Artificial intelligence : With an Introduction to Machine Learning
저자
발행사항
Boca Raton, FL : CRC Press, Taylor & Francis Group, 2017
발행연도
2017
작성언어
영어
주제어
DDC
006.3 판사항(23)
ISBN
9781138502383
자료형태
단행본(다권본)
발행국(도시)
Florida
서명/저자사항
Artificial intelligence : With an Introduction to Machine Learning / Richard E. Neapolitan, Xia Jiang.
판사항
2nd edition
형태사항
xiii, 466 p ; 26 cm.
총서사항
Chapman & Hall/CRC artificial intelligence and robotics series ;v 2 Chapman & Hall/CRC artificial intelligence and robotics series ;v 2
일반주기명
Includes bibliographical references.
소장기관
1. Introduction to Artificial Intelligence 1.1 History of Artificial Intelligence 1.2 Outline of this Book
Part I LOGICAL INTELLIGENCE
2. Propositional Logic 2.1 Basics of Propositional Logic 2.2 Resolution 2.3 Artificial Intelligence Applications 2.4 Discussion and Further Reading
3. First-Order Logic 3.1 Basics of First-Order Logic 3.2 Artificial Intelligence Applications 3.3 Discussion and Further Reading
4. Certain Knowledge Representation 4.1 Taxonomic Knowledge 4.2 Frames 4.3 Nonmonotonic Logic 4.4 Discussion and Further Reading
5. Learning Deterministic Models 5.1 Supervised Learning 5.2 Regression 5.3 Parameter Estimation 5.4 Learning a Decision Tree
PART II PROBABILISTIC INTELLIGENCE
6. Probability 6.1 Probability Basics 6.2 RandomVariables 6.3 Meaning of Probability 6.4 RandomVariables in Applications 6.5 Probability in the Wumpus World
7. Uncertain Knowledge Representation 7.1 Intuitive Introduction to Bayesian Networks 7.2 Properties of Bayesian Networks 7.3 Causal Networks as Bayesian Networks 7.4 Inference in Bayesian Networks 7.5 Networks with Continuous Variables 7.6 Obtaining the Probabilities 7.7 Large-Scale Application: Promedas
8. Advanced Properties of Bayesian Network 8.1 Entailed Conditional Independencies 8.2 Faithfulness 8.3 Markov Equivalence 8.4 Markov Blankets and Boundaries
9. Decision Analysis 9.1 Decision Trees 9.2 Influence Diagrams 9.3 Modeling Risk Preferences 9.4 Analyzing Risk Directly 9.5 Good Decision versus Good Outcome 9.6 Sensitivity Analysis 9.7 Value of Information 9.8 Discussion and Further Reading
10. Learning Probabilistic Model Parameters 10.1 Learning a Single Parameter 10.2 Learning Parameters in a Bayesian Network . 10.3 Learning Parameters with Missing Data
11. Learning Probabilistic Model Structure 11.1 Structure Learning Problem 11.2 Score-Based Structure Learning 11.3 Constraint-Based Structure Learning 11.4 Application: MENTOR 11.5 Software Packages for Learning 11.6 Causal Learning 11.7 Class Probability Trees 11.8 Discussion and Further Reading
12. Unsupervised Learning and Reinforcement Learning 12.1 Unsupervised Learning 12.2 Reinforcement Learning12.3 Discussion and Further Reading
PART III EMERGENT INTELLIGENCE
13. Evolutionary Computation 13.1 Genetics Review 13.2 Genetic Algorithms 13.3 Genetic Programming13.4 Discussion and Further Reading
14. Swarm Intelligence 14.1 Ant System 14.2 Flocks 14.3 Discussion and Further Reading
PART IV NEURAL INTELLIGENCE
15. Neural Networks and Deep Learning 15.1 The Perceptron 15.2 Feedforward Neural Networks 15.3 Activation Functions 15.4 Application to Image Recognition 15.5 Discussion and Further Reading
PART V LANGUAGE UNDERSTANDING
16. Natural Language Understanding 16.1 Parsing 16.2 Semantic Interpretation 16.3 Concept/Knowledge Interpretation 16.4 Information Extraction 16.5 Discussion and Further Reading
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책소개
자료제공 :
Artificial Intelligence, 2/E (With an Introduction to Machine Learning, Second Edition)
The first edition of this popular textbook, Contemporary Artificial Intelligence, provided an accessible and student friendly introduction to AI. This fully revised and expanded update, Artificial Intelligence: With an Introduction to Machine Learning, Second Edition, retains the same accessibility and problem-solving approach, while providing new material and methods. The book is divided into five sections that focus on the most useful techniques that have emerged from AI.
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