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人工智能:计算AGENT基础_超高清pdf 评分:

作 者 :(英)普尔,(英)麦克沃思著 出版发行 : 北京:机械工业出版社 , 2015.01 ISBN号 :978-7-111-48457-8 页 数 : 453 丛书名 : 计算机科学丛书 原书定价 : 79.00 主题词 : 人工智能 中图法分类号 : TP18 内容提要: 本书全面地介绍了人工智能科学,涵盖智能体、表达和推理、学习与规划以及个体和关系的推理等内容,并充分考虑了AI科学中理论描述的形式化及实验的难以控制等特点,对理论部分和实验部分做了很好的平衡,展示了理论与实验之间的联系,兼顾了科学与工程的共同发展。本书提供的材料丰富、完整,并很好地兼顾了各种层次的读者,使之都能在书中发现自己感兴趣的东西。 参考文献格式 : (英)普尔,(英)麦克沃思著 . 人工智能 计算Agent基础[M]. 北京:机械工业出版社, 2015.01.
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人工智能计算Agent基础(扫描版PDF)

内容简介 · · · · · · 《人工智能:计算agent基础》讨论AI科学,它将AI作为智能计算Agent设计的研究课题。《人工智能:计算agent基础》虽然设计为教科书,但它也适合广大专业人员和研究人员阅读。《人工智能:计算agent基础》的一个重要特色是其在线学习资源。在过去的几十年里,人工智能是作为一种严肃科学和工程学科出现的。《人工智能:计算agent基础》提供了针对本科生和研究生的第一手便利可用的领域综合资料,对当今该领域的基础发展进行了展望。像任何名副其实的科学一样,AI具有条理分明、形式化的理论和难以控制的实验。《人工智能:计算agent基础》均衡了理论和实验部分,并说明了

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《人工智能:一种现代的方法》读书笔记之 智能Agent
人工智能一种现代的方法 --第2章 智能Agent
Agent概述
人工智能:一种现代的方法(第三版)》读书笔记之智能Agent

对《人工智能:一种现代的方法(第三版)》中的第一部分中智能Agent整理了一个概念脑图,帮助理解,梳理脉络。

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Deep Reinforcement Learning - 1. DDPG原理和算法
【徒手写机器学习算法】简单的Q-learning算法实现
计算群体智能基础(清晰中文版)

Engelbrecht著,谭营译。包括优化理论、进化计算、粒子群优化、蚁群算法四大部分。

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计算群体智能基础-2009-Andries P.Engelbrecht著,谭营译

计算群体智能基础-2009-Andries P.Engelbrecht著,谭营译,清晰,无目录

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计算群体智能基础

计算群体智能基础,介绍智能优化算法基础以及遗传算法、粒子群算法等常见优化算法。

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计算智能基础 (张汝波 等编著) pdf

计算智能基础 作 者: 张汝波,刘冠群,吴俊伟 编 出版时间:2013-07-01 出版社: 哈尔滨工程大学出版社 页码:223 丛编项: 高等学校"十二五"规划教材·计算机及其应用系列 系统地介绍了计算智能的主要基本理论和技术内容,其中包括模糊系统理论、粗糙集理论、神经网络理论、支持向量机、进化计算、免疫算法、蚁群算法和粒子群算法等。全书共分九章,基本包括了计算智能所涉及到的理论和方法,每章各成体系,又相互联系。计算智能是一门交叉学科。

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求书 计算机群体智能基础 英文版 电子版 多少币都可以
群体智能优化算法
人工智能_计算Agent基础

普尔、麦克沃思所著的《人工智能(计算Agent基础)/计算机科学丛书》非常全面地介绍了人工智能科学,涵盖智能体、表达和推理、学习与规划以及个体和关系的推理等内容,并充分考虑了AI科学中理论描述的形式化及实验的难以控制等特点,对理论部分和实验部分做了很好的平衡,展示了理论与实验之间的联系,兼顾了科学与工程的共同发展。本书提供的材料丰富、完整,并很好地兼顾了各种层次的读者,使之都能在书中发现自己感兴趣的东西。 本书适合作为计算机科学或者相关学科(如计算机工程、哲学、认知科学和心理学)的高年级本科生和研究生教材,同时也适合研究人员阅读。 本书已打好书签

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人工智能基础(高中版)pdf扫描版

《人工智能基础(高中版)》是2018年4月华东师范大学出版社出版的图书,作者是陈玉琨、汤晓鸥。

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人工智能:计算Agent基础 完整pdf

《人工智能:计算agent基础》讨论AI科学,它将AI作为智能计算Agent设计的研究课题。《人工智能:计算agent基础》虽然设计为教科书,但它也适合广大专业人员和研究人员阅读。《人工智能:计算agent基础》的一个重要特色是其在线学习资源。在过去的几十年里,人工智能是作为一种严肃科学和工程学科出现的。《人工智能:计算agent基础》提供了针对本科生和研究生的第一手便利可用的领域综合资料,对当今该领域的基础发展进行了展望。像任何名副其实的科学一样,AI具有条理分明、形式化的理论和难以控制的实验。《人工智能:计算agent基础》均衡了理论和实验部分,并说明了如何将理论与实验密切地联系起来,使科

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人工智能之数学基础课程:微积分超入门

为什么机器学习中的数学很重要?这个问题的理由我想强调以下几点: 选择合适的算法,要考虑的包括算法准确性、训练时间、模型复杂度、参数的数量和特征数量。 选择参数设置和验证策略。 理解偏差与方差的权衡以确定欠拟合和过拟合。 预估正确的置信区间和不确定性。

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