Computational Intelligence
Poole, David|Mackworth, Alan|Goebel, Randy
Lingua: inglese
Editore: Oxford University Press, 1998
- Rilegato
- Nuovo
Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This introductory textbook on artificial intelligence (AI) is aimed at junior/senior undergraduate and graduate level students. The theme features an intelligent agent acting in its own environment. This serves to place the core concept of AI in a coherent .
Codice articolo 897461845
- Titolo
- Computational Intelligence
- Autore
- Poole, David|Mackworth, Alan|Goebel, Randy
- Editore
- Oxford University Press
- Anno di pubblicazione
- 1998
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Gebunden
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0195102703
- ISBN 13
- 9780195102703
Ideal for upper-level undergraduate and introductory graduate courses in artificial intelligence, Computational Intelligence encourages students to explore, implement, and experiment with a series of progressively richer representations that capture the essential features of more and more demanding tasks and environments.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Contenuti
- Preface
- 1: Computational Intelligence and Knowledge:
- 1.1: What is Computational Intelligence?
- 1.2: Agents in the World
- 1.3: Representation and Reasoning
- 1.4: Applications
- 1.5: Overview
- 1.6: References and Further Reading
- 1.7: Exercises
- 2: A Representation and Reasoning System:
- 2.1: Introduction
- 2.2: Representation and Reasoning Systems
- 2.3: Simplifying assumptions of the initial RRS
- 2.4: Datalog
- 2.5: Semantics
- 2.6: Questions and Answers
- 2.7: Proofs
- 2.8: Extending the Language with Functional Symbols
- 2.9: References and Further Reading
- 2.10: Exercises
- 3: Using Definite Knowledge:
- 3.1: Introduction
- 3.2: Case Study: House Wiring
- 3.3: Discussion
- 3.5: Case-Study: Repesenting Abstract Concepts
- 3.6: Applications in Natural Language Processing
- 3.7: References and Further Reading
- 3.8: Exercises
- 4: Searching:
- 4.1: Why Search?
- 4.2: Graph Searching
- 4.3: A Generic Searching Algorithm
- 4.4: Blind Search Strategies
- 4.5: Heuristic Search
- 4.6: Refinements to Search Strategies
- 4.7: Constraint Satisfaction Problems
- 4.8: References and Further Reading
- 4.9: Exercises
- 5: Representing Knowledge:
- 5.1: Introduction
- 5.2: Defining a solution
- 5.3: Choosing a Representation Language
- 5.4: Mapping a problem to representation
- 5.5: Choosing an inference procedure
- 5.6: References and Further Reading
- 5.7: Exercises
- 6: Knowledge Engineering:
- 6.1: Introduction
- 6.2: Knowledge-Based System Architecture
- 6.3: Meta-Interpreters
- 6.4: Querying the User
- 6.5: Explanation
- 6.6: Debugging Knowledge Bases
- 6.7: A Meta-Interpreter with Search
- 6.8: Unification
- 6.9: References and Further Reading
- 6.10: Exercises
- 7: Beyond Definite Knowledge:
- 7.1: Equality
- 7.2: Integrity Constraints
- 7.3: Complete Knowledge Assumption
- 7.4: Disjunctive Knowledge
- 7.5: Explicit Quantification
- 7.6: First-order predicate calculus
- 7.7: Modal Logic
- 7.8: References and Further Reading
- 7.9: Exercises
- 8: Actions and Planning:
- 8.1: Introduction
- 8.2: Representations of Actions and Change
- 8.3: Reasoning with World Representations
- 8.4: References and Further Reading
- 8.5: Exercises
- 9: Assumption-based Reasoning:
- 9.1: Introduction
- 9.2: An Assumption-Based Reasoning Framework
- 9.3: Default Reasoning
- 9.4: Abduction
- 9.5: Evidential and Causal Reasoning
- 9.6: Algorithms for Assumption-based Reasoning
- 9.7: References and Further Reading
- 9.8: Exercises
- 10: Using Uncertain Knowledge:
- 10.1: Introduction
- 10.2: Probability
- 10.3: Independence Assumptions
- 10.4: Making Decisions Under Uncertainty
- 10.5: References and Further Reading
- 10.6: Exercises
- 11: Learning:
- 11.1: Introduction
- 11.2: Learning as choosing the best representation
- 11.3: Case-based reasoning
- 11.4: Learning as refining the hypothesis space
- 11.5: Learning Under Uncertainty
- 11.6: Explanation-based Learning
- 11.7: References and Further Reading
- 11.8: Exercises
- 12: Building Situated Robots:
- 12.1: Introduction
- 12.2: Robotic Systems
- 12.3: The Agent function
- 12.4: Designing Robots
- 12.5: Uses of Agent models
- 12.6: Robot Architectures
- 12.7: Implementing a Controller
- 12.8: Robots Modelling the World
- 12.9: Reasoning in Situated Robots
- 12.10: References and Further Reading
- 12.11: Exercises
- Appendices
- A Glossary
- B The Prolog Programming Language
- B.1 Introduction
- B.2 Interacting with Prolog
- B.3 Syntax
- B.5 Database Relations
- B.6 Returning All Answers
- B.7 Input and Output
- B.8 Controlling Search
- C.Some more Implemented Systems
- C.1 Bottom-Up Interpreters
- C.2 Top-down Interpreters
- C.3 A Constraint Satisfaction Problem Solver
- C.4 Neural Network Learner
- C.5 Partial-Order Planner
- C.6 Implementing Belief Networks
- C.7 Robot Controller
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moluna
Greven, Germania
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