本书是经典的人工智能教材，适合一到两个学期使用，被宾夕法尼亚大学、密歇根大学、加州理工大学等众多高校选用。同时，本书也是人工智能领域的研究者或者想了解和应用当前工人智能技术的专业人员的优秀参考书。

本书是一本畅销的人工智能教材，它彻底和全面地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，并从社会和哲学角度出发对人工智能进行了独特的讨论。新版中增加了“智能主体”的问题解决方法、强化学习、贝叶斯推理技术等最新的内容。 本书是高等院校计算机教学中最理想的人工智能教材；同时，它也是人工智能领域的研究者或者那些想了解和应用当前人工智能技术的从业者的一本宝贵的专业参考著作。

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George F.Luger1973年在宾夕法尼亚大学获得博士学位。在其后的五年，他的爱丁堡大学人工智能系从事博士后研究工作。他现在是新墨西哥大学的计算机科学、语言学以及心理学教授。他的研究兴趣、课程信息以及发表的论文可从以下网址找到：http：//www.cs.unm.edu.luger。

译者序
前言
第一部分 人工智能的渊源及范围
第1章 人工智能的历史及应用
第1节 从伊甸园到第一台电子计算机：对智慧、知识和人类技能的态度
第2节 人工智能的应用领域
第3节 人工智能的概括
第4节 结语和参考文献
第5节 练习
第二部分 作为表示和搜索的工人智能
第2章 谓词演算]
第0节 简介
第1节 命题演算
第2节 谓词演算
第3节 使用推理规则产生谓词演算表达式
第4节 应用：一个基于逻辑的财务顾问
第5节 结语和参考文献
第6节 练习
第3章 用以搜索状态空间的结构和策略
第0节 简介
第1节 图论
第2节 用于状态空间搜索的策略
第3节 利用状态空间来表示谓词演算推理
第4节 结语和参考文献
第5节 练习
第4章 启发式搜索
第0节 简介
第1节 启发式搜索算法
第2节 可采纳性、单调性和信息度
第3节 在博弈中使用启发
第4节 复杂度问题
第5节 结语和参考文献
第6节 练习
第5章 状态空间搜索的控制和实现
第0节 简介
第1节 基于递归的搜索
第2节 模式导向搜索
第3节 产生式系统
第4节 用于问题求解的黑板结构
第5节 结语和参考文献
第6节 练习
第三部分 表示和智能：AI中的挑战
第6章 知识表示
第0节 知识表示问题
第1节 AI表象图式的简要历史
第2节 概念图：网络语言
第3节 显示表示的替代方法
第4节 基于主体的和分布式的问题
第5节 结语和参考文献
第6节 练习
第7章 求解问题的强方法
第0节 简介
第1节 专家系统技术概览
第2节 基于规则的专家系统
第3节 基于模型系统、基于案例系统
第4节 规划
第5节 结语和参考文献
第6节 练习
第8章 不确定条件下的推理
第四部分 机器学习
第9章 基于符号的机器学习
第10章 连接主义的机器学习
第11章 机器学习：社会性和涌现性
第五部分 智能问题求解高级主题
第12章 自动推理
第13章 自然语言理解
第六部分 人工智能语言与程序设计
第14章 PROLOG介绍
第15章 LISP介绍
第七部分 后记
第16章 人工智能作为按经验进行探索的学科
参考文献
作者索引
主题索引
【媒体评论】