人工智慧：智慧型系統導論（第三版）（0599001）
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內容簡介
1.深入淺出，簡單易懂。
2.內容全面性，利於瞭解人工智慧的完整知識體系。
3.提供大量案例，可透過實作來學習。
4.詳盡的參考資料和文獻，能擴展相關領域知識。
5.本版新特色：
資料探勘及知識工程的新章節
關於自組織群聚的新內容
四個新的案例研究
完整更新，併入此發展快速領域的最新成果
人工智慧經常被人們認為是電腦科學中一門極為複雜甚至令人生畏的學科。長期以來人工智慧方面的書籍往往包含複雜矩陣代數和微分方程。本書是基於作者多年來給不熟悉微積分知識的學生而編寫的，假設讀者沒有撰寫程式經驗，以簡單易懂的方式介紹了智慧系統的基礎知識。本書目前已經被國際上多所大學 (例如，德國的馬德堡大學、日本的廣島大學、美國的波士頓大學和羅切斯特理工學院) 採用為教材。如果您正在尋找關於人工智慧或智慧系統設計課程的淺顯易懂的入門教材，如果您不是電腦科學領域的專業人員而又正在尋找介紹基於知識系統最新技術發展的自學指南，本書將是您的最佳選擇。
目錄
1 基於知識的智慧系統導言
1.1 智慧型機器概述 1-1
1.2 人工智慧發展歷史 1-5
1.3 總結 1-20
複習題 2-24
參考文獻 2-25
2 基於規則的專家系統
2.1 概述 2-1
2.2 規則是知識表達的技能 2-2
2.3 專家系統研發隊伍中的主要參與者 2-5
2.4 基於規則的專家系統結構 2-7
2.5 專家系統的基本性能 2-10
2.6 前向連結和後向連結的推理技術 2-13
2.7 實例 2-18
2.8 衝突的解決方案 2-25
2.9 基於規則的專家系統的優缺點 2-29
2.10 總結 2-30
複習題 2-32
參考文獻 2-33
3 基於規則的專家系統的不確定管理
3.1 不確定性簡介 3-1
3.2 基本機率論 3-4
3.3 貝氏推理 3-7
3.3 貝氏推理 3-8
3.4 FORECAST：貝氏證據累積 3-11
3.5 貝氏方法的偏差 3-19
3.6 確定因數理論和證據推理 3-22
3.7 FORECAST：確定因數的應用 3-28
3.8
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