Miejska Biblioteka Publiczna

w Józefowie


KATALOG

STATYSTYKI

Logowań: 46534
W tym dziś: 11
Zamówienia: 0
Przypisany awatar: 146
Wysłanych SMSów: 2614
Karty z QRCode: 10


Schowki (łącznie): 7910
Największy schowek: 418
Korzystających z nich: 875



book
book

Sztuczna inteligencja : nowe spojrzenie. T. 2

Tytuł oryginału: "Artificial intelligence : a modern approach,".

Autor: Russell, Stuart Jonathan.




Praktycznie codziennie korzystamy z osiągnięć sztucznej inteligencji. Mimo to jej potencjał wciąż jest zagadką: nie wiemy, gdzie leżą granice jej rozwoju i jakie jeszcze technologie przyniesie nam ta relatywnie młoda dziedzina nauki. Równocześnie niektóre zastosowania sztucznej inteligencji budzą niepokój i zmuszają do zadawania trudnych pytań. Jakakolwiek próba odpowiedzi jednak wymaga wiedzy o tym, czym w istocie jest

sztuczna inteligencja i jakie są jej ograniczenia.To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i koncepcje nauki o sztucznej inteligencji. Najnowsze technologiczne osiągnięcia zostały pokazane na tle rozwijającej się wiedzy, również z innych dziedzin inżynierii. Sporo miejsca poświęcono zagadnieniom, które budzą wątpliwości. Mowa tu o wyrafinowanych technikach uczenia maszynowego, modelach językowych czy widzeniu komputerowym, a także o sprawach, które już dziś wymagają najwyższej troski: o etycznych aspektach sztucznej inteligencji, bezpieczeństwie związanych z nią technologii i jej perspektywach.W drugim tomie:* różne modele i koncepcje uczenia maszynowego* przetwarzanie języka naturalnego i modele językowe* widzenie komputerowe, w tym generowanie obrazów* roboty: percepcja, działanie, uczenie* perspektywy sztucznej inteligencjiSztuczna inteligencja: dokąd zmierzasz, technologio?

Zobacz pełny opis
Odpowiedzialność:Stuart Russell, Peter Norvig ; przekład: Andrzej Grażyński.
Hasła:Sztuczna inteligencja
Sztuczna sieć neuronowa
Uczenie maszynowe
Podręcznik
Adres wydawniczy:Gliwice : Helion, copyright 2023.
Opis fizyczny:467, [5] stron : fotografie, ilustracje, wykresy ; 23 cm.
Uwagi:Wydanie 4. odnosi się do oryginału. Na stronie 4. okładki także nazwa wydawcy oryginału: Pearson. Bibliografia, netografia na stronach 417-457. Indeks.
Forma gatunek:Książki. Publikacje dydaktyczne. Publikacje naukowe.
Dziedzina:Informatyka i technologie informacyjne
Matematyka
Powstanie dzieła:2021 r.
Twórcy:Grażyński, Andrzej. Tłumaczenie

Norvig, Peter. Autor

Odbiorcy:Szkoły wyższe.
Skocz do:Inne pozycje tego autora w zbiorach biblioteki
Dodaj recenzje, komentarz
Spis treści:

