人工智能复杂问题求解的结构和策略（原书第6版）
“在人工智能领成里，学生经常遇到许多根难的概念；本书通过情选的实倒与简单明了的视图。
清晰而准确地阐述这些概念。”
lsem，圣选哥州立大学
“本书是人工智能课程的完美补充，它既给读者以历史的观点。又给出所布技术的实用指南。这是一本必须要推着的人工智能的国书。”
一PascalRebreyend，瑞熟达拉那大学
“该书的写作风格和全面的论述使它成为人工智能频域很有价值的文献。”
Maacty Eaton.利默里充大学
本书是一本经典的人工智能教材，全面阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学.心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了全面的讨论。
本版新增内容
·新增一章，介绍用于机器学习的随机方法，包括一阶贝叶斯网络、各种隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场推理和循环信念传播。
·介绍针对期望最大化学习以及利用马尔可夫链蒙特卡罗抽样的结构化学习的参数选择，强化学习中马尔可夫决策过程的利用。
·介绍智能体技术和本体的使用。
·介绍自然语言处理的动态规划（Earley语法分析）以及Viterbi等其他概率语法分析技术。
·书中的许多算法采用Prolog.LISP和Java语言来构建。

George F.Luger 13.0年在宾匀法尼重大学珠保健上学位，共在之后e的5年间在爱丁堡大学人工智能系进行博士后研究，简现在是新墨西哥大学计算机科学研究，语言学及心理学教授。

https://545c.com/file238/12623596-426190605
人工智能  复杂问题求解的结构和策略  原书第6版_12492572.pdf