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人工智能——理论与实践
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人工智能——理论与实践
人工智能——理论与实践
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作者
Thomas Dean
ISBN
7-120-00049-7
出版日期/版本
2004年6月
格式
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主题内容
1.1 人工智能实践 1.2 人工智能理论 1.3 智能的判定与度量 1.4 行为计算理论 1.5 自动推理 1.6 本书结构 本章小结 背景资料 练习 第2章 符号编程 2.1 基于规则的反应系统实例 2.2 LISP简介 2.3 LISP交互方式 2.4 LISP函数 2.5 环境、符号与作用域 2.6 LISP函数的更多内容 2.7 表处理 2.8 迭代结构 2.9 程序调试 2.10 基于规则的反应系统回顾 本章小结 背景资料 练习 第3章 表达与逻辑 3.1 命题逻辑 3.2 P语言的形式化系统 3.3 P语言中的自动定理证明 3.4 谓词演算 3.5 PC语言的形式化系统 3.6 PC语言中的自动定理证明 3.7 非单调逻辑 3.8 演绎检索系统 本章小结 背景资料 练习 LISP实现:数据依赖 第4章 搜索 4.1 基本搜索问题 4.2 盲目搜索 4.3 启发式搜索 4.4 最优化与搜索 4.5 敌对搜索 4.6 判别树的索引 本章小结 背景资料 练习 LISP实现:判别树 第5章 学习 5.1 归纳学习问题的分类 5.2 归纳推理理论 5.3 描述空间 5.4 决策树 5.5 网络学习方法 5.6 梯度导向搜索 5.7 感知器 5.8 径向基函数 5.9 动态环境中的学习 本章小结 背景资料 练习 LISP实现:利用LISP实现学习算法 第6章 高级表达 6.1 时序推理 6.2 情境演算 6.3 一阶区间时序逻辑 6.4 时序知识管理 6.5 知识与信念 6.6 空间推理 本章小结 背景资料 练习 LISP实现:时序推理 第7章 规划 7.1 状态空间搜索 7.2 最小约束规划 7.3 分层抽象空间规划 7.4 自适应规划 7.5 不完全信息规划 7.6 表达能力更强的动作模型 本章小结 背景资料 练习 LISP实现:半序规划的精化 第8章 不确定性 8.1 不确定性推理的动机 8.2 概率论 8.3 概率网 8.4 决策论 本章小结 背景资料 练习 LISP 实现:概率网中的推理 第9章 图像理解 9.1 传感器与图像 9.2 计算机视觉 9.3 人类视觉 9.4 视觉-恢复问题 9.5 图像描述的恢复 9.6 由轮廓复原形状 9.7 由阴影复原形状 9.8 由纹理复原形状 9.9 立体法 9.10 视觉运动分析 9.11 主动视觉 9.12 应用 本章小结 背景资料 练习 LISP 实现:多面体景物标记 第10章 自然语言处理 10.1 语言成分 10.2 上下文无关文法 10.3 上下文无关文法分析 10.4 文法特性 10.5 基于图的有效句法分析 10.6 语义解释 10.7 自然语言生成 10.8 上下文中的自然语言 10.9 量词作用域 本章小结 背景资料 练习 LISP实现:简单分析器 参考文献
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意外惊喜... 谢谢hf_felix 网友.
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记得改回《补档完成》啊
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呵呵。。。学习最前沿,感谢楼主
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