人工智能——一种现代方法 - (EPUB全文下载)

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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
3.6.2 偶发性问题
3.7 小结
参考文献与历史的注释
习题
第4章 有信息的搜索和探索
4.1 有信息的（启发式的）搜索策略
4.1.1 贪婪最佳优先搜索
4.1.2 A*搜索：最小化总的估计解耗散
4.1.3 存储限制的启发式搜索
4.1.4 为了更好地搜索而学习
4.2 启发函数
4.2.1 启发函数的精确度对性能的影响
4.2.2 设计可采纳的启发函数
4.2.3 从经验里学习启发函数
4.3 局部搜索算法和最优化问题
4.3.1 爬山法搜索
4.3.2 模拟退火搜索
4.3.3 局部剪枝搜索
4.3.4 遗传算法
4.4 连续空间的局部搜索
4.5 联机搜索智能体和未知环境
4.5.1 联机搜索问题
4.5.2 联机搜索智能体
4.5.3 联机局部搜索
4.5.4 联机搜索的学习
4.6 小结
参考文献与历史的注释
习题
第5章 约束满足问题
5.1 约束满足问题
5.2 CSP问题的回溯搜索
5.2.1 变量和取值顺序
5.2.2 通过约束传播信息
5.3 约束满足问题的局部搜索
5.4 问题的结构
5.5 小结
参考文献与历史的注释
习题
第6章 对抗搜索
6.1 博弈
6.2 博弈中的优化决策
6.2.1 最优策略
6.2.2 极小极大值算法
6.2.3 多人游戏中的最优决策
6.3 α-β剪枝
6.4 不完整的实时决策
6.4.1 评价函数
6.4.2 截断搜索
6.5 包含几率因素的游戏
6.5.1 有几率节点的游戏中的局面评价
6.5.2 期望极小极大值的复杂度
6.5.3 牌类游戏
6.6 博弈程序的当前发展水平
6.7 讨论
6.8 小结
参考文献与历史的注释
习题
第三部分 知识与推理
第7章 逻辑智能体
7.1 基于知识的智能体
7.2 wumpus世界
7.3 逻辑
7.4 命题逻辑：一种非常简单的逻辑
7.4.1 语法
7.4.2 语义
7.4.3 一个简单的知识库
7.4.4 推理
7.4.5 等价、合法性和可满足性
7.5 命题逻辑的推理模式
7.5.1 归结
7.5.2 合取范式
7.5.3 归结算法
7.5.4 归结的完备性
7.5.5 前向和反向链接
7.6 有效的命题推理
7.6.1 一个完备的回溯搜索
7.6.2 局部搜索算法
7.6.3 困难的满足性问题
7.7 基于命题逻辑的智能体
7.7.1 用逻辑推理寻找陷阱和wumpus
7.7.2 记录位置和方向
7.7.3 基于电路的智能体
7.7.4 比较
7.8 小结
参考文献与历史的注释
习题
第8章 一阶逻辑
8.1 表示方法的回顾
8.2 一阶逻辑的语法和语义
8.2.1 一阶逻辑的模型
8.2.2 符号和解释
8.2.3 项
8.2.4 原子语句
8.2.5 复合语句
8.2.6 量词
8.2.7 等式
8.3 使用一阶逻辑
8.3.1 一阶逻辑的断言和查询
8.3.2 亲属关系域
8.3.3 数、集合和列表
8.3.4 wumpus世界
8.4 一阶逻辑中的知识工程
8.4.1 知识工程的过程
8.4.2 电路领域
8.5 小结
参考文献与历史的注释
习题
第9章 一阶逻辑中的推理
9.1 命题与一阶推理
9.1.1 量词的推理规则
9.1.2 简化到命题推理
9.2 合一和提升
9.2.1 一阶推理规则
9.2.2 合一
9.2.3 存储和检索
9.3 前向链接
9.3.1 ............

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