Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Introduction to Artificial Intelligence de Wolfgang Ertel

Introduction to Artificial Intelligence: Undergraduate Topics in Computer Science

Autor Wolfgang Ertel Traducere de Nathanael T. Black
en Limba Engleză Paperback – 29 ian 2018

Subliniem de la bun început că Introduction to Artificial Intelligence este conceput ca un instrument de lucru interactiv, oferind acces la resurse de predare suplimentare prin intermediul unui site web dedicat. Această a treia ediție, revizuită pentru anul 2025, face tranziția necesară de la conceptele clasice la tehnologiile de ultimă oră, integrând material nou despre rețelele neuronale convoluționale și impactul modelelor de limbaj mari (LLM) în dezvoltarea chatbot-urilor moderne.

Reținem organizarea riguroasă a volumului, care ghidează cititorul de la fundamentele logicii propoziționale și programarea în PROLOG, către complexitatea raționamentului în condiții de incertitudine și a sistemelor de tip reinforcement learning. Ca și Richard E. Neapolitan în Artificial Intelligence, autorul distilează experiență reală în principii acționabile, menținând un echilibru între rigoarea teoretică și aplicabilitatea practică. În contextul operei sale, acest volum reprezintă evoluția firească a cursului său de bază, Grundkurs Künstliche Intelligenz, adaptând expertiza sa din cercetare pentru un public internațional.

Structura progresivă a cărții permite o înțelegere incrementală: după stabilirea limitărilor logicii, sunt explorate algoritmii de căutare și jocurile, culminând cu învățarea automată (machine learning) și mineritul datelor. Recomandăm atenția asupra noilor secțiuni de deep learning, unde sunt explicate mecanismele din spatele generării de artă și muzică prin IA. Spre deosebire de alte manuale care pot deveni excesiv de abstracte, abordarea profesorului Wolfgang Ertel rămâne ancorată în exemple concrete, diagrame ilustrative și exerciții cu soluții incluse, facilitând o experiență de învățare activă.

Citește tot Restrânge

Din seria Undergraduate Topics in Computer Science

Preț: 43400 lei

Preț vechi: 54250 lei
-20%

Puncte Express: 651
Paperback (2) de la 32410 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 23-29 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783319584867
ISBN-10: 3319584863
Pagini: 311
Ilustrații: XIV, 356 p. 130 illus., 46 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 20 mm
Greutate: 0.61 kg
Ediția:2nd ed. 2017
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seria Undergraduate Topics in Computer Science

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților și profesioniștilor care doresc o bază solidă în IA fără a fi copleșiți de formalism matematic excesiv. Veți câștiga o viziune de ansamblu asupra domeniului, de la algoritmi clasici la deep learning, și veți înțelege impactul societal al acestor tehnologii. Este o resursă esențială pentru oricine vrea să treacă de la statutul de utilizator de IA la cel de dezvoltator informat.

Despre autor

Dr. Wolfgang Ertel este un distins profesor la Institutul pentru Inteligență Artificială din cadrul Universității de Științe Aplicate Ravensburg-Weingarten, Germania. Cu o carieră dedicată atât cercetării academice, cât și aplicațiilor practice ale inteligenței artificiale, acesta s-a remarcat prin capacitatea de a sintetiza concepte complexe în materiale didactice accesibile. Lucrările sale anterioare, precum Grundkurs Künstliche Intelligenz, reflectă angajamentul său pentru excelență în predare, transformând expertiza sa vastă într-un ghid esențial pentru viitoarea generație de informaticieni.

Cuprins

Introduction.- Propositional Logic.- First-order Predicate Logic.- Limitations of Logic.- Logic Programming with PROLOG.- Search, Games and Problem Solving.- Reasoning with Uncertainty.- Machine Learning and Data Mining.- Neural Networks.- Reinforcement Learning.- Solutions for the Exercises.

Textul de pe ultima copertă

This accessible and engaging textbook presents a concise introduction to the exciting field of artificial intelligence (AI). The broad-ranging discussion covers the key subdisciplines within the field, describing practical algorithms and concrete applications in the areas of agents, logic, search, reasoning under uncertainty, machine learning, neural networks, and reinforcement learning. Fully revised and updated, this much-anticipated second edition also includes new material on deep learning.
Topics and features:
  • Presents an application-focused and hands-on approach to learning, with supplementary teaching resources provided at an associated website
  • Contains numerous study exercises and solutions, highlighted examples, definitions, theorems, and illustrative cartoons
  • Includes chapters on predicate logic, PROLOG, heuristic search, probabilistic reasoning, machine learning and data mining, neural networks and reinforcement learn
ing
  • Reports on developments in deep learning, including applications of neural networks to generate creative content such as text, music and art (NEW)
  • Examines performance evaluation of clustering algorithms, and presents two practical examples explaining Bayes’ theorem and its relevance in everyday life (NEW)
  • Discusses search algorithms, analyzing the cycle check, explaining route planning for car navigation systems, and introducing Monte Carlo Tree Search (NEW)
  • Includes a section in the introduction on AI and society, discussing the implications of AI on topics such as employment and transportation (NEW)
    • Ideal for foundation courses or modules on AI, this easy-to-read textbook offers an excellent overview of the field for students of computer science and other technical disciplines, requiring no more than a high-school level of knowledge of mathematics tounderstand the material.Dr. Wolfgang Ertel is a professor at the Institute for Artificial Intelligence at the Ravensburg-Weingarten University of Applied Sciences, Germany.

    Caracteristici

    An ideal, quick resource on A.I., excellent for self-study Presents an application-focused and hands-on approach to learning the subject Provides study exercises at the end of each chapter, in addition to highlighted examples, definitions, theorems, and illustrative cartoons Updated second edition featuring new material on deep learning