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[美] 温斯顿 著; 崔良沂 、 赵永昌 译 / 清华大学出版社 / 2005-07 / 平装
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上书时间2024-05-07
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人工智能
本书为第3版内容,经过了完全重写和更新,反映了之前版本发行来人工智能领域的革命性进展。第1部分阐述知识表达和利用知识进行推理的方法,第2部分阐述显现智能的先决条件——学习能力,第3部分阐述视觉感知和语言理解;其《教师手册》包含了详细的习题解符号和教学大纲范例;对已掌握LISP语言的读者,还可从因特网下载有关该书的大量程序。
本书适合计算机科学与工程专业学习,还有心理学、生物学、语言学、哲学专业学生和有关研究人员。
温斯顿,美国人工智能协会前主席;美国麻省理工学院人工智能和计算机科学教授,主讲《人工智能导论》等有关课程;美国Ascent技术公司总裁和创始人之一;1972年至1997年任MIT人工智能实验室主任;1997年任《对人工智能的再思考》论坛主席,主持讨论人工智能在商业上向何处去,发言者来自迪斯尼、通用电气、微软、网景等公司以及东道MIT人工智能实验室;主要出版著作有:《ArtificialIntellgence,ThirdEdition》、《OntoSmalltalk》、《OntoC》、《OntoC++》、《OntoJava》、《Lisp,ThirdEdition》、《TheAIBusiness:CommercialUsesofArtificial》、《ArtificialIntelligenceatMIT:ExpandingFrontiers》、《ArtificialIntelligence:AnMITPerspective》等。
第1部分表达和方法第1章智能计算机第2章语义网络和描述匹配第3章生成-测试法、手段-目标分析法和问题归约法第4章网络和基本搜索法第5章网络和最佳搜索法第6章树和对抗搜索法第7章规则和规则链接第8章规则、底层和认知模型的建立第9章框架和继承第10章框架和常识第11章数值约束和传播第12章标符约束和传播第13章逻辑和消解法证明第14章回溯和真值维护第15章规划第2部分学习和认识规律第16章通过分析差异进行学习第17章通过解释经验进行学习第18章通过纠正错误进行学习第19章通过记录案例进行学习第20章通过管理多重模型进行学习第21章通过建立识别树进行学习第22章通过训练神经网络进行学习第23章通过训练感知机进行学习第24章通过训练近似网络进行学习第25章通过模拟进化进行学习第3部分视觉和语言第26章识别物体第27章描述图像第28章表达语言约束第29章应答疑问句和命令句附录关系数据库习题中英文术语对照
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开播时间:09月02日 10:30