大学でのAIの基礎コースのテキストとして企画された本です。1983年の初版(上の目次は初版に対応)に対して下記のように新しい章の追加を含めて改定されています。
1980年代末、AIの最初の商業利用として過大な期待を集めてExpert Systemが様々な分野へ適用しようと試みられていました。本書でも20章で10ページにわたってExpert Systemが解説されていますが、流行に流されることなく、客観的にその課題を指摘しています。
進歩のすさまじい分野ですが、本書は基本を学ぶ上で現在でも有用と思います。
<< Contents >>
I Problems and Search
1. What Is Artificial Intelligence?
2. Problems, Problem Spaces and Search
3. Heuristic Search Techniques
II Knowledge Representation
4. Knowledge Representation Issues
5. Using Predicate Logic
6. Representation Knowledge Using Rules
7. Symbolic Reasoning under Uncertainty
8. Statical Reasoning
9. Weak Slot-and-Filler Structures
10. Strong Slot-and-Filler Structures
11. Knowledge Representation Summary
III Advanced Topics
12. Game Playing
13. Planning
14. Understanding
15. Natural Language Processing
16. Paralled and Distributed AI
17. Learning
18. Connectionist Models
19. Common Sense
20. Expert Systems
21. Perception and Action
22. Conclusion
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Artificial Intelligence ペーパーバック – 1991/3/1
英語版
Elaine Rich
(著),
Kevin Knight
(著)
ダブルポイント 詳細
The breadth of A. I. is explored and explained in this best selling text. Assuming no prior knowledge, it covers topics like neural networks and robotics. This text explores the range of problems which have been and remain to be solved using A. I. tools and techniques. The second half of this text is an excellent reference.
- 本の長さ640ページ
- 言語英語
- 出版社McGraw Hill Higher Education
- 発売日1991/3/1
- 寸法16.7 x 3.8 x 23.8 cm
- ISBN-100071008942
- ISBN-13978-0071008945
登録情報
- 出版社 : McGraw Hill Higher Education; 第2版 (1991/3/1)
- 発売日 : 1991/3/1
- 言語 : 英語
- ペーパーバック : 640ページ
- ISBN-10 : 0071008942
- ISBN-13 : 978-0071008945
- 寸法 : 16.7 x 3.8 x 23.8 cm
- カスタマーレビュー:
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