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這本受歡迎的教科書的第一版，當代人工智能，提供了一個學生友好的人工智能介紹。這一版完全修訂和擴大更新，人工智能: 介紹機器學習，第二版，保留相同的可訪問性和解決問題的方法，同時提供新的材料和方法。

該書分為五個部分，重點介紹了人工智能中最有用的技術。書的第一部分涵蓋了基于邏輯的方法，而第二部分著重于基于概率的方法。第三部分是涌現智能的特點，探討了基于群體智能的進化計算和方法。接下來的最新部分將提供神經網絡和深度學習的詳細概述。書的最后一部分著重于自然語言的理解。

適合本科生和剛畢業的研究生，本課程測試教材為學生和其他讀者提供關鍵的人工智能方法和算法，以解決具有挑戰性的問題，涉及系統的智能行為在專門領域，如醫療和軟件診斷，金融決策，語音和文本識別，遺傳分析等。

//www.routledge.com/Artificial-Intelligence-With-an-Introduction-to-Machine-Learning-Second/Neapolitan-Jiang/p/book/9781138502383

前言

本書的Python代碼旨在演示第二版《計算agent的基礎》人工智能中的一些算法，其中包含并解釋了所有代碼。我們遵循了以下原則:

• 代碼應該簡單并且盡可能接近偽代碼。我們選擇了可讀性而不是效率:我們盡可能地保持漸近復雜性(除非在某些情況下，更高效的代碼是一個練習)，但沒有優化常量因素。
• 代碼應該可以工作，但它不包括所有可能的功能。缺失的部分可以用作練習。
• 我們廣泛使用列表理解、集合和字典。我們盡量不使用那些不明顯的庫是否合適的庫。這是一種學生無需在庫中進行廣泛搜索就可以編寫的代碼。
• 它是為Python 3.3及以上版本設計的。(不是Python 2)。你也可以使用最新的版本。我們使用一個簡單的方法來跟蹤代碼，使用一個方法display，它類似于print，但包含一個整數display級別。然后，用戶可以設置對應對象(或類)的最大display級別，從而控制print的細節量。我們盡量避免在代碼中添加太多的跟蹤語句。display的使用是為了使算法的未來圖形顯示成為可能。

目錄

• Python for Artificial Intelligence（基于Python的人工智能）
• Agents and Control（Agents和控制）
• Searching for Solutions（搜索解決方法）
• Reasoning with Constraints（推理與約束）
• Propositions and Inference（命題和推理）
• Planning with Certainty（確定性規劃）
• Supervised Machine Learning（有監督機器學習）
• Reasoning with Uncertainty（不確定性推理）
• Planning with Uncertainty（不確定規劃）
• Learning with Uncertainty（不確定學習）
• Multiagent Systems（多agent系統）
• Reinforcement Learning（強化學習）
• Relational Learning（關系學習）

作者介紹

David Poole，加拿大不列顛哥倫比亞大學計算機科學教授，計算智能實驗室主任。2014-2015年，他是牛津大學Leverhulme Trust客座教授。他還是加拿大人工智能學會（CAIAC）2013年終身成就獎獲得者，是國際人工智能促進協會（AAAI）和加拿大人工智能學會（CAIAC）Fellow。 　　

Alan Mackworth，加拿大不列顛哥倫比亞大學計算機科學教授。他的研究興趣是基于約束的人工智能及其應用，被稱為約束滿足、機器人足球、混合系統和基于約束的Agent等研究領域的先驅。他是國際人工智能聯合會議（IJCAI）公司的總裁和理事，以及IJCAI執行委員會主席；同時還擔任許多編委會和程序委員會委員。他是加拿大計算機智能研究會（CSCSI）主席，還擔任國際人工智能促進協會（AAAI）主席。榮獲的獎勵包括：ITAC/NSERC杰出學術獎.Killam研究獎，《人工智能》雜志經典論文獎，CSCSI杰出服務獎，AAAI杰出服務獎，CAIAC終身成就獎等。他是AAAI和CAIAC的Fellow，加拿大前沿科學研究院和加拿大皇家學院院士。

