Introduzione all'intelligenza artificiale

Recensioni dei lettori

Il libro è una risorsa adatta ai principianti che vogliono avere un'introduzione all'IA, con una solida base di logica e di vari argomenti di IA. Tuttavia, è stato criticato per la sua forte attenzione alla logica senza sufficiente chiarezza e per la mancanza di esempi di codice in Python, che molti lettori trovano oggi essenziali.

⬤ Utile introduzione alla logica
⬤ ben adatto ai principianti
⬤ buona trattazione di molti argomenti legati all'IA
⬤ eccellente risorsa per i neofiti con qualche conoscenza di matematica.

⬤ Troppo incentrato sulla logica con spiegazioni inadeguate
⬤ può essere difficile per chi non ha familiarità con la logica simbolica
⬤ alcuni lettori vorrebbero degli esempi di codice in Python
⬤ alcuni lo considerano costoso e non vale il prezzo.

(basato su 6 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Introduction to Artificial Intelligence

Contenuto del libro:

L'obiettivo finale dell'intelligenza artificiale (A. I. ) è comprendere l'intelligenza e costruire software e robot intelligenti che si avvicinino alle prestazioni degli esseri umani. Nel loro percorso verso questo obiettivo, i ricercatori di A. I. hanno sviluppato una serie di sottodiscipline molto diverse tra loro.

Questa introduzione all'intelligenza artificiale, concisa e accessibile, è di supporto a un corso di base o a un modulo sull'I.A. e copre un'ampia selezione delle sottodiscipline di questo campo. Il libro di testo presenta algoritmi e applicazioni concrete nelle aree degli agenti, della logica, della ricerca, del ragionamento in condizioni di incertezza, dell'apprendimento automatico, delle reti neurali e dell'apprendimento per rinforzo.

Argomenti e caratteristiche: presenta un approccio applicativo e pratico all'apprendimento della materia; fornisce esercizi di studio di vario grado di difficoltà alla fine di ogni capitolo, con soluzioni fornite alla fine del libro; supporta il testo con esempi evidenziati, definizioni, teoremi e vignette illustrative; include capitoli sulla logica dei predicati, PROLOG, la ricerca euristica, il ragionamento probabilistico, l'apprendimento automatico e il data mining, le reti neurali e l'apprendimento per rinforzo; contiene un'ampia bibliografia per approfondire ulteriori argomenti; fornisce risorse didattiche aggiuntive, tra cui le diapositive delle lezioni e i dati di addestramento per gli algoritmi di apprendimento, sul sito web http: //www. hs-weingarten. de/ ertel/aibook.

Gli studenti di informatica e di altre scienze naturali tecniche troveranno questo libro di testo di facile lettura eccellente per l'autoapprendimento; un livello di conoscenza della matematica da scuola superiore è l'unico prerequisito per la comprensione del materiale. Con i suoi ampi strumenti e la sua bibliografia, è una risorsa ideale e veloce sull'A. I.