| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
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第1部分 人工智能
第1章 绪论
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的基础
1.3 人工智能的历史
1.4 最新发展水平
1.5 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第2章 智能Agent
2.1 Agent和环境
2.2 好的行为:理性的概念
2.3 环境的性质
2.4 Agent的结构
2.5 本章小结
参考文献与历史注释
习题 第Ⅱ部分 问题求解
第3章 通过搜索进行问题求解
3.1 问题求解Agent
3.2 问题实例
3.3 通过搜索求解
3.4 无信息搜索策略
3.5 有信息(启发式)的搜索策略
3.6 启发式函数
3.7 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第4章 超越经典搜索
4.1 局部搜索算法和最优化问题
4.2 连续空间中的局部搜索
4.3 使用不确定动作的搜索
4.4 使用部分可观察信息的搜索
4.5 联机搜索Agent和未知环境
4.6 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第5章 对抗搜索
5.1 博弈
5.2 博弈中的优化决策
5.3 a-p剪枝
5.4 不完美的实时决策
5.5 随机博弈
5.6 部分可观察的博弈
5.7 博弈程序发展现状
5.8 其他途径
5.9 本章小结
参考文献与历史注释
习题
第6章 约束满足问题
6.1 定义约束满足问题
6.2 约束传播:CSP中的推理
6.3 CSP的回溯搜索
6.4 CSP局部搜索
6.5 问题的结构
6.6 本章小结
参考文献与历史注释
习题 第Ⅲ部分 知识、推理与规划
第7章 逻辑Agent
7.1 基于知识的Agent
7.2 Wumpus世界
7.3 逻辑
7.4 命题逻辑:一种简单逻辑
7.5 命题逻辑定理证明
7.6 有效的命题逻辑模型检验
7.7 基于命题逻辑的Agent
7.8 本章小结
…… 第Ⅳ部分 不确定知识与推理
第V部分 学习
第Ⅵ部分 通讯、感知与行动
第Ⅶ部分 结论
参考文献