作為布爾邏輯的替代

雖然邏輯是理性推理的數學基礎和計算的基本原理，但它僅限于信息既完整又確定的問題。然而，許多現實世界的問題，從金融投資到電子郵件過濾，本質上是不完整或不確定的。概率論和貝葉斯計算共同提供了一個處理不完整和不確定數據的框架。

不完全和不確定數據的決策工具和方法

貝葉斯編程強調概率是布爾邏輯的替代選擇，它涵蓋了為真實世界的應用程序構建概率程序的新方法。本書由設計并實現了一個高效概率推理引擎來解釋貝葉斯程序的團隊編寫，書中提供了許多Python示例，這些示例也可以在一個補充網站上找到，該網站還提供了一個解釋器，允許讀者試驗這種新的編程方法。

原則和建模

只需要一個基本的數學基礎，本書的前兩部分提出了一種新的方法來建立主觀概率模型。作者介紹了貝葉斯編程的原理，并討論了概率建模的良好實踐。大量簡單的例子突出了貝葉斯建模在不同領域的應用。

形式主義和算法

第三部分綜合了已有的貝葉斯推理算法的工作，因為需要一個高效的貝葉斯推理引擎來自動化貝葉斯程序中的概率演算。對于想要了解貝葉斯編程的形式主義、主要的概率模型、貝葉斯推理的通用算法和學習問題的讀者，本文提供了許多參考書目。

常見問題

第四部分連同詞匯表包含了常見問題的答案。作者比較了貝葉斯規劃和可能性理論，討論了貝葉斯推理的計算復雜性，討論了不完全性的不可約性，討論了概率的主觀主義和客觀主義認識論。

貝葉斯計算機的第一步

創建一個完整的貝葉斯計算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的編程語言和新的硬件。本書著重于方法論和算法，描述了實現這一目標的第一步。它鼓勵讀者探索新興領域，例如仿生計算，并開發新的編程語言和硬件架構。

Perkovic對使用Python編程的介紹:作為應用程序開發的重點，第二版不僅僅是對編程的介紹。這是一本包羅萬象的計算機科學入門書，采用了“在正確的時間使用正確的工具”的教學方法，并側重于應用程序開發。該方法是實踐和問題導向的，與實踐問題和解決方案出現在整個文本。文本是命令式的，但并不回避在適當的時候盡早討論對象。關于用戶定義類和面向對象編程的討論將在后面的課文中出現，當學生有更多的背景知識和概念時，可以激發他們的學習動機。章節包括問題解決技術和經典算法的介紹，問題解決和編程以及將核心技能應用于應用程序開發的方法。本版本還包括在更廣泛的領域中提供的示例和實踐問題。另一章的案例研究是獨家威利E-Text，為學生提供實際應用的概念和工具，涵蓋在章節中。

簡介：

在這本書中，從機器學習基礎開始，然后繼續學習神經網絡，深度學習，然后是卷積神經網絡。在基礎和應用的混合，在MATLAB深度學習這本書中使用MATLAB作為基礎編程語言和工具進行案例研究。

有了這本書，你將能夠解決當今現實世界中的一些大數據、智能機器人和其它復雜的數據問題。您將看到，對于現代智能數據分析和使用來說，深度學習是機器學習中多么復雜和智能的一個方面。

你將學習

• 使用MATLAB進行深度學習
• 發現神經網絡和多層神經網絡
• 處理卷積和池化層
• 使用這些層構建一個MNIST示例

作者：

Phil Kim博士是一位經驗豐富的MATLAB程序員。他還研究來自人工智能的大型數據集的算法以及機器學習。他曾在韓國航空航天研究所擔任高級研究員。在那里，他的主要任務是開發無人駕駛飛行器的自主飛行算法和機載軟件。在攻讀博士期間，他開發了一個名為“Clickey”的屏幕鍵盤程序。

課程名稱： Introduction to Articial Intelligence

課程簡介：

本課程主要講述了人工智能相關知識，包括基本理論、練習和項目。

課程部分大綱：

• 人工智能導論
• 智能體
  • 教程:Python入門
• 通過搜索來解決問題
  • 練習1:通過搜索來解決問題
  • 項目1:搜索算法
• 約束滿足問題
  • 練習2:約束滿足問題
• 游戲對抗性搜索
  • 練習3:游戲對抗性搜索
• 表示不確定知識
  • 練習4:不確定性下的推理(第1部分)
• 貝葉斯網絡中的推論
  • 練習5:不確定性下的推理(第二部分)
• 隨時間推移的推理(第1部分)
• 隨時間推移的推理(第2部分)

