内容简介 · · · · · ·

人工智能经常被人们认为是计算机科学中一门高度复杂甚至令人生畏的学科。长期以来人工智能方面的书籍往往包含复杂矩阵代数和微分方程。本书基于作者多年来给没有多少微积分知识的学生授课时所用的讲义,假定读者没有编程经验,以简单易懂的方式介绍了智能系统的基础知识。

本书目前已经被国际上多所大学（例如,德国的马格德堡大学、日本的广岛大学、美国的波士顿大学和罗切斯特理工学院等）采纳为教材。

如果您正在寻找关于人工智能或智能系统设计课程的浅显易懂的入门级教材,如果您不是计算机科学领域的专业人员而又正在寻找介绍基于知识系统最新技术发展的自学指南,本书将是您的最佳选择。

与上一版相比,本版进行了全面更新,以反映人工智能领域的最新进展。其中新增了数据挖掘与知识发现一章和自组织神经网络聚类一节内容,同时补充了4个新的案例研究。

作者简介 · · · · · ·

Michael Negnevitsky 澳大利亚塔斯马尼亚大学电气工程和计算机科学系教授。他的许多研究课题都涉及人工智能和软计算。他一直致力于电气工程、过程控制和环境工程中智能系统的开发和应用,发表了300多篇论文,著有2本专著,并获得了4项发明专利。