[PDF] Artificial Intelligence: Foundations Of Computational Agents - David Poole, Alan K. Mackworth - 1st Edition

Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents – David L. Poole, Alan K. Mackworth – 1st Edition

Descripción

Las últimas décadas han sido testigos del surgimiento de la inteligencia artificial como una disciplina científica y de ingeniería seria. Inteligencia artificial: fundamentos de los agentes computacionales es un libro de texto dirigido a estudiantes de pregrado de primer año a último año y estudiantes de posgrado de primer año.

Presenta la inteligencia artificial (IA) utilizando un marco coherente para estudiar el diseño de agentes computacionales inteligentes. Al mostrar cómo encajan los enfoques básicos en un espacio de diseño multidimensional, los lectores pueden aprender los fundamentos sin perder de vista el panorama general.

El libro equilibra la teoría y el experimento, muestra cómo vincularlos íntimamente y desarrolla la ciencia de la IA junto con sus aplicaciones de ingeniería. Aunque está estructurado como un libro de texto, el estilo sencillo e independiente del libro también atraerá a una amplia audiencia de profesionales, investigadores y estudiantes independientes.

La IA es un campo en rápido desarrollo: este libro resume los últimos resultados sin ser exhaustivo ni enciclopédico. Enseña los principales principios y herramientas que permitirán a los lectores explorar y aprender por sí mismos. El texto está respaldado por un entorno de aprendizaje en línea, artint.info, para que los estudiantes puedan experimentar con los principales algoritmos de IA, además de problemas, animaciones, diapositivas de conferencias y un sistema de representación del conocimiento para la experimentación y la resolución de problemas.

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  • Preface
    I Agents in the World: What Are Agents and How Can They Be Built?
    1 Artificial Intelligence and Agents
    2 Agent Architectures and Hierarchical Control

    II Representing and Reasoning
    3 States and Searching
    4 Features and Constraints
    5 Propositions and Inference
    6 Reasoning Under Uncertainty

    III Learning and Planning
    7 Learning: Overview and Supervised Learning8 Planning with Certainty
    8 Planning with Certainty
    9 Planning Under Uncertainty
    10 Multiagent Systems
    11 Beyond Supervised Learning

    IV Reasoning About Individuals and Relations
    12 Individuals and Relations
    13 Ontologies and Knowledge-Based Systems
    14 Relational Planning, Learning, and Probabilistic Reasoning

    V The Big Picture
    15 Retrospect and Prospect
    A Mathematical Preliminaries and Notation
    Bibliography
    Index
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