示
1.4.1 定义解
1.4.2 表示
1.4.3 推理与行为
1.5 复杂性维度
1.5.1 模块性
1.5.2 表示方案
1.5.3 规划期
1.5.4 不确定性
1.5.5 偏好
1.5.6 agent数量
1.5.7 学习
1.5.8 计算限制
1.5.9 多维交互
1.6 原型应用
1.6.1 自主传送机器人
1.6.2 诊断助手
1.6.3 智能指导系统
1.6.4 交易agent
1.7 本书概述
1.8 本章小结
1.9 参考文献及进一步阅读
1.10 习题
第2章 agent体系结构和分层控制
2.1 agent
2.2 agent系统
2.3 分层控制
2.4 嵌入式和仿真agent
2.5 通过推理来行动
2.5.1 设计时间与离线计算
2.5.2 在线计算
2.6 本章小结
2.7 参考文献及进一步阅读
2.8 习题
第二部分 表达和推理
第3章 状态和搜索
3.1 用搜索进行问题求解
3.2 状态空间
3.3 图搜索
3.4 一个通用搜索算法
3.5 无信息搜索策略
3.5.1 深度优先搜索
3.5.2 宽度优先搜索
3.5.3 *低花费优先搜索
3.6 启发式搜索
3.6.1 a*搜索
3.6.2 搜索策略总结
3.7 更复杂的搜索方法
3.7.1 环检查
3.7.2 多路径剪枝
3.7.3 迭代深化
3.7.4 分支界限法
3.7.5 搜索方向
3.7.6 动态规划法
3.8 本章小结
3.9 参考文献及进一步阅读
3.10 习题
第4章 特征和约束
4.1 特征和状态
……
第三部分 学习与规划
第四部分 个体与关系的推理
第五部分 宏观图景
译者序
前言
**部分 世界中的agent：什么是agent及如何创建它们
第1章 人工智能与
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能简史
1.3 环境中的
1.4 知识表示
1.4.1 定义解
1.4.2 表示
1.4.3 推理与行为
1.5 复杂性维度
1.5.1 模块性
1.5.2 表示方案
1.5.3 规划期
1.5.4 不确定性
1.5.5 偏好
1.5.6 agent数量
1.5.7 学习
1.5.8 计算限制
1.5.9 多维交互
1.6 原型应用
1.6.1 自主传送机器人
1.6.2 诊断助手
1.6.3 智能指导系统
1.6.4 交易agent
1.7 本书概述
1.8 本章小结
1.9 参考文献及进一步阅读
1.10 习题
第2章 agent体系结构和分层控制
2.1 agent
2.2 agent系统
2.3 分层控制
2.4 嵌入式和仿真agent
2.5 通过推理来行动
2.5.1 设计时间与离线计算
2.5.2 在线计算
2.6 本章小结
2.7 参考文献及进一步阅读
2.8 习题
第二部分 表达和推理
第3章 状态和搜索
3.1 用搜索进行问题求解
3.2 状态空间
3.3 图搜索
3.4 一个通用搜索算法
3.5 无信息搜索策略
3.5.1 深度优先搜索
3.5.2 宽度优先搜索
3.5.3 *低花费优先搜索
3.6 启发式搜索
3.6.1 a*搜索
3.6.2 搜索策略总结
3.7 更复杂的搜索方法
3.7.1 环检查
3.7.2 多路径剪枝
3.7.3 迭代深化
3.7.4 分支界限法
3.7.5 搜索方向
3.7.6 动态规划法
3.8 本章小结
3.9 参考文献及进一步阅读
3.10 习题
第4章 特征和约束
4.1 特征和状态
……
第三部分 学习与规划
第四部分 个体与关系的推理
第五部分 宏观图景
展开全部
人工智能-计算Agent基础 作者简介
Klaus Pohl教授是杜依斯堡一埃森大学的全职教授，领导着一个软件系统工程研究团队。他从德国亚琛工业大学获得博士学位。他参与了各种各样的技术转让项目和一些关注软件产品线工程各个方面的重要项目。他是90多部著作的作者或联合作者。他担任过多个国际、国内会议的主席，例如，IEEE国际需求工程大会（RE’02），第27届国际软件工程大会（ICSE 2005），德国软件工程大会（SE 2005），第9届国际软件产品线大会（SPCL Europe 2005），第18届国际先进信息系统工程大会（CAiSE 2006）。
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