Ocena:
Książka jest odpowiednim źródłem informacji dla początkujących, którzy chcą uzyskać wprowadzenie do sztucznej inteligencji, z solidnymi podstawami logiki i różnych tematów związanych ze sztuczną inteligencją. Została jednak skrytykowana za skupienie się na logice bez wystarczającej jasności oraz za brak przykładów kodu w Pythonie, które wielu czytelników uważa dziś za niezbędne.
Zalety:⬤ Pomocne wprowadzenie do logiki
⬤ dobrze nadaje się dla początkujących
⬤ dobre potraktowanie wielu tematów związanych ze sztuczną inteligencją
⬤ doskonałe źródło dla początkujących z pewną wiedzą matematyczną.
⬤ Zbyt duży nacisk na logikę z niewystarczającymi wyjaśnieniami
⬤ może być trudne dla osób niezaznajomionych z logiką symboliczną
⬤ niektórzy czytelnicy chcieliby przykładów kodu w Pythonie
⬤ uważane za drogie i nie warte swojej ceny przez niektórych.
(na podstawie 6 opinii czytelników)
Introduction to Artificial Intelligence
Ostatecznym celem sztucznej inteligencji (AI) jest zrozumienie inteligencji i zbudowanie inteligentnego oprogramowania i robotów, które zbliżą się do wydajności ludzi. W drodze do tego celu naukowcy zajmujący się sztuczną inteligencją rozwinęli wiele różnych subdyscyplin.
To zwięzłe i przystępne wprowadzenie do sztucznej inteligencji wspiera kurs podstawowy lub modułowy z zakresu sztucznej inteligencji, obejmując szeroki wybór subdyscyplin w tej dziedzinie. Podręcznik przedstawia konkretne algorytmy i zastosowania w obszarach agentów, logiki, wyszukiwania, rozumowania w warunkach niepewności, uczenia maszynowego, sieci neuronowych i uczenia ze wzmocnieniem.
Tematy i cechy: prezentuje praktyczne i skoncentrowane na zastosowaniach podejście do nauki przedmiotu; zapewnia ćwiczenia do nauki o różnym stopniu trudności na końcu każdego rozdziału, z rozwiązaniami podanymi na końcu książki; wspiera tekst wyróżnionymi przykładami, definicjami, twierdzeniami i ilustrującymi kreskówkami; zawiera rozdziały poświęcone logice predykatów, PROLOG, wyszukiwaniu heurystycznemu, rozumowaniu probabilistycznemu, uczeniu maszynowemu i eksploracji danych, sieciom neuronowym i uczeniu ze wzmocnieniem; zawiera obszerną bibliografię do głębszej lektury na dalsze tematy; dostarcza dodatkowych zasobów dydaktycznych, w tym slajdów z wykładów i danych szkoleniowych dla algorytmów uczenia się, na stronie internetowej http: //www. hs-weingarten. de/ ertel/aibook.
Studenci informatyki i innych technicznych nauk przyrodniczych znajdą ten łatwy do czytania podręcznik doskonały do samodzielnej nauki, a znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej jest jedynym warunkiem wstępnym do zrozumienia materiału. Dzięki rozbudowanym narzędziom i bibliografii jest to idealne, szybkie źródło informacji na temat A. I..
© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)