Értékelés:
A könyv megfelelő forrás a kezdők számára, akik bevezetést keresnek a mesterséges intelligenciába, szilárd alapokat nyújtva a logikában és a különböző mesterséges intelligencia témákban. Ugyanakkor kritika érte, hogy kellő áttekinthetőség nélkül nagy hangsúlyt fektet a logikára, és hiányoznak belőle a Python nyelvű kódpéldák, amelyeket sok olvasó ma már nélkülözhetetlennek tart.
Előnyök:⬤ Hasznos bevezetés a logikába
⬤ kezdőknek is jól használható
⬤ számos, a mesterséges intelligenciával kapcsolatos téma jó feldolgozása
⬤ kiváló forrás a matematikai ismeretekkel rendelkező kezdők számára.
⬤ Túl nagy hangsúlyt fektet a logikára, nem megfelelő magyarázatokkal
⬤ nehéz lehet azoknak, akik nem ismerik a szimbolikus logikát
⬤ néhány olvasó Python kódpéldákat szeretne
⬤ egyesek drágának tartják, és nem éri meg az árát.
(6 olvasói vélemény alapján)
Introduction to Artificial Intelligence
A mesterséges intelligencia (M. I. ) végső célja az intelligencia megértése és olyan intelligens szoftverek és robotok létrehozása, amelyek megközelítik az emberek teljesítményét. Az e cél felé vezető úton az A. I. kutatók számos, egymástól igen eltérő részterületet alakítottak ki.
Ez a tömör és közérthető Bevezetés a mesterséges intelligenciába egy alap- vagy modultanfolyamot támogat a mesterséges intelligenciáról, és a területhez tartozó részdiszciplínák széles választékát tárgyalja. A tankönyv konkrét algoritmusokat és alkalmazásokat mutat be az ágensek, a logika, a keresés, a bizonytalanság alatti gondolkodás, a gépi tanulás, a neurális hálózatok és a megerősítő tanulás területén.
Témák és jellemzők: a tantárgy elsajátításának alkalmazásközpontú és gyakorlatias megközelítését mutatja be; minden fejezet végén különböző nehézségű tanulási feladatokat biztosít, amelyek megoldását a könyv végén találjuk; a szöveget kiemelt példákkal, definíciókkal, tételekkel és szemléltető rajzokkal támogatja; fejezeteket tartalmaz a predikátumlogikáról, a PROLOG-ról, a heurisztikus keresésről, a valószínűségi következtetésről, a gépi tanulásról és adatbányászatról, a neurális hálózatokról és a megerősített tanulásról; kiterjedt bibliográfiát tartalmaz a további témák mélyebb elolvasásához; további oktatási forrásokat, többek között előadásfóliákat és a tanulási algoritmusok képzési adatait a http: //www. hs-weingarten. de/ ertel/aibook.
Az informatika és más műszaki természettudományok hallgatói számára ez a könnyen olvasható tankönyv kiválóan alkalmas az önálló tanuláshoz, az anyag megértésének egyetlen előfeltétele a középiskolai szintű matematikai tudás. Kiterjedt segédleteivel és bibliográfiájával ideális, gyors forrás az A. I. I.
