人工智能：智能系统指南（英文版·第2版）

【内容简介】

　　人工智能经常被人们认为是计算机科学中的一门高度复杂甚至令人生畏的学科。长期以来人工智能方面的书籍往往包含复杂矩阵代数和微分方程。本书形成于作者多年来给没有多少微积分知识的学生授课时所用的讲义，它假定读者预先没有编程的经验，并说明了智能系统中的大部分基础知识实际上是简单易懂的。
　　本书目前已经被国际上多所大学(例如，德国的马德堡大学、日本的广岛大学、美国的波士顿大学和罗切斯特理工学院)采用。 如果你正在寻找关于人工智能或智能系统设计课程的浅显易懂的入门级教材，如果你不是计算机科学领域的专业人员，而又正在寻找介绍基于知识系统最新技术发展的自学指南，本书将是最佳选择。


<font color="#FF6600">　　本书的主要内容：</font>

● 基于规则的专家系统

● 模糊专家系统

● 基于框架的专家系统

● 人工神经网络

● 进化计算

● 混合智能系统

● 知识工程

● 数据挖掘

【作译者介绍】

【目录信息】

Preface
Prdface to the second edition
Acknowledgements
1 Introduction To Knowledge-Based Intelligent systems
1.1 Intelligent Machines, Or What Machines can Do
1.2 The History Of Artificial Intelligence, Or From The‘Dark Ages’to Knowledge-Based Systems
1.3 Summary
Questions For Review
References

2 Rule-Based Expert Systems
2.1 Introduction, or What Is Knowledge?
2.2 Rules As A Knowledge Representation Technique
2.3 The Main Players In The Expert System Development Team
2.4 Structure of A Rule-Based Expert System
2.5 Fundamental Characteristics Of An Expert System
2.6 Forward Chaining And Backward Chaining Inference Techniques
2.7 MEDIA ADVISOR: A Demonstration Rule-Based Expert System
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【前言】

'The only way not to succeed is not to try.'
Edward Teller
Another book on artificial intelligence ... I've already seen so many of them. Why should I bother with this one? What makes this book different from the others?
Each year hundreds of books and doctoral theses extend our knowledge of computer, or artificial, intelligence. Expert systems, artificial neural networks, fuzzy systems and evolutionary computation are major technologies used in intelligent systems. Hundreds of tools support these technologies, and thous.. << 查看前言

【序言】

文艺复兴以降，源远流长的科学精神和逐步形成的学术规范，使西方国家在自然科学的各个领域取得了垄断性的优势；也正是这样的传统，使美国在信息技术发展的六十多年间名家辈出、独领风骚。在商业化的进程中，美国的产业界与教育界越来越紧密地结合，计算机学科中的许多泰山北斗同时身处科研和教学的最前线，由此而产生的经典科学著作，不仅擘划了研究的范畴，还揭橥了学术的源变，既遵循学术规范，又自有学者个性，其价值并不会因年月的流逝而减退。
近年，在全球信息化大潮的推动下，我国的计算机产业发展迅猛，对专业人才的需求日益迫切。这对计算机教育界和出版界都既是机遇，也是挑战；而专业教材.. << 查看序言

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