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內容描述

主要內容 ● 瞭解Agent和多Agent以及它們是如何合並的 ● 將機器學習與現實問題聯系起來，明白它的意義 ● 在現實世界中應用監督學習和無監督學習的技術和方法 ● 實現強化學習、游戲編程、模擬和神經網絡

目錄大綱

第1章邏輯學與人工智能
1.1邏輯是什麼
l.2命題邏輯
l.3邏輯聯結詞
1.3.1否定
1.3.2合取
1.3.3析取
1.3.4蘊涵
1.3.5等值
l.4命題邏輯定律
1.5範式
1.6邏輯電路
1.7實際問題：使用繼承和C#運算符計算邏輯公式的值
1.8實際問題：將邏輯公式表達為二叉決策樹
1.9實際問題：將公式轉換為否定範式（NNF）
1.10實際問題：將公式轉換為合取範式（CNF）
1.11本章小結

第2章自動定理證明和一階邏輯
2.1自動定理證明
2.2實際問題：C#中的Clause類和Cnf類
2.3 DPLL算法
2.4實際問題：在命題邏輯中建模鴿巢原理
2.5實際問題：判斷一個命題邏輯公式是否可滿足
2.6一階邏輯
2.7實際問題：清潔機器人
2.8本章小結

第3章Agents
3.1 Agent是什麼
3.2 Agent的屬性
3.3 Agent環境的類型
3.4有狀態Agent
3.5實際問題：將清潔機器人作為Agent建模並對其添加狀態
3.6 Agent的架構
3.6.1反應式架構：包容架構
3.6.2慎思式架構：BDI架構
3.6.3混合架構
3.6.4旅行機
3.6.5 InteRRaP
3.7本章小結

第4章火星漫遊車
4.1火星漫遊車簡介
4.2火星車的架構
4.3火星車的程序代碼
4.4 Mars Rover視化應用程序
4.5本章小結

第5章多Agent系統
5.1多Agent系統是什麼
5.2多Agent組織
5.3通信
5.3.1言語行為理論