人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版·第4版） azw3 chm 地址 kindle 阿里云 下载 umd pdf

这是一本经典的人工智能教材，已被宾夕法尼亚州立大学、南加州大学、马里兰大学、杜克大学、布朗大学、乔治梅森大学等多所著名大学采用为人工智能课程的指定教材。书中从人工智能（AI）的历史及其应用开始介绍，涵盖了AI问题求解的研究工具、AI和知识密集型问题求解的表示法、机器学习、重要的AI应用领域、AI编程语言LISP和PROLOG等方面的内容，后提到了智能系统科学的可能性问题，考虑了当前AI面临的挑战，讨论了目前AI的局限，并设计了AI的未来。本书中的算法用类Pascal的伪代码描述，清晰易读。

PART 1

ARTIFICIAL INTELLIGENCE：ITS ROOTS

AND SCOPE1

1 AL：HISTORY AND APPLICATIONS

PART 2

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS

REPRESENTATION AND SEARCH

2 THE PREDICATE CALCULUS

3 STRUCTURES AND STRATEGIES FOR STATE SPACE SEARCH

4 HEURISTIC SEARCH

5 CONTROL AND IMPLEMENTATION OF STATE SPACE SEARCH

PART III

REPRESENTATION AND INTELLIGENCE：

6 KNOWLEDGE REPRESENTATION

7 STRONG METHOD PROBLEM SOLVING

8 REASONING IN UNCERTAIN SITUATIONS

PART IV

MACHINE LEARNING

9 MACHINE LEARNING：SYMBOL-BASED

10 MACHINE LEARNING：CONNECTIONIST

11 MACHINE LEARNING：SOCIAL AND EMERGENT

PART V

ADVANCED TOPICS FOR AL PROBLEM SOLVING

12 AUTOMATED REASONING

13 UNDERSTANDING NATURAL LANGUAGE

PART VI

LANGUAGES AND PROGRAMMING TECHNIQUES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE

14 AN INTRODUCTION TO PROLOG

PART VI：14 AN INTRODUCTION TO PROLOG

15 AN INTRODUCTION TO LISP

PART VII

EPILOGUE

16 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS EMPIRICAL ENQUIRY

George F.Luger于1973年在宾夕法尼亚大学获得博士学位，并在之后的5年间在爱丁堡大学人工智能系进行博士后研究。现在他是新墨西哥大学计算机科学研究、语言学及心理学教授。

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书中从人工智能（AI）的历史及其应用开始介绍，涵盖了AI问题求解的研究工具、AI和知识密集型问题求解的表示法、机器学习、重要的AI应用领域、AI编程语言LISP和PROLOG等方面的内容，*后提到了智能系统科学的可能性问题，考虑了当前AI面临的挑战，讨论了目前AI的局限，并设计了AI的未来。本书中的算法用类Pascal的伪代码描述，清晰易读。

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