人工智能
2005-9
机械工业出版社
卢格尔
903
这是一本经典的人工智能教材，已被宾夕法尼亚州立大学、南加利福尼亚大学、马里兰大学圣玛丽斯学院、密歇根科技大学、密西西比州立大学、波特兰州立大学等多所著名大学采用为人工智能课程的指定教材。 书中从人工智能（AI）的历史及其应用开始介绍，涵盖了AI问题求解的研究工具、AI和知识密集型问题求解的表示法、机器学习、重要的AI应用领域、人工智能编程语言LISP和PROLOG等方面的内容，讨论了智能系统科学的可能性问题，以及现在AI面临的挑战和目前AI的局限，并探讨了人工智能的未来。本书中的算法用类Pascal的伪代码描述，使算法清晰易读。 阅读本书要求学生已经学过离散数学课程，包括谓词演算和图论的基本知识，并且学过数据结构课程，包括树、图、递归搜索，会使用堆栈、队列和优先级队列。
George F.Luger，1973年在宾夕法尼亚大学获得博士学位，在其后的五年，他在爱丁堡大学人工智能系从事博士后研究工作。目前，他是新墨西哥大学的计算机科学、语言学以及心理学教授。
PrifacePublisher's AcknowledgementsPART I ARTIFICIAL INTELLIGENCE:ITS ROOTS AND SCOPE 1 AI:HISTORY AND APPLICATIONSPART Ⅱ ARTIFICIALO INTELLIGENCE AS REPRESENTATION AND SEARCH 2 THE PREDICATE CALCULUS 3 STRUCTURES AND STRATEGIES FOR STATE SPACE SEARCH 4 HEURISTIC SEARCH 5 CONTROL AND IMPLEMENTATION OF STATE SPACE SEARCHPART Ⅲ REPRESENTATION AND INTELLIGENCE:THE AI CHALLENGE 6 KNOWLEDGE REPRESENTATION 7 STRONG METHOD PROBLEM SOLVING 8 REASONING IN UNCERTAIN SITUATIONS PART Ⅳ MACHINE LEARNING 9 MACHINE LEARNING:SYMBOL-BASED 10 MACHINE LEARNING:CONNECTIONIST 11 MACHINE LEARNING:SOCIAL AND EMERGENTPART Ⅴ ADVANCED TOPICS FOR AI POBLEM SOLVING 12 AUTOMATED REASONING 13 UNDERSTANDING NATURAL LANGUAGE PART Ⅵ LANGUAGES AND PROGRAMMING TECHNIQUES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE 14 AN INTRODUCTION TO PROLOG 15 AN INTRODUCTION TO LISP 16 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS EMPIRICAL ENQUIRYPART Ⅶ EPILOGUE 17 Artificial Intelligence as Empirical EnquiryBibliographyAuthor IndexSubject Index
书不错，就是尾页有一点脏
对人工智能的几个核心分支都有比较深入的介绍，非常适合入门者
没看多少，感觉写的还行