机读格式显示(MARC)

• 000 01533nam0 2200349 450

• 001 0000421219

• 005 20230415141900.0

• 010 __ |a 978-7-111-71067-7 |d CNY149.00

• 021 __ |a CN |b 01-2022-0854

• 049 __ |a A330300WZL |b UCS01011763293 |c 2006092507

• 100 __ |a 20230326d2023 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 人工智能 |A Ren Gong Zhi Neng |e 原理与实践 |d Artificial intelligence |e a textbook |f (美)查鲁·C. 阿加沃尔(Charu C. Aggarwal)著 |g 杜博，刘友发译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2023

• 215 __ |a 12,378页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 智能科学与技术丛书 |A Zhi Neng Ke Xue Yu Ji Shu Cong Shu

• 305 __ |a 由Springer授权出版

• 330 __ |a 本书介绍了经典人工智能(逻辑或演绎推理)和现代人工智能(归纳学习和经网络)之间的相关知识。首先讨论演绎推理方法，主要包括搜索和逻辑；然后讨论归纳学习方法，使用统计方法，结合大量示例以得出假设，包括回归建模、支持向量机、神经网络、强化学习、无监督学习和概率图模型；最后介绍基于推理和学习的方法，包括知识图谱和神经符号人工智能等技术。此外，还讨论了迁移学习和终身学习等重要话题。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书

• 510 1_ |a Artificial intelligence |e a textbook |z eng

• 606 0_ |a 人工智能 |A Ren Gong Zhi Neng

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _0 |c (美) |a 阿加沃尔 |A A Jia Wo Er |c (Aggarwal, Charu C.) |4 著

• 702 _0 |a 杜博 |A Du Bo |4 译

• 702 _0 |a 刘友发 |A Liu You Fa |4 译

• 801 _2 |a CN |b A330300WZL |c 20230329

• 801 _0 |a CN |b WT |c 20230329

• 905 __ |a XATU |d TP18/594

• 920 __ |a 261060 |z 1