講師介紹：

Gilles Louppe是比利時列日大學人工智能和深度學習的副教授。他曾是紐約大學物理系和數據科學中心的博士后助理，與歐洲核子研究中心的阿特拉斯實驗關系密切。他的研究處于機器學習、人工智能和物理科學的交叉點上，他目前的研究興趣包括使用和設計新的機器學習算法，以新的和變革性的方式處理來自基礎科學的數據驅動的問題。

下載索引：鏈接：//pan.baidu.com/s/1aUGwQx3YUWLit3RfKNNDNw；提取碼：c8lc

前言： 目標：本課程旨在讓學生對人工智能的基本概念和實踐有一個堅實的(通常是有點理論性的)基礎。這門課程在第一學期主要涉及符號化的人工智能，有時也被稱為優秀的老式人工智能(GofAI)，并在第二學期提供統計方法的基礎。事實上，一個完整的基于機器學習的AI應該有專業課程，并且需要比我們在這門課程中更多的數學基礎。

課程內容：

目標： 使學生對人工智能領域的基本概念和實踐有一個堅實的基礎。該課程將基于Russell/Norvig的書《人工智能》：現代方法[RN09]

Artificial Intelligence I（第一部分）： 介紹人工智能作為一個研究領域，討論作為人工智能統一概念范式的理性代理，并涵蓋問題解決、搜索、約束傳播、邏輯、知識表示和規劃。

Artificial Intelligence II（第二部分）： 更傾向于讓學生接觸基于統計的人工智能的基礎知識:我們從不確定性下的推理開始，用貝葉斯網絡建立基礎，并將其擴展到理性決策理論。在此基礎上，我們介紹了機器學習的基礎知識。

主題： C++ Primer Plus

摘要： 本書的第五版描述了ISO C++標準中所提出的語言，非正式地稱為C++99和C++03。或者，有時作為C++99／03。（2003版本在很大程度上是對1999標準的技術修正，沒有添加任何新的特征。）此后，C++繼續發展。國際C++標準委員會剛剛批準了一個新版本的標準。這個標準在開發過程中有C++0x的非正式名稱，現在它將被稱為C++11。大多數現代編譯器都支持C++99／03。本書中的大多數例子都符合這一標準，但是新標準的許多特征已經在一些實現中出現了，而這個版本的C++Primer-Plus探究了這些新特性。C++Primer-Plus討論了C語言的基本原理，并給出了C++的特點，使這本書可以自如。它給出了C++的基本原理，并用簡單的、易于復制和實驗的點程序來說明它們。學習輸入/輸出（I/O），如何使程序執行重復的任務和做出選擇。處理數據的許多方法，以及如何使用函數。您了解C++中添加到C的許多特性，包括以下內容：n類和對象n繼承n多態性、虛擬函數和運行時類型標識（RTTI）n函數重載n引用變量n泛型或與類型無關的編程，由模板和標準模板庫（STL）提供n處理錯誤條件的異常機制n用于管理名稱的命名空間函數、類和變量的。

題目： 人工智能之信息檢索與推薦

簡介： 信息檢索和推薦屬于人工智能應用最成功的幾個領域。幾乎所有的互聯網產品都包含搜索和推薦功能，用于解決通用的信息獲取需求以及提供個性化服務。AMiner發布的《人工智能之信息檢索與推薦》報告，分別從技術、人才等角度來介紹信息檢索和推薦。

報告目錄：

• 概述篇
  • 信息檢索的概念與發展
  • 信息推薦的概念與發展
  • 信息檢索和信息推薦的聯系和區別
• 技術篇
  • 信息檢索部分前沿技術
  • 信息推薦部分前沿技術
  • 信息檢索與推薦領域相關資源
• 人才篇
  • 學者情況概覽
  • 論文介紹
• 產業應用篇
  • 典型技術應用產品
  • 垂直引用
  • 產品推薦
  • 音樂推薦
  • 信息流推薦
• 趨勢篇
  • 發展關鍵詞回顧
  • 技術預見