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Produktbild: Russell: Artificial Intelligence: A Modern Approach

Russell: Artificial Intelligence: A Modern Approach A Modern Appoach. Global Edition

1

68,47 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

18.05.2016

Verlag

Pearson Studium

Seitenzahl

1152

Maße (L/B/H)

25,4/20/6,3 cm

Gewicht

1926 g

Auflage

3. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-292-15396-4

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

18.05.2016

Verlag

Pearson Studium

Seitenzahl

1152

Maße (L/B/H)

25,4/20/6,3 cm

Gewicht

1926 g

Auflage

3. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-292-15396-4

Herstelleradresse

Pearson Education
St.-Martin-Str. 82, 81541 - DE, München
info@pearson.de

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  • Bewertung

    aus Bedburg

    5/5

    27.09.2020

    Buch (Taschenbuch)

    Großartiges Buch

    AI AMA ist das Standartwerk für das Feld und ein Muss für Einsteiger! Es ist klar und verständlich ohne die Komplexität der Thematik leidet.

    #1382372

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Bewertungen (1)
  • Produktbild: Russell: Artificial Intelligence: A Modern Approach

    • I. Artificial Intelligence
    • 1. Introduction2. Intelligent Agents
    • II. Problem-solving
    • 3. Solving Problems by Searching
    • 4. Beyond Classical Search
    • 5. Adversarial Search
    • 6. Constraint Satisfaction Problems
    • III. Knowledge, Reasoning, and Planning
    • 7. Logical Agents
    • 8. First-Order Logic
    • 9. Inference in First-Order Logic
    • 10. Classical Planning
    • 11. Planning and Acting in the Real World
    • 12 Knowledge Representation
    • IV. Uncertain Knowledge and Reasoning13. Quantifying Uncertainty
    • 14. Probabilistic Reasoning
    • 15. Probabilistic Reasoning over Time
    • 16. Making Simple Decisions
    • 17. Making Complex Decisions
    • V. Learning18. Learning from Examples
    • 19. Knowledge in Learning
    • 20. Learning Probabilistic Models
    • 21. Reinforcement Learning
    • VI. Communicating, Perceiving, and Acting22. Natural Language Processing
    • 23. Natural Language for Communication
    • 24. Perception
    • 25. Robotics
    • VII. Conclusions
    • 26 Philosophical Foundations
    • 27. AI: The Present and Future
    • A. Mathematical Background
    • B. Notes on Languages and Algorithms
    • Bibliography
    • Index