Intelligenza artificiale. Un approccio moderno 4th Edition Stuart J. Russell

Intelligenza artificiale. Un approccio moderno – Ebook Instant Download/Delivery ISBN(s): 9788891927484B

Product details:

• ISBN-10 ‏ : ‎ 8891904457
• ISBN-13 ‏ : ‎ 9788891927484B
• Author(s): Stuart J. Russell, Peter Norvig

A 10 anni dall’ultima edizione gli Autori ripropongono un manuale aggiornato che presenta, all’interno di un quadro concettuale coerente, le basi teoriche dell’IA e gli sviluppi più recenti delle specifiche tematiche in modo da soddisfare sia le esigenze di una divulgazione approfondita sia quelle didattiche, fornendo, da un lato, un utilissimo riferimento per il professionista e, dall’altro lato, un testo strutturato per organizzare un corso universitario. In questa nuova edizione gli autori si sono concentrati maggiormente sull’apprendimento automatico (machine learning) anziché sull’ingegneria della conoscenza, cioè sul paradigma oggi dominante dell’IA considerata la maggiore disponibilità di dati, risorse di calcolo e nuovi algoritmi. L’attività didattica e di apprendimento del corso è proposta all’interno di un ambiente digitale per lo studio, che ha l’obiettivo di completare il libro offrendo risorse didattiche fruibili in modo autonomo Il codice presente sulla copertina di questo libro consente l’accesso per 18 mesi a MyLab, una piattaforma digitale interattiva specificamente pensata per accompagnare e verificare i progressi durante lo studio. MyLab offre la possibilità di accedere al manuale online: l’edizione digitale del testo arricchita da funzionalità che permettono di personalizzarne la fruizione, attivare la lettura audio digitalizzata, inserire segnalibri anche su tablet e smartphone.

Table contents:

1. Introduction
2. Intelligent Agents
3. Solving Problems by Searching
4. Search in Complex Environments
5. Adversarial Search and Games
6. Constraint Satisfaction Problems
7. Logical Agents
8. First-Order Logic
9. Inference in First-Order Logic
10. Knowledge Representation
11. Automated Planning
12. Quantifying Uncertainty
13. Probabilistic Reasoning
14. Probabilistic Reasoning over Time
15. Probabilistic Programming
16. Making Simple Decisions
17. Making Complex Decisions
18. Multiagent Decision Making
19. Learning from Examples
20. Learning Probabilistic Models
21. Deep Learning
22. Reinforcement Learning
23. Natural Language Processing
24. Deep Learning for Natural Language Processing
25. Robotics
26. Philosophy and Ethics of AI
27. The Future of AI

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