  1. ZANIM PRZEMÓWIĄ AUTORZY...
  2. PRZEDMOWA
  3. O AUTORACH
  4. I. SZTUCZNA INTELIGENCJA
  5. Rozdział 1. WSTĘP
  6. 1.1. Czym jest sztuczna inteligencja?
  7. 1.2. Podstawy sztucznej inteligencji
  8. 1.3. Historia sztucznej inteligencji
  9. 1.4. Stan obecny
  10. 1.5. Spodziewane korzyści i ryzyko
  11. Podsumowanie
  12. Bibliografia i uwagi historyczne
  13. Rozdział 2. INTELIGENTNI AGENCI
  14. 2.1. Agenci i ich środowiska
  15. 2.2. Właściwe zachowanie - koncepcja racjonalności
  16. 2.3. Natura środowiska
  17. 2.4. Struktura agenta
  18. Podsumowanie
  19. Bibliografia i uwagi historyczne
  20. II. ROZWIĄZYWANIE PROBLEMÓW
  21. Rozdział 3. ROZWIĄZYWANIE PROBLEMÓW ZA POMOCĄ WYSZUKIWANIA
  22. 3.1. Agent rozwiązujący problem
  23. 3.2. Przykładowe problemy
  24. 3.3. Algorytmy wyszukiwania
  25. 3.4. Strategie wyszukiwania niedoinformowanego
  26. 3.5. Strategie wyszukiwania poinformowanego (heurystycznego)
  27. 3.6. Funkcje heurystyczne
  28. Podsumowanie
  29. Bibliografia i uwagi historyczne
  30. Rozdział 4. WYSZUKIWANIE W ZŁOŻONYCH ŚRODOWISKACH
  31. 4.1. Wyszukiwanie lokalne i problemy optymalizacyjne
  32. 4.2. Wyszukiwanie lokalne w przestrzeniach ciągłych
  33. 4.3. Wyszukiwanie z niedeterministycznymi akcjami
  34. 4.4. Wyszukiwanie w środowiskach częściowo obserwowalnych
  35. 4.5. Wyszukiwanie online i nieznane środowiska
  36. Podsumowanie
  37. Bibliografia i uwagi historyczne
  38. Rozdział 5. WYSZUKIWANIE ANTAGONISTYCZNE I GRY
  39. 5.1. Teoria gier
  40. 5.2. Optymalne decyzje w grach
  41. 5.3. Heurystyczne wyszukiwanie alfa-beta
  42. 5.4. Wyszukiwanie Monte Carlo
  43. 5.5. Gry stochastyczne
  44. 5.6. Gry z częściową obserwowalnością
  45. 5.7. Ograniczenia algorytmów wyszukiwania w grach
  46. Podsumowanie
  47. Bibliografia i uwagi historyczne
  48. Rozdział 6. PROBLEMY SPEŁNIANIA OGRANICZEŃ
  49. 6.1. Definiowanie problemów spełniania ograniczeń
  50. 6.2. Propagacja ograniczeń - wnioskowanie w CPS
  51. 6.3. Wyszukiwanie z nawrotami w CPS
  52. 6.4. Wyszukiwanie lokalne na usługach CSP
  53. 6.5. Struktura problemów CSP
  54. Podsumowanie
  55. Bibliografia i uwagi historyczne
  56. III. WIEDZA, WNIOSKOWANIE I PLANOWANIE
  57. Rozdział 7. LOGICZNI AGENCI
  58. 7.1. Agent bazujący na wiedzy
  59. 7.2. Świat Wumpusa
  60. 7.3. Podstawy logiki
  61. 7.4. Rachunek zdań - bardzo prosta logika
  62. 7.5. Dowodzenie twierdzeń w rachunku zdań
  63. 7.6. Efektywne sprawdzanie modeli w rachunku zdań
  64. 7.7. Agent na gruncie rachunku zdań
  65. Podsumowanie
  66. Bibliografia i uwagi historyczne
  67. Rozdział 8. LOGIKA PIERWSZEGO RZĘDU
  68. 8.1. Ponownie o reprezentacji
  69. 8.2. Składnia i semantyka logiki pierwszego rzędu
  70. 8.3. Wykorzystywanie logiki pierwszego rzędu
  71. 8.4. Inżynieria wiedzy w logice pierwszego rzędu
  72. Podsumowanie
  73. Bibliografia i uwagi historyczne
  74. Rozdział 9. WNIOSKOWANIE W LOGICE PIERWSZEGO RZĘDU
  75. 9.1. Wnioskowanie w rachunku zdań a wnioskowanie w logice pierwszego rzędu
  76. 9.2. Unifikacja a wnioskowanie w logice pierwszego rzędu
  77. 9.3. Łańcuchowanie progresywne
  78. 9.4. Łańcuchowanie regresywne
  79. 9.5. Rezolucja
  80. Podsumowanie
  81. Bibliografia i uwagi historyczne
  82. Rozdział 10. REPREZENTACJA WIEDZY
  83. 10.1. Inżynieria ontologii
  84. 10.2. Kategorie i obiekty
  85. 10.3. Zdarzenia
  86. 10.4. Obiekty mentalne i logika modalna
  87. 10.5. Systemy wnioskowania dla kategorii
  88. 10.6. Wnioskowanie na podstawie domniemań
  89. Podsumowanie
  90. Bibliografia i uwagi historyczne
  91. Rozdział 11. AUTOMATYCZNE PLANOWANIE
  92. 11.1. Klasyczne planowanie - co to jest?
  93. 11.2. Algorytmy klasycznego planowania
