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第 2-3 页：主编 Michael Hirsch 解释概念第 5-6 页：第 1 章逻辑学概论的解决方案第 7-8 页：语音激活目录协助导航第 9-10 页：不。Norobo 的外部记忆已经干净了第 11-12 页：理性是代理的一种属性第 13-14 页：外部记忆已经清理完毕并准备使用第 15-16 页：基于效用的代理预测结果的结果第 17-18 页：初始状态考虑世界是怎样的，因为代理从目标开始，并且假设除非得到证明，否则没有什么是真的第 19-20 页：更新很难解释；预测结果需要考虑初始状态和假设第 21-22 页：主导方法已经从基于概率的代理转变为基于效用的代理第 23-24 页：初始状态考虑世界是怎样的，因为代理从目标开始，并假设除非得到证明，否则任何事情都不真实第 25-26 页：语音激活目录有助于导航；第 27-28 页：预测结果需要考虑初始状态和假设 第 29-30 页：案例，假设 n' 在岸边或已经链接的碎片上的洞中 第 31-32 页：函数 AND-OR-GRAPH-SEARCH 提供了一种搜索算法 第 33-34 页：当前位置被描述为最大值与最小值之和 第 35-36 页：如果字母组成单词，则函数 PL-TRUE?(s, m) 返回 TRUE 第 37-38 页：为部分可观察的环境定义二元逻辑连接词 第 39-40 页：当前位置被描述为最大值与最小值之和 第 41-42 页：主导方法已经从基于概率的代理转变为基于效用的代理 第 43-44 页：MAX A a 1, a 2 MIN BD b1, b2, b3 d 第 45-46 页：函数 AND-OR-GRAPH-SEARCH 提供搜索算法 第 47-48 页：为部分可观察的环境定义二元逻辑连接词 第 49-50 页：主流方法已从基于概率的代理转换为基于效用的代理 第 51-52 页：在部分可观察的环境中，字母必须组成单词 第 53-54 页：如果字母组成单词，函数 PL-TRUE?(s, m) 返回 TRUE 第 55-56 页：第 7 章“逻辑时代”的解决方案 第 57-58 页：如果字母组成单词，函数 PL-TRUE?(s, m) 返回 TRUE 第 59-60 页：为部分可观察的环境定义二元逻辑连接词 第 61-62 页：具有 100 个单元和 2 个地雷的扫雷游戏是一个部分可观察的环境 第 63-64 页：第 8 章“一阶逻辑”的解决方案 第 65-66 页：主流方法已从基于概率的代理转换为基于效用的代理 第 67-68 页：函数如果字母组成单词，则 PL-TRUE?(s, m) 返回 TRUE 第 69-70 页：为部分可观察环境定义二元逻辑连接词这些章节涵盖了人工智能的各种主题，包括智能代理、问题解决、搜索方法、游戏、逻辑推理、规划和强化学习。第 16 章讨论了如何使用贝叶斯定理做出简单决策，并在多个选项中找到最佳结果。第 17 章探讨了如何通过分析交集和应用逻辑推理来做出复杂决策。第 18 章介绍了决策列表的概念以及如何计算赢得游戏的概率。它还指出，每场比赛要么赢要么输，没有平局的可能性。第 19 章讨论了使用贝叶斯定理基于条件分布的参数估计。第 20 章讨论了使用神经网络和强化学习的学习。第 21 章回顾了代理从观察中学习的强化学习算法。第 22 章解释了语言模型中通信的重要性。第 23 章使用两部分系统介绍自然语言处理 (NLP)：字符串到字符串的翻译和文本分类。这些章节还介绍了机器人技术，包括一种常见的反应算法和一种类似人类的答案生成器。本书最后列出了人工智能领域的主要出版物和论文的参考书目，为对人工智能应用感兴趣的计算机专业人士、语言学家和认知科学家提供了全面的资源。一些值得注意的主题包括： * 智能代理和解决问题 * 知情搜索方法和游戏 * 逻辑推理系统和实际规划 * 不确定性和概率推理系统 * 强化学习和学习中的知识 * 交流和感知的代理总的来说，这本书涵盖了广泛的人工智能相关主题，为初学者和经验丰富的专业人士提供了该领域的全面介绍。* 智能代理和问题解决 * 知情搜索方法和游戏玩法 * 逻辑推理系统和实际规划 * 不确定性和概率推理系统 * 强化学习和学习中的知识 * 交流和感知的代理总的来说，这本书涵盖了广泛的人工智能相关主题，为初学者和经验丰富的专业人士提供了该领域的全面介绍。* 智能代理和问题解决 * 知情搜索方法和游戏玩法 * 逻辑推理系统和实际规划 * 不确定性和概率推理系统 * 强化学习和学习中的知识 * 交流和感知的代理总的来说，这本书涵盖了广泛的人工智能相关主题，为初学者和经验丰富的专业人士提供了该领域的全面介绍。
人工智能现代方法第三版解决方案手册
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