人工智能：理論與實(shí)踐

定　價(jià)：￥39.00

作　者：	（美）Thomas Dean等著；顧國昌等譯；顧國昌譯
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	國外計(jì)算機(jī)科學(xué)教材系列
標(biāo)　簽：	教材人工智能計(jì)算機(jī)控制仿真與人工智能計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)

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ISBN：	9787120000493	出版時(shí)間：	2004-06-01	包裝：	膠版紙
開本：	26cm	頁數(shù)：	390	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書在關(guān)于邏輯、搜索、學(xué)習(xí)等核心章節(jié)里集中闡述了表達(dá)的重要性。比起大多數(shù)入門級(jí)的教科書，本書引入了更多對(duì)人工智能的形式化論述，這在對(duì)語法和語義邏輯的關(guān)注中以及在關(guān)于人工智能算法計(jì)算復(fù)雜度的資料中都有所體現(xiàn)。最新的計(jì)算學(xué)習(xí)理論成果將作為學(xué)習(xí)方面的資料，以闡述從決策樹到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種技術(shù)。本書給出了一些機(jī)器人及軟件自動(dòng)化（軟件機(jī)器人）實(shí)例，可以作為真實(shí)世界中人工智能的教學(xué)案例，同時(shí)廣泛介紹了其他例子以突出人工智能應(yīng)用的潛力和多樣性。關(guān)于自然語言處理、規(guī)劃、不確定性和視覺的章節(jié)，融合了已有方法，概括了挑戰(zhàn)性領(lǐng)域，為進(jìn)一步的研究工作描述了技術(shù)發(fā)展前景。本書無意通覽人工智能技術(shù)，對(duì)于諸如物理系統(tǒng)的定性推理和類比推理等主題僅簡(jiǎn)單提及，對(duì)于其他一些主題本書則比傳統(tǒng)的教材給予了更多的重視。書中對(duì)學(xué)習(xí)、規(guī)劃、概率推理進(jìn)行了深入的探討，以反映它們?cè)诒绢I(lǐng)域中其重要性的提高。關(guān)于視覺的章節(jié)（第9章）所涉及的課題對(duì)于說明在智能理解與開發(fā)人工系統(tǒng)（以實(shí)用而有趣的方式與世界交互）中感知的重要性是很關(guān)鍵的。ThomasDean是布朗大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的教授，主要研究領(lǐng)域包括時(shí)空推理、規(guī)劃、機(jī)器人學(xué)、學(xué)習(xí)、概率推理。Dean教授目前正從事應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人和工廠自動(dòng)化的時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)工作。他是美國人工智能聯(lián)合會(huì)（AAAI）的會(huì)士和執(zhí)委會(huì)成員。這是一本闡述人工智能基本理論及其實(shí)際應(yīng)用的教材，由三位資深的人工智能專家精心編著而成。針對(duì)機(jī)器智能系統(tǒng)開發(fā)中涌現(xiàn)出的表達(dá)與計(jì)算問題，本書介紹了最新的研究成果，并討論了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中涉及到的實(shí)際問題。作者深入探討了用于解決學(xué)習(xí)、規(guī)劃和不確定性問題的傳統(tǒng)符號(hào)推理技術(shù)，例如演繹推理、決策樹等，并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率推理等新技術(shù)。書中出現(xiàn)的重要算法在每章后面都附有其LISP實(shí)現(xiàn)的源代碼，以供讀者在試驗(yàn)時(shí)進(jìn)行參考。另外，本書還給出了豐富的人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的實(shí)例。本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)、控制、機(jī)電、數(shù)學(xué)等專業(yè)人工智能課程的教材，也可供從事人工智能研究和應(yīng)用的科學(xué)工作者和工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)參考。

