دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 2
نویسندگان: Stuart J. Russell y Peter Norvig
سری: Online access: Center for Open Education Open Textbook Library
ISBN (شابک) : 9781283977449, 842054003X
ناشر: Pearson Educacion
سال نشر: 2014
تعداد صفحات: 1241
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 16 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Inteligencia artificial: Un enfoque moderno به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب Inteligencia مصنوعی: Un enfoque moderno نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این راهنما یک کار بسیار جامع است که تمام جنبه های این علم بسیار مدرن را پوشش می دهد. مشکل هوش مصنوعی تحلیل میشود که در توصیف و ساختن عواملی است که ادراکات محیط را دریافت میکنند و اقداماتی را انجام میدهند.
Este manual es una obra muy amplia que cubre todos los aspectos de esta ciencia tan moderna. Se analiza el problema de la inteligencia artificial, que radica en describir y construir agentes que reciban percepciones provinientes del medio ambiente y que ejecuten acciones.
Inteligencia Artificial. Un Enfoque Moderno Contenido Prólogo Sobre los autores Capítulo 1. Introducción Capítulo 2. Agentes inteligentes Capítulo 3. Resolver problemas mediante búsqueda Capítulo 4. Búsqueda informada y exploración Capítulo 5. Problemas de satisfacción de restricciones Capítulo 6. Búsqueda entre adversarios Capítulo 7. Agentes lógicos Capítulo 8. Lógica de primer orden Capítulo 9. Inferencia en lógica de primer orden Capítulo 10. Representación del conocimiento Capítulo 11. Planificación Capítulo 12. Planificación y acción en el mundo real Capítulo 13. Incertidumbre Capítulo 14. Razonamiento probabilista Capítulo 15. Razonamiento probabilista en el tiempo Capítulo 16. Toma de decisiones sencillas Capítulo 17. Toma de decisiones complejas Capítulo 18. Aprendizaje de observaciones Capítulo 19. Conocimiento en el aprendizaje Capítulo 20. Métodos estadísticos de aprendizaje Capítulo 21. Aprendizaje por refuerzo Capítulo 22. Aprendizaje por refuerzo Capítulo 23. Procesamiento probabilístico del lenguaje Capítulo 24. Percepción Capítulo 25. Robótica Capítulo 26. Fundamentos filosóficos Capítulo 27. IA: presente y futuro Apéndice A. Fundamentos matemáticos Apénddice B. Notas sobre lenguajes y algoritmos Bibliografía Índice alfabético