人工智能智能系统指南-原书第3版

作者：(澳)尼格尼维斯基

页数：320

出版社：机械工业出版社

出版日期：2012

ISBN：9787111384557

电子书格式：pdf/epub/txt

内容简介

本书是一本很好的人工智能入门书籍,内容丰富、浅显易懂。作者根据自己多年的教学、实践经验,并结合实际代码、图示、案例等讲解了人工智能的基本知识。
全书共分10章,主要内容包括：基于规则的专家系统、不确定性管理技术、模糊专家系统、基于框架的专家系统、人工神经网络、进化计算、混合智能系统、知识工程、数据挖掘等。另外,本书还提供了一个人工智能相关术语表和包含商业化的人工智能工具的附录。
本书既可以作为计算机科学相关专业本科生的入门教材,也可以作为非计算机科学专业读者的自学参考书。

作者简介

作者：（澳大利亚）尼格尼维斯基（Michael Negnevitsky） 译者：陈薇

本书特色

又是一本人工智能的书……我已经见过很多同类的书，为什么还要理会它？它有什么与众不同之处？
每年，有成百上千本书和博士论文拓展着计算机或人工智能的知识体系。专家系统、人工神经网络、模糊系统以及进化计算是应用于智能系统的主要技术，数百个工具支持着这些技术，数以千计的科学论文不断推进着该学科的发展。本书中的任何章节的内容都可以作为一本书的主题。然而，我想写一本能够阐述智能系统基础的书，更为重要的原因是,我想消除大家对人工智能理论的畏惧心理。
大多数人工智能文献是采用计算机科学的专业术语进行描述的，其中充斥着大量复杂的矩阵代数和微分方程，这当然给人工智能理论带来了令人敬佩的资本，但同时也令非计算机科学的科学家对其敬而远之。不过，这种情况已经有所改变！
个人电脑已经成为我们日常生活中不可或缺的部分，我们将它用于打字机和计算器、日历和通信系统、交互式数据库以及决策支持系统。并且我们还渴望更多。我们希望计算机智能化！我们发现智能系统正快速地走出实验室，而我们也想更好地利用它。
智能系统的原理是什么？它是如何构建的？智能系统的用处是什么？我们该如何选择适当的工具构建智能系统？这些问题都可以在本书中找到答案。
与许多介绍计算机智能的书不同，本书将智能系统背后的奥妙简单明了地展示给读者。它是基于作者多年来给没有多少微积分知识的学生授课时所用的讲义而编写的，读者甚至不用学习任何编程语言就可轻松理解！书中的素材已经经过笔者15年的教学实践的检验，写作中也考虑了学生们提出的典型问题和建议。
本书是一本计算机智能领域的入门书籍，内容包括基于规则的专家系统、模糊专家系统、基于框架的专家系统、人工神经网络、进化计算、混合智能系统、知识工程和数据挖掘。
总体来说，本书可作为计算机科学、计算机信息系统和工程专业的本科生的入门教材。我在教学过程中，会要求学生开发小型的基于规则和基于框架的专家系统，设计一个模糊系统，探究人工神经网络，采用遗传算法求解一个简单的优化问题，并开发混合的神经模糊系统。他们使用一些专家系统的核心程序（XpertRule、Exsys Corvid和Visual Rule Studio）、MATLAB的模糊逻辑工具箱以及MATLAB的神经网络工具箱。我们选择这些工具的原因是它们能够便利地演示教学中的原理。然而，本书并不局限于任何特定的工具，书中给出的例子可以轻松地在不同的工具中实现。
本书也适合非计算机科学专业的相关人士自学。对于他们来说，本书提供了进入基于知识的系统和计算智能的前沿领域的钥匙。事实上，本书面向的专业读者群十分广泛：工程师和科学家、管理人员和商人、医生和律师，也就是所有面临挑战而无法用传统的方法解决问题的人，所有想了解计算机智能领域巨大成就的人。本书将帮助你实际了解智能系统的用途，发现与你的工作密切相关的工具，并最终学会如何使用这些工具。
希望读者能与我共同分享人工智能和软计算学科所带来的乐趣，并从本书中获益。
读者可以访问http://www.booksites.net/negnevitsky获得更多的信息。

Michael Negnevitsky
2001年2月于澳大利亚
塔斯马尼亚州 霍巴特市

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