Intelligenza artificiale: un libro di testo (Springer),
di Charu C. Aggarwal, giugno 2021

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Sommario

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Questo libro copre il campo più ampio dell'intelligenza artificiale. Il libro bilancia attentamente la copertura tra l'IA classica (ragionamento logico o deduttivo) e l'IA moderna (apprendimento induttivo e reti neurali). I capitoli di questo libro abbracciano tre categorie:

Metodi di ragionamento deduttivo:
Questi metodi iniziano con ipotesi predefinite e ragionano con esse per arrivare a conclusioni logicamente valide. I metodi sottostanti includono la ricerca ei metodi basati sulla logica. Questi metodi sono discussi nei capitoli da 1 a 5.

Metodi di apprendimento induttivo:
Questi metodi iniziano con esempi e utilizzano metodi statistici per arrivare a ipotesi. Gli esempi includono modelli di regressione, macchine vettoriali di supporto, reti neurali, apprendimento per rinforzo, apprendimento non supervisionato e modelli grafici probabilistici. Questi metodi sono discussi nei capitoli da 6 a 11.

Integrare il ragionamento e l'apprendimento:
I capitoli 12 e 13 discutono le tecniche per integrare il ragionamento e l'apprendimento. Gli esempi includono l'uso di grafici della conoscenza e l'intelligenza artificiale neuro-simbolica.

Il libro è disponibile sia in versione cartacea (copertina rigida) che elettronica.

La copertina rigida è disponibile su tutti i canali abituali (es. Amazon, Barnes e Noble ecc.), in formato Kindle, e anche direttamente da Springer in formato cartaceo e pdf. Le versioni PDF hanno collegamenti e funzionano con e-reader (incluso il lettore kindle). La versione PDF (acquistata direttamente da Springer) fornisce una migliore formattazione delle equazioni rispetto alla versione kindle e ha un layout e un'impaginazione quasi identici a quelli cartacei sull'e-reader.