人工智能：一種現代的方法(美)羅素,諾維格課后習題答案
美國伯克利大學與Google人工智能科學家合作編寫，全世界100多個國家1200多所大學使用
Best computer science textbook ever.
A Must
掃一掃文末
在里面回復 答案+人工智能：一種現代的方法
立即得到答案
Read for AI
廣泛使用的人工智能教材，內容很豐富，講解清晰，適合初學入門。
本書為翻譯版，對應原文影印版：人工智能：一種現代的方法（第3版）（大學計算機教育國外著名教材系列(影印版)）
其他相關圖書：
Unity3D人工智能編程精粹
人工智能（第2版）（十二五”普通高等教育本科規划教材）
圖像處理、分析與機器視覺（第3版）（翻譯版）
機器學習
《世界著名計算機教材精選·人工智能：一種現代的方法（第3版）》是最權威、最經典的人工智能教材，已被全世界100多個國家的1人工智能：一種現代的方法課后答案(美)羅素,諾維格200多所大學用作教材。
《世界著名計算機教材精選·人工智能：一種現代的方法（第3版）》的版全面而系統地介紹了人工智能的理論和實踐，闡述了人工智能領域的核心內容，並深入介紹了各個主要的研究方向。全書分為七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“問題求解”，第III部分“知識、推理與規划”，第IV部分“不確定知識與推理”，第V部分“學習”，第VI部分“通信、感知與行動”，第VII部分“結論”。《世界著名計算機教材精選·人工智能：一種現代的方法（第3版）》既詳細介紹了人工智能的基本概念、思想和算法，還描述了其各個研究方向最前沿的進展，同時收集整理了詳實的歷史文獻與事件。另外，本書的配套網址為教師和學生提供了大量教學和學習資料。
本書適合於不同層次和領域的研究人員及學生，是高等人工智能：一種現代的方法課后答案(美)羅素,諾維格院校本科生和研究生人工智能課的*教材，也是相關領域的科研與工程技術人員的重要參考書。Stuart Russell，1962年生於英格蘭的Portsmouth。他於1982年以一等成績在牛津大學獲得物理學學士學位，並於1986年在斯坦福大學獲得計算機科學的博士學位。之后他進入加州大學伯克利分校，任計算機科學教授，智能系統中心主任，擁有Smith-Zadeh工程學講座教授頭銜。1990年他獲得國家科學基金的“總統青年研人工智能：一種現代的方法課后答案(美)羅素,諾維格究者獎”（Presidential Young Investigator Award），1995年他是“計算機與思維獎”（Computer and Thoug(美)羅素,諾維格人工智能：一種現代的方法課后習題答案ht Award）的獲得者之一。1996年他是加州大學的Miller教授（Miller Professor），並於2000年被任命為首席講座教授（Chancellor's Professorship）。1998年他在斯坦福大學做過Forsythe人工智能：一種現代的方法課后答案(美)羅素,諾維格紀念演講（Forsythe Memorial Lecture）。他是美國人工智能學會的會士和前執行委員會委員。他已經發表100多篇論文，主題廣泛涉及人工智能領域。他的其他著作包括《在類比與歸納中使用知識》（The Use(美)羅素,諾維格人工智能：一種現代的方法課后習題答案 of Knowledge in Analogy abd Induction）．以及（與Eric Wefald合著的）《做正確的事情：有限理性的研究》（Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality）。
顯示全部信息第1部分 人工智能
第1章 緒論
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的基礎
1.3 人工智能的歷史
1.4 最新發展水平
1.5 本章小結
參考文獻與歷史注釋
習題
第2章 智能Agent
2.1 Agent和環境
2.2 好的行為：理性的概念
2.3 環境的性質
2.4 Agent的結構
顯示全部信息人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一個大領域，而本書也是一本“大(美)羅素,諾維格人工智能：一種現代的方法課后習題答案”書。我們試圖全方位探索這個領域，它涵蓋邏輯、概率和連續數學，感知、推理、學習和行動以及從微電子設備到機器人行星探測器的所有內容。本書之所以“大”還因為它有一定深度。
