更新时间：2023-03-10 17:57:59
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内容提要
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献词
对本书的赞誉
序
方法不止，智能无疆
唯思想永恒
中文版致谢
前言
资源与服务
彩插（上册）
彩插（下册）
人工智能:现代方法（第4版）上册
第一部分 人工智能基础
第1章 绪论
第2章 智能体
第二部分 问题求解
第3章 通过搜索进行问题求解
第4章 复杂环境中的搜索
第5章 对抗搜索和博弈
第6章 约束满足问题
第三部分 知识、推理和规划
第7章 逻辑智能体
第8章 一阶逻辑
第9章 一阶逻辑中的推断
第10章 知识表示
第11章 自动规划
第四部分 不确定知识和不确定推理
第12章 不确定性的量化
第13章 概率推理
第14章 时间上的概率推理
第15章 概率编程
第16章 做简单决策
第17章 做复杂决策
第18章 多智能体决策
人工智能:现代方法（第4版）下册
第五部分 机器学习
第19章 样例学习
第20章 概率模型学习
第21章 深度学习
第22章 强化学习
第六部分 沟通、感知和行动
第23章 自然语言处理
第24章 自然语言处理中的深度学习
第25章 计算机视觉
第26章 机器人学
第七部分 总结
第27章 人工智能的哲学、伦理和安全性
第28章 人工智能的未来
附录A 数学背景知识
A.1 复杂性分析和O()记号
A.2 向量，矩阵和线性代数
A.3 概率分布
附录B 关于语言与算法的说明
B.1 用巴克斯-诺尔范式（BNF）定义语言
B.2 用伪代码描述算法
B.3 在线补充材料
