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人工智能实战 版权信息
- ISBN：9787302538561
- 条形码：9787302538561 ; 978-7-302-53856-1
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能实战 本书特色
主要内容 ● 了解Agent和多Agent以及它们是如何合并的 ● 将机器学习与现实问题联系起来，明白它的意义 ● 在现实世界中应用监督学习和无监督学习的技术和方法 ● 实现强化学习、游戏编程、仿真和神经网络
人工智能实战 内容简介
本书在多个精彩示例的引导下, 讲述神经网络、Agent、多Agent系统、监管学习与无监管学习, 帮助你学习基本AI概念, 并将这些理论知识应用于实际项目中。每章都在C#编程示例的引导下专门讲解一个主题。不仅介绍AI/机器学习理论知识, 还将这些理论付诸于火星漫游车、手写数字识别、神经网络、决策树算法等当今热门的科学领域。
人工智能实战 目录
□□章 逻辑学与人工智能
1．1 逻辑是什么
1．2 命题逻辑
1．3 逻辑联结词
1．3．1 否定
1．3．2 合取
1．3．3 析取
1．3．4 蕴涵
1．3．5 等值
1．4 命题逻辑定律
1．5 范式
1．6 逻辑电路
1．7 实际问题：使用继承和C#运算符计算逻辑公式的值
1．8 实际问题：将逻辑公式表达为二叉决策树
1．9 实际问题：将公式转换为否定范式（NNF）
1．10 实际问题：将公式转换为合取范式（CNF）
1．11 本章小结
第2章 自动定理证明和一阶逻辑
2，1自动定理证明
2．2 实际问题：C#中的Clause类和Cnf类
2．3 DPLL算法
2．4 实际问题：在命题逻辑中建模鸽巢原理
2．5 实际问题：判断一个命题逻辑公式是否可满足
2．6 一阶逻辑
2．7 实际问题：清洁机器人
2．8 本章小结
第3章 Agents
3．1 Agent是什么
3．2 Agent的属性
3．3 Agent环境的类型
3．4 有状态Agent
3．5 实际问题：将清洁机器人作为Agent建模并对其添加状态
3．6 Agent的架构
3．6．1 反应式架构：包容架构
3．6．2 慎思式架构：BDI架构
3．6．3 混合架构
3．6．4 旅行机
3．6．5 InteRRaP
3．7 本章小结
第4章 火星漫游车
4．1 火星漫游车简介
4．2 火星车的架构
4．3 火星车的程序代码
4．4 MarsRover可视化应用程序
4．5 本章小结
第5章 多Agent系统
5．1 多Agent系统是什么
5．2 多Agent组织
5．3 通信
5．3．1 言语行为理论
5．3．2 Agent通信语言（ACL）
5．4 协调与合作
5．4．1 使用合同网协商
5．4．2 社会规范与社会
5．5 本章小结
第6章 基于WCF的多Agent系统通信
6．1 服务
6．2 契约
6．3 绑定
6．4 端点
6．5 发布者／订阅者模式
6．6 实际问题：利用WCF在多个Agent之间通信
6．7 本章小结
……
第7章 清洁Agent：一个多Agent系统
第8章 仿真
第9章 支持向量机
□□0章 决策树
□□1章 神经网络
□□2章 手写数字识别
□□3章 聚类和多目标聚类
□□4章 启发式方法&元启发式方法
□□5章 游戏编程
□□6章 博弈论：对抗性搜索与黑白棋游戏
□□7章 强化学习
1．1 逻辑是什么
1．2 命题逻辑
1．3 逻辑联结词
1．3．1 否定
1．3．2 合取
1．3．3 析取
1．3．4 蕴涵
1．3．5 等值
1．4 命题逻辑定律
1．5 范式
1．6 逻辑电路
1．7 实际问题：使用继承和C#运算符计算逻辑公式的值
1．8 实际问题：将逻辑公式表达为二叉决策树
1．9 实际问题：将公式转换为否定范式（NNF）
1．10 实际问题：将公式转换为合取范式（CNF）
1．11 本章小结
第2章 自动定理证明和一阶逻辑
2，1自动定理证明
2．2 实际问题：C#中的Clause类和Cnf类
2．3 DPLL算法
2．4 实际问题：在命题逻辑中建模鸽巢原理
2．5 实际问题：判断一个命题逻辑公式是否可满足
2．6 一阶逻辑
2．7 实际问题：清洁机器人
2．8 本章小结
第3章 Agents
3．1 Agent是什么
3．2 Agent的属性
3．3 Agent环境的类型
3．4 有状态Agent
3．5 实际问题：将清洁机器人作为Agent建模并对其添加状态
3．6 Agent的架构
3．6．1 反应式架构：包容架构
3．6．2 慎思式架构：BDI架构
3．6．3 混合架构
3．6．4 旅行机
3．6．5 InteRRaP
3．7 本章小结
第4章 火星漫游车
4．1 火星漫游车简介
4．2 火星车的架构
4．3 火星车的程序代码
4．4 MarsRover可视化应用程序
4．5 本章小结
第5章 多Agent系统
5．1 多Agent系统是什么
5．2 多Agent组织
5．3 通信
5．3．1 言语行为理论
5．3．2 Agent通信语言（ACL）
5．4 协调与合作
5．4．1 使用合同网协商
5．4．2 社会规范与社会
5．5 本章小结
第6章 基于WCF的多Agent系统通信
6．1 服务
6．2 契约
6．3 绑定
6．4 端点
6．5 发布者／订阅者模式
6．6 实际问题：利用WCF在多个Agent之间通信
6．7 本章小结
……
第7章 清洁Agent：一个多Agent系统
第8章 仿真
第9章 支持向量机
□□0章 决策树
□□1章 神经网络
□□2章 手写数字识别
□□3章 聚类和多目标聚类
□□4章 启发式方法&元启发式方法
□□5章 游戏编程
□□6章 博弈论：对抗性搜索与黑白棋游戏
□□7章 强化学习
展开全部
人工智能实战 作者简介
Arnaldo Pérez Castaño是一位计算机科学家，居住在古巴哈瓦那。他是PrestaShop Recipes(Apress，2017)和一系列编程书籍 —— JavaScript Fácil、HTML y CSS Fácil以及Python Fácil(Marcombo S.A.)的作者，并为MSDN Magazine、VisualStudio Magazine.com和Smashing Magazine等刊物撰写AI相关的文章。他是Cuba Mania Tour(http://www.cubamaniatour.com)网站的联合创始人之一。
他的专长包括Java、VB、Python、算法、优化、Matlab、C#、.NET Framework和人工智能。Arnaldo通过freelancer.com提供服务，并担任期刊Journal of Mathematical Modelling and Algorithms in Operations Research(运筹学研究中的数学建模和算法)的审稿人。他爱好电影和音乐。许多同事称他为“加勒比海科学家”。可以通过arnaldo.skywalker@gmail.com与他联系。
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