本書的副標題是“一種現代的方法”。使用這個相當空洞的短語希望表達的含義是，我們試圖將現在已知的內容綜合到一個共同的框架中，而不是試圖在各自的歷史背景下解釋人工智能的各個子領域。對於那些自己的研究領域因此沒有得到足夠重視的人，我們深表歉意。本版新變化
本版的修訂反映了自本書上一版2003年出版以來人工智能領域發生的變化。人工智能技術有了重要應用，如廣泛部署的實用言語識別、機器翻譯、自主車輛和家用機器人。算法有了顯著突破，如西洋跳棋的解法。理論上也取得了很多進展，尤其是在概率推理、機器學習和計算機視覺等領域。我們認為最重要的是人們對這個領域認識的不斷進化，我們以此為據來組織本書。本書的主要變化如下：
更多地強調了部分可觀察和不確定的環境，特別是搜索和規划的非隨機的環境。在這些環境中引入了信念狀態（一個可能世界集）和狀態評估（保持信念狀態）的概念；本書后面加入了概率。
顯示全部信息這個例子說明理性不等於完美。理性是使期望的性能最大化，而完美是使實際的性能最大化。完美(美)羅素,諾維格人工智能：一種現代的方法課后習題答案對Agent而言是不太合理的要求。關鍵是如果我們期望Agent最終能采取事實上最好的行動，設計滿足這樣要求的Agent是不可能的——除非我們能改進水晶球或者時間機器的性能。
因此，對理性的定義並不要求全知，因為理性的選擇只依賴於到當時為止的感知序列。我們還要確保沒有因漫不經心而讓Agent進行愚蠢的活動。例如，如果Agent穿行繁忙的馬路前沒有觀察道路兩邊的情況，那么它的感知序列就不可能告訴它有大卡車在高速接近。我們對(美)羅素,諾維格人工智能：一種現代的方法課后習題答案理性的定義會說現在可以穿過馬路嗎？絕對不會！首先，根據信息不全的感知序列穿行馬路是不理性的：不觀察的情況下穿行發生事故的風險太大了。其次，理性Agent應該在走上街道之前選擇“觀察”行動，因為觀察有助於最大化期望性能。為了修改未來的感知信息而采取行動——有時稱為信息收集——是理性的重要部分，將在第16章中深入討論。真空吸塵器清潔Agent在初始未知的環境中必須探查，這為我們提供了信息收集的第二個實例。
我們的定義不僅要求理性Agent收集信息，而且要求Agent從它所感知的信息中盡可能多的學習。Agent最初的設定可能反映的是環境的先驗知識，但隨着Agent經驗的豐富這些知識會人工智能：一種現代的方法課后答案(美)羅素,諾維格被改變或者增加。在一些極端的情況中環境被完全當成先驗知識。在這樣的情況下，Agent不再需要感知和學習；它只要正確地行動就可以。當然，這樣的Agent是脆弱的。考慮一下蜣螂。蜣螂做窩並產卵后，會從附近的糞堆取回一個糞球堵住窩的入口。如果糞球在路途中脫離了它的掌握，蜣螂還會繼續趕路，並做動作用不存在的糞球塞住入口，而不會注意到糞球已經不見了。蜣螂進化時在它的行為里內建了假設，當該假設被破壞時，就會產生不成功的行為。黑足泥蜂要聰明一些。雌蜂先挖一個洞，出去叮一只毛蟲並拖回洞，再次進洞查看，再把毛蟲拖到洞里，然后產卵。毛蟲在黑足泥蜂孵卵期人工智能：一種現代的方法課后答案(美)羅素,諾維格間作為食物來源。到目前為止一切似乎順利，但是假如有昆蟲學家在雌蜂檢查地洞的時候把毛蟲挪開幾英寸，雌蜂就會回到計划中“拖毛蟲到地洞”的步驟，繼續進行不做任何修改的計划，甚至在發生過很多次毛蟲被移動的干擾后仍然如此。雌蜂無法知道它天生的計划是失敗的，因而也不會改變計划。
Agent依賴於設計人員的先驗知識而不是它自身的感知信息，這種情況我們會說該Agent缺乏自主性。理性Agent應該是自主的——它應該學習，以彌補不完整的或者不正確的先驗知識。例如，學會預見灰塵出現的(美)羅素,諾維格人工智能：一種現代的方法課后習題答案地點和時間的吸塵器清潔Agent，顯然就能比不會預見的Agent要做得好。實踐中，很少要求Agent從一開始就完全自主：當Agent沒有或者只有很少的經驗時，它的行為往往是隨機的，除非設計人員提供一些幫助。因此就像進化為動物提供了足夠的內建的反射，以使它們能生存足夠長的時間進行學習一樣，給人工智能的Agent提供一些初始知識以及學習能力是合理的。當得到關於環境的充足經驗后，理性Agent的行為才能獨立於它的先驗知識有效地行動。從而，與學習相結合使得我們可以設計在很多不同環境下都能成功的理性Agent。
顯示全部信息(美)羅素,諾維格人工智能：一種現代的方法課后答案