人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版，第5版）

内容简介

　　“这是市面上能够覆盖过去10年间在我的人工智能课程中所包含的所有主题的少有的几本书之一。”：BruceMaxim，密歇根大学迪尔本分校“本书是人工智能课程的完美补充。它既给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南。这是一本必须要推荐的人工智能的图书。”：PascalRebreyend，瑞典达拉那大学“这一版进行了出色的添加和改进。我将在我的初级和高级人工智能课程中使用第5版。”：PeterFunk，瑞典马拉达伦大学“本书的编写风格和对于主题的全面把握使本书成为一本有价值的人工智能专著。”：MalachyEaton，爱尔兰利默里克大学机器能够像人一样思考吗？这个问题是人工智能技术发展的驱动力量，但它只是这门不断演进、令人激动的学科的起点。人工智能使用不同的策略来解决应用计算机技术的任意领域（从那些属于感知和适应的领域，到智能主体、自然语言理解和随机模型的领域）中出现的复杂问题。本书是经典的人工智能教材，适合一到两个学期使用，已被宾夕法尼亚大学、密歇根大学、加州理工大学等众多高校选用。同时，本书也是人工智能领域的研究者或者希望在自身工作中应用当前人工智能技术的实践者的优秀参考书。GeorgeLuger在研究复杂问题求解技术的同时，还展示了他本人对于人工智能研究的热爱和激情。另外，他还描述了如何使用大量不同的软件工具和技术来应对现今的计算机科学家所面临的诸多挑战。第5版的新增内容●新增一章，专门介绍随机方法。●在许多章节中补充和扩展了资料，展示出基于主体的问题解决方法的重要性及其在人工智能技术中的体现。●提出了自然语言理解中的一些问题，包括用子语言理解的随机方法、马尔可夫模型、分类与回归树，交互信息聚类和基子分析的统计学。●从哲学、心理学以及神经生理学角度进一步讨论人工智能的各项成果。

作者简介

　　George F.Luger，1973年在宾夕法尼亚大学获得博士学位，在其后的五年，他在爱丁堡大学人工智能系从事博士后研究工作。目前，他是新墨西哥大学的计算机科学、语言学以及心理学教授。

图书目录

le width="100%"><tr><td> Preface </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> Publisher's Acknowledgements </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> PART I ARTIFICIAL INTELLIGENCE: ITS ROOTS AND SCOPE </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> I AI: Early History and Applications </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> PART H ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS REPRESENTATION AND SEARCH </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 2 The Predicate Calculus </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 3 Structures and Strategies for State Space Search </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 4 Heuristic Search </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 5 Stochastic Methods </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 6 Building Control Algorithms for State Space Search </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> PART III REPRESENTATION AND INTELLIGENCE:THE Al CHALLENGE </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 7 Knowledge Representation </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 8 Strong Method Problem Solving </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 9 Reasoning in Uncertain Situati~ns </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> PART IV MACHINE LEARNING </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 10 Machine Learning: Symbol-Based </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 11 Machine Learning: Connectionist </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 12 Machine Learning: Social and Emergent </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> PART V ADVANCED TOPICS FOR A1 PROBLEM SOLVING </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 13 Automated Reasoning </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 14 Understanding Natural Language </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> PART VI LANGUAGES AND PROGRAMMING TECHNIQUES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 15 An Introduction to Prolog </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 16 An Introduction to Lisp </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> PART VII EPILOGUE </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> 17 Artificial Intelligence as Empirical Enquiry </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> Bibliography </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> Author Index </td></tr></table><table width="100%"><tr><td> Subject Index </td></tr></table></font>
<table width="100%" border="0" cellspacing="0" cellpadding="0"> <tr bgcolor="#CC0000"> <td height="1"></td> </tr> <tr> <td height="5"></td> </tr> <tr> <td> ·<a href='javascript:moreup("Catalog.asp?IDD=26991&type=1")'>目录</a>·<a href='javascript:moreup("Catalog.asp?IDD=26991&type=2")'>内容简介</a>·<a href='javascript:moreup("Catalog.asp?IDD=26991&type=4")'>译者序</a>·<a href='javascript:moreup("Catalog.asp?IDD=26991&type=5")'>作译者</a>·<a href='javascript:moreup("Catalog.asp?IDD=26991&type=6")'>前言</a> </td> </tr></table></BODY></H