MI. Mesterséges intelligencia – Tananyagbővítés
Peter Norvig
Antal Péter
Dobrowiecki Tadeusz
Haidegger Géza
Haidegger Tamás
Héja Gergely
Mészáros Tamás
Pataki Béla
Román Gyula
Strausz György
Tilly Károly
Valyon József
Varga Péter
Várkonyiné Kóczy Annamária
Ez a könyv az Oktatási Minisztérium támogatásával, a Felsőoktatási Tankönyv- és Szakkönyv-támogatási Pályázat keretében jelent meg.
Szerzői jog © 2005 Hungarian Translation Panem Könyvkiadó, Budapest
A mű eredeti címe: ARTIFICIAL INTELLIGENCE. A MODERN APPROACH. 2nd Edition. ISBN 0137903952, by Russell, Stuart and Norvig, Peter, published by Pearson Education, Inc., publishing as Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 07458 Copyright © 2003, 1995 Pearson Education Inc.
A kiadásért felel a Panem Kft. ügyvezetője, Budapest, 2005
Minden jog fenntartva. Jelen könyvet, illetve annak részeit tilos reprodukálni, adatrögzítő rendszerben tárolni, bármilyen formában vagy eszközzel - elektronikus úton vagy más módon - közölni a kiadók engedélye nélkül
2005
- 1. fejezet - Bevezetés
- 2. fejezet - Intelligens ágensek
- 3. fejezet - Problémamegoldás kereséssel
- 4. fejezet - Informált keresés és felfedezés
- 4.1. Informált (heurisztikus) keresési módszerek
- 4.2. Heurisztikus függvények
- 4.3. Lokális keresési algoritmusok és optimálizációs problémák
- 4.4. Lokális keresés folytonos terekben
- 4.5. On-line kereső ágensek ismeretlen környezetekben
- 4.6. Összefoglalás
- 4.7. Irodalmi és történeti megjegyzések
- 4.8. Feladatok
- 5. fejezet - Korlátozáskielégítéses problémák
- 6. fejezet - Keresés ellenség jelenlétében
- 7. fejezet - A logikusan gondolkozó ágens
- 7.1. A tudásbázisú ágens
- 7.2. A wumpus világ
- 7.3. Logika
- 7.4. Az ítéletkalkulus: egy nagyon egyszerű logika
- 7.5. Az ítéletkalkulus következtetési sémái
- 7.6. Hatékony ítéletkalkulusbeli következtetés
- 7.7. Ítéletkalkulus alapú ágensek
- 7.8. Összefoglalás
- 7.9. Irodalmi és történeti feljegyzések
- 7.10. Feladatok
- 8. fejezet - Elsőrendű logika
- 9. fejezet - Következtetés az elsőrendű logikában
- 10. fejezet - Tudásreprezentáció
- 10.1. Ontológiaszervezés
- 10.2. Kategóriák és objektumok
- 10.3. Cselekvések, szituációk és események
- 10.4. Mentális események és mentális objektumok
- 10.5. Az Internet Bevásárlás Világa
- 10.6. Következtetési rendszerek kategóriák számára
- 10.7. Következtetés alapeseti információval
- 10.8. Igazságkarbantartó rendszerek
- 10.9. Összefoglalás
- 10.10. Irodalmi és történeti megjegyzések
- 10.11. Feladatok
- 11. fejezet - Tervkészítés
- 12. fejezet - Tervkészítés és cselekvés valós világban
- 12.1. Idő, ütemezések és erőforrások
- 12.2. Hierarchikus taszkháló tervkészítés
- 12.3. Tervkészítés és cselekvés nemdeterminisztikus tárgyterületeken
- 12.4. Feltételes tervkészítés
- 12.5. Végrehajtás-felügyelet és újratervezés
- 12.6. Folyamatos tervkészítés
- 12.7. Többágenses tervkészítés
- 12.8. Összefoglalás
- 12.9. Irodalmi és történeti megjegyzések