作者簡(jiǎn)介

　　ThomasDean是布朗大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的教授，主要研究領(lǐng)域包括時(shí)空推理、規(guī)劃、機(jī)器人學(xué)、學(xué)習(xí)、概率推理。Dean教授目前正從事應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人和工廠自動(dòng)化的時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)工作。他是美國人工智能聯(lián)合會(huì)（AAAI）的會(huì)士和執(zhí)委會(huì)成員。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 人工智能實(shí)踐
1.2 人工智能理論
1.3 智能的判定與度量
1.4 行為計(jì)算理論
1.5 自動(dòng)推理
1.6 本書結(jié)構(gòu)
本章小結(jié)
背景資料
練習(xí)
第2章符號(hào)編程
2.1 基于規(guī)則的反應(yīng)系統(tǒng)實(shí)例
2.2 LISP簡(jiǎn)介
2.3 LISP交互方式
2.4 LISP函數(shù)
2.5 環(huán)境、符號(hào)與作用域
2.6 LISP函數(shù)的更多內(nèi)容
2.7 表處理
2.8 迭代結(jié)構(gòu)
2.9 程序調(diào)試
2.10  基于規(guī)則的反應(yīng)系統(tǒng)回顧
本章小結(jié)
背景資料
練習(xí)
第3章表達(dá)與邏輯
3.1 命題邏輯
3.2 P語言的形式化系統(tǒng)
3.3 P語言中的自動(dòng)定理證明
3.4 謂詞演算
3.5 PC語言的形式化系統(tǒng)
3.6 PC語言中的自動(dòng)定理證明
3.7 非單調(diào)邏輯
3.8 演繹檢索系統(tǒng)
本章小結(jié)
背景資料
練習(xí)
LISP實(shí)現(xiàn)：數(shù)據(jù)依賴
第4章搜索
4.1 基本搜索問題
4.2 盲目搜索
4.3 啟發(fā)式搜索
4.4 最優(yōu)化與搜索
4.5 敵對(duì)搜索
4.6 判別樹的索引
本章小結(jié)
背景資料
練習(xí)
LISP實(shí)現(xiàn)：判別樹
第5章學(xué)習(xí)
5.1 歸納學(xué)習(xí)問題的分類
5.2 歸納推理理論
5.3 描述空間
5.4 決策樹
5.5 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法
5.6 梯度導(dǎo)向搜索
5.7 感知器
5.8 徑向基函數(shù)
5.9 動(dòng)態(tài)環(huán)境中的學(xué)習(xí)
本章小結(jié)
背景資料
練習(xí)
LISP實(shí)現(xiàn)：利用LISP實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)算法
第6章高級(jí)表達(dá)
6.1 時(shí)序推理
6.2 情境演算
6.3 一階區(qū)間時(shí)序邏輯
6.4 時(shí)序知識(shí)管理
6.5 知識(shí)與信念
6.6 空間推理
本章小結(jié)
背景資料
練習(xí)
LISP實(shí)現(xiàn)：時(shí)序推理
第7章規(guī)劃
7.1 狀態(tài)空間搜索
7.2 最小約束規(guī)劃
7.3 分層抽象空間規(guī)劃
7.4 自適應(yīng)規(guī)劃
7.5 不完全信息規(guī)劃
7.6 表達(dá)能力更強(qiáng)的動(dòng)作模型
本章小結(jié)
背景資料
練習(xí)
LISP實(shí)現(xiàn)：半序規(guī)劃的精化
第8章不確定性
8.1 不確定性推理的動(dòng)機(jī)
8.2 概率論
8.3 概率網(wǎng)
8.4 決策論
本章小結(jié)
背景資料
練習(xí)
LISP 實(shí)現(xiàn)：概率網(wǎng)中的推理
第9章圖像理解
9.1 傳感器與圖像
9.2 計(jì)算機(jī)視覺
9.3 人類視覺
9.4 視覺-恢復(fù)問題
9.5 圖像描述的恢復(fù)
9.6 由輪廓復(fù)原形狀
9.7 由陰影復(fù)原形狀
9.8 由紋理復(fù)原形狀
9.9 立體法
9.10  視覺運(yùn)動(dòng)分析
9.11  主動(dòng)視覺
9.12  應(yīng)用
本章小結(jié)
背景資料
練習(xí)
LISP 實(shí)現(xiàn)：多面體景物標(biāo)記
第10章自然語言處理
10.1 語言成分
10.2 上下文無關(guān)文法
10.3 上下文無關(guān)文法分析
10.4 文法特性
10.5 基于圖的有效句法分析
10.6 語義解釋
10.7 自然語言生成
10.8 上下文中的自然語言
10.9 量詞作用域
本章小結(jié)
背景資料
練習(xí)
LISP實(shí)現(xiàn)：簡(jiǎn)單分析器
參考文獻(xiàn)