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ARTIFICIAL INTELLIGENCE：A MODERN APPROACH 4/E (GE)
作者：
RUSSELL、NORVIG
分類：
參考•考試•教科書
／
大專學院教科書
出版社：
PE
出版日期：2021/7/21
ISBN：9781292401133
書籍編號：kk0536585
頁數：1170
定價：
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作者介紹
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ARTIFICIAL INTELLIGENCE：A MODERN APPROACH 4/E (GE) 內容簡介 The most comprehensive, up-to-date introduction to the theory and practice of artificial intelligence The long-anticipated revision of Artificial Intelligence: A Modern Approach explores the full breadth and depth of the field of artificial intelligence (AI). The 4th Edition brings readers up to date on the latest technologies, presents concepts in a more unified manner, and offers new or expanded coverage of machine learning, deep learning, transfer learning, multiagent systems, robotics, natural language processing, causality, probabilistic programming, privacy, fairness, and safe AI. 本書特色 Offer the most comprehensive, up-to-date introduction to the theory and practice of artificial intelligence •Nontechnical learning material introduces major concepts using intuitive explanations, before going into mathematical or algorithmic details. The nontechnical language makes the book accessible to a broader range of readers. •A unified approach to AI shows students how the various subfields of AI fit together to build actual, useful programs. •UPDATED - The basic definition of AI systems is generalized to eliminate the standard assumption that the objective is fixed and known by the intelligent agent; instead, the agent may be uncertain about the true objectives of the human(s) on whose behalf it operates. •In-depth coverage of both basic and advanced topics provides students with a basic understanding of the frontiers of AI without compromising complexity and depth. •The Author-Maintained Website at http://aima.cs.berkeley.edu/ includes text-related comments and discussions, exercises, an online code repository, Instructor Resources, and more! •UPDATED - Interactive student exercises are now featured on the website to allow for continuous updating and additions. •UPDATED - Online software gives students more opportunities to complete projects, including implementations of the algorithms in the book, plus supplemental coding examples and applications in Python, Java, and Javascript. •NEW - Instructional video tutorials deepen students’ engagement and bring key concepts to life. •A flexible format makes the text adaptable for varying instructors’ preferences. Stay current with the latest technologies and present concepts in a more unified manner •NEW - New chapters feature expanded coverage of probabilistic programming (Ch. 15); multiagent decision making (Ch. 18 with Michael Wooldridge); deep learning (Ch. 21 with Ian Goodfellow); and deep learning for natural language processing (Ch. 24 with Jacob Devlin and Mei-Wing Chang). •UPDATED - Increased coverage of machine learning. •UPDATED - Significantly updated material on robotics includes robots that interact with humans and the application of reinforcement learning to robotics. •NEW - New section on causality by Judea Pearl. •NEW - New sections on Monte Carlo search for games and robotics. •NEW - New sections on transfer learning for deep learning in general and for natural language. •NEW - New sections on privacy, fairness, the future of work, and safe AI. •NEW - Extensive coverage of recent advances in AI applications. •UPDATED - Revised coverage of computer vision, natural language understanding, and speech recognition reflect the impact of deep learning methods on these fields.
作者簡介 Stuart Russell： 加州大學柏克萊分校計算機科學教授、加州大學舊金山分校神經外科兼任教授 Peter Norvig： 現為Google公司研究總監
目錄 I Artificial Intelligence 1 Introduction 2 Intelligent Agents II Problem-solving 3 Solving Problems by Searching 4 Search in Complex Environments 5 Constraint Satisfaction Problems 6 Adversarial Search and Games III Knowledge, reasoning, and planning 7 Logical Agents 8 First-Order Logic 9 Inference in First-Order Logic 10 Knowledge Representation 11 Automated Planning IV Uncertain knowledge and reasoning 12 Quantifying Uncertainty 13 Probabilistic Reasoning 14 Probabilistic Reasoning over Time 15 Making Simple Decisions 16 Making Complex Decisions 17 Multiagent Decision Making 18 Probabilistic Programming V Machine Learning 19 Learning from Examples 20 Knowledge in Learning 21 Learning Probabilistic Models 22 Deep Learning 23 Reinforcement Learning VI Communicating, perceiving, and acting 24 Natural Language Processing 25 Deep Learning for Natural Language Processing 26 Robotics 27 Computer Vision VII Conclusions 28 Philosophy, Ethics, and Safety of AI 29 The Future of AI Appendix A: Mathematical Background Appendix B: Notes on Languages and Algorithms Bibliography Index
實用不動產稅法精義(
工程與法律(第三版)
敘事表達
會計學(第二版)
經濟學：理論與生活體
勞資關係(第三版)
物理性作業環境監測：
功率半導體元件與封裝
化學性作業環境監測：
化學實驗：生活實用版
Q1：若我已報名付了1000元訂金，接下來我要做什麼？ A：感謝您報名，後續相關事情及服務我們會以e-mail和電話跟您聯絡. 您也可以主動來信(andy@book4u.com.tw)詢問。謝謝！ Q2：我本身並沒有產品和服務，也沒什麼實務上的經驗，那又能如何賺錢呢？這個課程真的有實際成效嗎？ A：我們這個課程共有11項贈品，其中第2項贈品便是資訊產品創造藍圖，它將教您如何用最簡潔而快速的方法創出屬於您自己的資訊產品。一般的課程大多是教您如何捕魚，但多數的成功致富者，其成功的關鍵卻不是仰賴捕魚技術，而是仰賴借力之術，因為唯有借力才能無中生有！才能快速成長！也才能快速致富！本課程3天共有三套樣版，其中一套樣版便是教您打造在沒有任何商品與服務，也沒有任何資源的情況下，就能快速借力致富的樣版！本課程二位講師都是白手起家，對於沒有實務經驗的新手會格外用心，請放心。 Q3：請問贈品中魚池矩陣直效聯盟VVIP是什麼？ A：這是一個強大的系統，而我們送的是體驗版，會提供你Email追客系統。國外有一種函授課程，亦即每幾天發一個課程給學員， 就是用EMAIL追客系統來實踐。EMAIL追客系統簡單的說就是今天有一個客戶在你的網站上購買產品或註冊，系統會自動回覆一封確認信，之後你可以自行設計發送內容和發信時間一次一對多發給客戶，而且每封信還會帶入客戶本身的姓名。讓客戶以為是我們專門為客戶所量身訂作的信件。所以Email追客系統可以讓你培養跟客戶的信任感，進而成交。 Q4：請問贈品中資訊產品創造藍圖是什麼？ A：這是一位叫林星?老師的課程，課程售價是9800元，現在免費送給你。此課程包含： ● 何謂資訊型產品？ ● 資訊型產品的種類大解析！以及如何組織你的資訊型產品賺錢？ ● 如何找到你的利基市場？ ● 為什麼錯的利基市場，再好的產品與行銷也很難有效！ ● 29個國外已經證實能讓你賺到錢的利基市場！ ● 如何確保你做出來的產品客戶會很想購買？以及實際可執行的步驟！ ● 創造資訊型產品計劃書 ● 15個步驟建立你的資訊型產品事業 ● E-mail精準行銷的10個法則 ● 10個別人沒有告訴你的有效文案撰寫法則 Q5：請問贈品中自動財富系統 6片DVD是什麼？ A：此6片DVD定價3200元。內容為《借力淘金！最吸利的鈔級魚池賺錢術》作者之一王紫杰所錄製的DVD，內容為有關網路行銷的知識和技巧，非常豐富且實用，免費送給您。
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