编辑推荐
适读人群 :人工智能领域的从业者、爱好者,高校老师和学生
- 人工智能经典教材,更加适合本科生、研究生使用。
- 新增深度学习、人工智能安全和人工智能编程等新进展、新成果;
- 图文并茂,结合人物轶事、应用之窗,提高趣味性和实用性;
- 章末提供习题,并附有解决方案,巩固知识、夯实基础;
- 突出人工智能发展中人的作用和贡献,体现了以人为本的人工智能;
- 本书附赠源代码文件、配套习题答案、配套教学视频以及教师可用的PPT教学课件。

内容简介
作为计算机科学的一个分支,人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统,涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。
《人工智能》这本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、人工智能高级专题、人工智能的现在和未来以及安全与编程六部分内容。
- 第一部分从人工智能的定义讲起,对人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发式方法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。
- 第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。
- 第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例,如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN 等经典的专家系统,振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统,也介绍了机器学习、深度学习以及受到自然启发的搜索算法等。
- 第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理,回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就,并对其未来进行了展望。第六部分主要介绍人工智能的安全以及编程问题。
《人工智能》这本书系统、全面地讲解了人工智能的相关知识,既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识,也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展,更辅以实例,可以帮助读者扎扎实实打好基础。本书内容易读易学,适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读,也适合高校计算机专业的教师和学生参考。

作者简介
史蒂芬.卢奇(Stephen Lucci)
拥有纽约市立大学研究生院的博士学位,在纽约城市学院教授计算机科学,在高性能计算和人工智能领域发表过多篇文章。
萨尔汗.M. 穆萨(Sarhan M. Musa)博士
在普雷里维尤农工大学(Prairie View A&M) 任 教, 著 有 Computational Nanophotonics(CRC Press) 和 Finite Element Analysis (MLI)等多部图书。
丹尼.科佩克(Danny Kopec)(已故)
本书第 2 版的合著者,曾任教于布鲁克林学院,著有多部图书,是一位国际象棋大师。
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