  94. 11.3. Heurystyki w planowaniu
  95. 11.4. Planowanie hierarchiczne
  96. 11.5. Planowanie i działanie w domenach niedeterministycznych
  97. 11.6. Czas, harmonogramy i zasoby
  98. 11.7. Analiza podejść planistycznych
  99. Podsumowanie
  100. Bibliografia i uwagi historyczne
  101. IV. WNIOSKOWANIE W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI
  102. Rozdział 12. KWANTYFIKOWANIE NIEPEWNOŚCI
  103. 12.1. Działając w warunkach niepewności
  104. 12.2. Notacja probabilistyczna
  105. 12.3. Wnioskowanie z pełnych wspólnych rozkładów
  106. 12.4. Niezależność
  107. 12.5. Reguła Bayesa i jej wykorzystywanie
  108. 12.6. Naiwne modele bayesowskie
  109. 12.7. Odwiedzamy świat Wumpusa
  110. Podsumowanie
  111. Bibliografia i uwagi historyczne
  112. Rozdział 13. WNIOSKOWANIE PROBABILISTYCZNE
  113. 13.1. Reprezentowanie wiedzy w niepewnej domenie
  114. 13.2. Semantyka sieci bayesowskich
  115. 13.3. Ścisłe wnioskowanie w sieciach bayesowskich
  116. 13.4. Aproksymowane wnioskowanie w sieciach bayesowskich
  117. 13.5. Sieci przyczynowe
  118. Podsumowanie
  119. Bibliografia i uwagi historyczne
  120. Rozdział 14. PROBABILISTYCZNE WNIOSKOWANIE W CZASIE
  121. 14.1. Czas a niepewność
  122. 14.2. Wnioskowanie w modelach temporalnych
  123. 14.3. Ukryte modele Markowa
  124. 14.4. Filtrowanie Kalmana
  125. 14.5. Dynamiczne sieci bayesowskie (DBN)
  126. Podsumowanie
  127. Bibliografia i uwagi historyczne
  128. Rozdział 15. PROGRAMOWANIE PROBABILISTYCZNE
  129. 15.1. Relacyjne modele probabilistyczne
  130. 15.2. Modele probabilistyczne otwartego wszechświata
  131. 15.3. Śledzenie skomplikowanego świata
  132. 15.4. Programy jako modele probabilistyczne
  133. Podsumowanie
  134. Bibliografia i uwagi historyczne
  135. Rozdział 16. PODEJMOWANIE PROSTYCH DECYZJI
  136. 16.1. Przekonania i pragnienia w warunkach niepewności
  137. 16.2. Podstawy teorii użyteczności
  138. 16.3. Funkcje użyteczności
  139. 16.4. Wieloatrybutowe funkcje użyteczności
  140. 16.5. Sieci decyzyjne
  141. 16.6. Wartość informacji
  142. 16.7. Nieznane preferencje
  143. Podsumowanie
  144. Bibliografia i uwagi historyczne
  145. Rozdział 17. PODEJMOWANIE ZŁOŻONYCH DECYZJI
  146. 17.1. Sekwencyjne problemy decyzyjne
  147. 17.2. Algorytmy dla problemów MDP
  148. 17.3. Problem bandyty i jego warianty
  149. 17.4. Częściowo obserwowalne problemy MDP (POMDP)
  150. 17.5. Algorytmy rozwiązywania problemów POMDP
  151. Podsumowanie
  152. Bibliografia i uwagi historyczne
  153. Rozdział 18. PODEJMOWANIE DECYZJI W ŚRODOWISKU WIELOAGENTOWYM
  154. 18.1. Właściwości środowisk wieloagentowych
  155. 18.2. Teoria gier niekooperatywnych
  156. 18.3. Teoria gier kooperatywnych
  157. 18.4. Kolektywne podejmowanie decyzji
  158. Podsumowanie
  159. Bibliografia i uwagi historyczne
  160. DODATKI
  161. Dodatek A. KOMPENDIUM MATEMATYCZNE
  162. A.1. Analiza złożoności i notacja "dużego O"
  163. A.2. Wektory, macierze i algebra liniowa
  164. A.3. Rozkłady prawdopodobieństwa
  165. A.4. Wybrane operacje na zbiorach
  166. Bibliografia i uwagi historyczne
  167. Dodatek B. KONWENCJE NOTACYJNE I PSEUDOKOD
  168. B.1. Definiowanie składni za pomocą notacji BNF
  169. B.2. Algorytmy w formie pseudokodu
  170. B.3. Uzupełniające materiały online
  171. SKOROWIDZ

Zobacz spis treści


Sprawdź dostępność, zarezerwuj (zamów):

(kliknij w nazwę placówki - więcej informacji)

Biblioteka Gł.
ul. Skłodowskiej - Curie 5/7

Sygnatura: CZYTELNIA: 004
Numer inw.: 71190
Dostępność: można wypożyczyć na 30 dni

schowek
schowek

Inne pozycje tego autora w zbiorach biblioteki:

book


Dodaj komentarz do pozycji:

Swoją opinię można wyrazić po uprzednim zalogowaniu.