人工智能——一种现代方法
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2024-08-30 22:23:58
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内容提要
关于作者
译者序
前言
第一部分 人工智能
第1章 绪论
1.1 什么是人工智能
1.1.1 类人行为:图灵测试方法
1.1.2 类人思考:认知模型方法
1.1.3 理性地思考:“思维法则”方法
1.1.4 理性地行动:理性智能体方法
1.2 人工智能的基础
1.2.1 哲学(公元前428年—现在)
1.2.2 数学(约800年—现在)
1.2.3 经济学(1776年—现在)
1.2.4 神经科学(1861年—现在)
1.2.5 心理学(1879年—现在)
1.2.6 计算机工程(1940年—现在)
1.2.7 控制论(1948年—现在)
1.2.8 语言学(1957年—现在)
1.3 人工智能的历史
1.3.1 人工智能的孕育期(1943年—1955年)
1.3.2 人工智能的诞生(1956年)
1.3.3 早期的热情,巨大的期望(1952年—1969年)
1.3.4 现实的困难(1966年—1973年)
1.3.5
基于知识的系统:力量的钥匙?(1969年—
1979年)
1.3.6 AI成为工业(1980年—现在)
1.3.7 神经元网络的回归(1986年—现在)
1.3.8 AI成为科学(1987年—现在)
1.3.9 智能化智能体的出现(1995年—现在)
1.4 目前发展水平
1.5 小结
参考文献与历史的注释
习题
第2章 智能化智能体
2.1 智能体和环境
2.2 好的行为表现:理性的概念
2.2.1 性能度量
2.2.2 理性
2.2.3 全知者,学习和自主性
2.3 环境的本质
2.3.1 详细说明任务环境
2.3.2 任务环境的属性
2.4 智能体的结构
2.4.1 智能体程序
2.4.2 简单反射型智能体
2.4.3 基于模型的反射型智能体
2.4.4 基于目标的智能体
2.4.5 基于效用的智能体
2.4.6 学习智能体
2.5 小结
参考文献与历史的注释
习题
第二部分 问题求解
第3章 用搜索法对问题求解
3.1 问题求解智能体
3.1.1 定义明确的问题及解
3.1.2 把问题形式化
3.2 问题实例
3.2.1 玩具问题
3.2.2 现实世界问题
3.3 对解的搜索
3.4 无信息的搜索策略
3.4.1 广度优先搜索
3.4.2 代价一致搜索
3.4.3 深度优先搜索
3.4.4 深度有限搜索
3.4.5 迭代深入深度优先搜索
3.4.6 双向搜索
3.4.7 无信息搜索策略的比较
3.5 避免重复状态
3.6 使用不完全信息的搜索
3.6.1 无传感问题
......
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