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内容简介：
《人工智能复杂问题求解的结构和策略(原书第6版)》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独特的讨论。新版中增加了对“基于随机方法的机器学习”的介绍，并提出了一些新的主题，如涌现计算、本体论、随机分割算法等。
《人工智能复杂问题求解的结构和策略(原书第6版)》适合作为高等院校计算机专业人工智能教材，也可供人工智能领域的研究者及相关工程技术人员参考。
作者简介：
George F.Luger 1973年在宾夕法尼亚大学获得博士学位，并在之后的5年间在爱丁堡大学人工智能系进行博士后研究，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。
目录：
出版者的话译者序前言第一部分 人工智能的历史渊源及研究范围 第1章 人工智能的历史及应用第二部分 作为表示和搜索的人工智能 第2章 谓词演算 第3章 状态空间搜索的结构和策略 第4章 启发式搜索 第5章 随机方法 第6章 为状态空间搜索建立控制算法第三部分 捕获智能：AI中的挑战 第7章 知识表示 第8章 求解问题的强方法 第9章 不确定条件下的推理第四部分 机器学习 第10章 基于符号的机器学习 第11章 机器学习：连接机制 第12章 机器学习：遗传性和涌现性第五部分 人工智能问题求解的高级课题 第14章 自动推理 第15章 自然语言理解第六部分 后记 第16章 人工智能是经验式的学科
