《人工智能：智能系统指南（原书第3版）》Michael Negnevitsky 著 (pdf格式)

下载链接：（网盘访问密码：1122）

《人工智能：智能系统指南（原书第3版）》Michael Negnevitsky 著

为维持本站运营，请赞助一点点零钱后查看解压密码，谢谢！

书籍介绍：

《人工智能：智能系统指南（原书第3版）》是由Michael Negnevitsky编著的一本详细介绍人工智能领域的书籍。Michael Negnevitsky是一位在人工智能领域有着丰富教学和研究经验的专业人士，他的工作重心在于知识表示、推理方法以及专家系统的开发与应用。
本书的主要内容包括：
1. 基础知识：介绍了人工智能的基本概念和发展历程。
2. 智能系统类型：详细讨论了符号主义、联结主义等不同类型的智能系统及其特点。
3. 机器学习：涵盖了监督学习、非监督学习和强化学习等多个方面，同时探讨了神经网络在各种应用中的作用。
4. 专家系统与知识工程：深入讲解了如何构建有效的专家系统，并介绍了基于规则的推理方法。
5. 智能代理及多智能体系统：探索了自主决策机制的设计原则以及群体智能的概念。
6. 进化计算和模糊逻辑：阐述了遗传算法的应用及其在问题求解中的价值，同时也分析了模糊系统的原理与应用实例。
本书对于读者而言具有重要的阅读意义：
- 学术研究者：能够了解最新的研究成果和技术趋势，为开展深入的研究提供理论支持。
- 工程技术人员：可以学习到如何将人工智能技术应用于实际项目中，解决复杂问题的方法和技巧。
- 学生及初学者：作为入门教材非常适合，帮助构建完整的知识体系，并引导读者进行进一步的学习。
总之，《人工智能：智能系统指南（原书第3版）》是一本全面介绍人工智能理论和技术的经典著作。无论是对于希望进入该领域的新人还是寻求扩展专业知识的研究人员来说，都是一个宝贵的资源。

点击链接查看详情