- 12.10. Feladatok
- 13. fejezet - Bizonytalanság
- 13.1. Cselekvés bizonytalan tudás esetén
- 13.2. Valószínűségi alapfogalmak
- 13.3. Valószínűségi axiómák
- 13.4. Következtetés teljes együttes eloszlás segítségével
- 13.5. Függetlenség
- 13.6. A Bayes-tétel és használata
- 13.7. Wumpus világ újra teritéken
- 13.8. Összefoglalás
- 13.9. Irodalmi és történeti megjegyzések
- 13.10. Feladatok
- 14. fejezet - Valószínűségi következtetés
- 14.1. A tudás reprezentálása bizonytalanság esetén
- 14.2. A valószínűségi hálók szemantikája
- 14.3. Feltételes eloszlás hatékony reprezentálása
- 14.4. Egzakt következtetés valószínűségi hálókban
- 14.5. Közelítő következtetés valószínűségi hálókban
- 14.6. Valószínűség kiterjesztése az elsőrendű reprezentációhoz
- 14.7. A bizonytalansági következtetés egyéb módszerei
- 14.8. Összefoglalás
- 14.9. Irodalmi és történeti megjegyzések
- 14.10. Feladatok
- 15. fejezet - Valószínűségi következtetés időben
- 16. fejezet - Egyszerű döntések meghozatala
- 16.1. A hiedelmek és kívánságok összekapcsolása bizonytalanság esetén
- 16.2. A hasznosságelmélet alapjai
- 16.3. A hasznosságfüggvény
- 16.4. Többváltozós hasznosságfüggvények
- 16.5. Döntési hálók
- 16.6. Az információ értéke
- 16.7. Döntéselméleti szakértői rendszerek
- 16.8. Összefoglalás
- 16.9. Irodalmi és történeti megjegyzések
- 16.10. Feladatok
- 17. fejezet - Komplex döntések meghozatala
- 17.1. Szekvenciális döntések meghozatala
- 17.2. Értékiteráció
- 17.3. Eljárásmód-iteráció
- 17.4. Részben megfigyelhető MDP
- 17.5. Döntéselméleti ágensek
- 17.6. Döntések több ágens esetén: Játékelmélet
- 17.7. Mechanizmus tervezése
- 17.8. Összefoglalás
- 17.9. Irodalmi és történeti megjegyzések
- 17.10. Feladatok
- 18. fejezet - Megfigyelések alapján történő tanulás
- 19. fejezet - A tudás szerepe a tanulásban
- 20. fejezet - Statisztikai tanuló módszerek
- 20.1. Statisztikai tanulás
- 20.2. Tanulás teljes adatokkal
- 20.3. Tanulás rejtett változókkal: az EM algoritmus
- 20.4. Eset alapú tanulás
- 20.5. Neurális hálók
- 20.6. Kernel gépek
- 20.7. Esettanulmány: Kézzel írott karakterek felismerése
- 20.8. Összefoglalás
- 20.9. Irodalmi és történeti megjegyzések
- 20.10. Feladatok
- 21. fejezet - Megerősítéses tanulás
- 22. fejezet - Kommunikáció
- 22.1. A kommunikáció mint cselekvés
- 22.2. Egy formális nyelvtan az angol nyelv egy részhalmazára
- 22.3. Szintaktikai analízis (elemzés)
- 22.4. Egy nyelvtan kiterjesztése
- 22.5. Szemantikai értelmezés
- 22.6. Egy- és többértelműség
- 22.7. Párbeszédmegértés
- 22.8. Nyelvtan generálása
- 22.9. Összefoglalás
- 22.10. Irodalmi és történeti megjegyzések
- 22.11. Feladatok
- 23. fejezet - Probabilisztikus nyelvfeldolgozás
- 24. fejezet - Az észlelés
- 25. fejezet - Robotika
- 26. fejezet - Filozófiai alapok
- 27. fejezet - MI: jelen és jövő
- 28. fejezet - A. Matematikai alapok
- 29. fejezet - B. Megjegyzések a nyelvekről és az algoritmusokról
- 30. fejezet - Irodalomjegyzék