Livro Inteligência Artificial - Uma Abordagem Moderna

Livro Inteligência Artificial - Uma Abordagem Moderna
Stuart Russell e Peter Norvig

ISBN: 9788595158870
Edição: 4ª
Ano: 2022
Idioma: Português
Autor: Stuart Russell e Peter Norvig
Páginas: 1080
Encadernação: Brochura
Editora: GEN LTC
Dimensões: 21 x 28 x 4.5 cm
Peso: 2.310 kg

Sinopse:

Inteligência Artificial chega à quarta edição como o livro mais importante para profissionais e estudantes da área, confirmando sua liderança e referência em todo o mundo.

O objetivo principal da obra é transmitir as ideias emergentes sobre pesquisa em inteligência artificial nos últimos 70 anos, sintetizando o conhecimento atual do tema – especialmente com as mudanças ocorridas desde o lançamento da edição anterior. O conteúdo foi revisto e atualizado e reúne tudo o que há de mais recente sobre o tema no mercado e no meio acadêmico.

Principais destaques desta edição:
Cerca de 25% do conteúdo é novo.
Ênfase no aprendizado de máquina, devido à maior disponibilidade de dados, recursos de computação e novos algoritmos.
Capítulos específicos sobre aprendizado profundo, programação probabilística e sistemas com vários agentes.
Revisão dos conteúdos sobre linguagem natural, robótica e visão computacional para refletir o impacto do aprendizado profundo.
No capítulo sobre robótica, acréscimo da interação entre robôs e seres humanos e da aplicação da aprendizagem por reforço à robótica.
Inclusão da incerteza do sistema, o qual precisa aprender o que maximizar diante do objetivo e deve funcionar adequadamente.
Ampliação da cobertura do impacto da inteligência artificial sobre a sociedade, incluindo questões sobre ética, justiça, confiança e segurança.

Sumário:

Parte 1 Inteligência Artificial
1 Introdução
2 Agentes Inteligentes

Parte 2 Resolução de Problemas
3 Resolução de Problemas por Meio de Busca
4 Busca em Ambientes Complexos
5 Busca Competitiva e Jogos
6 Problemas de Satisfação de Restrições

Parte 3 Conhecimento, Pensamento e Planejamento
7 Agentes Lógicos
8 Lógica de Primeira Ordem
9 Inferência em Lógica de Primeira Ordem
10 Representação de Conhecimento
11 Planejamento Automatizado

Parte 4 Conhecimento Incerto e Pensamento
12 Quantificar a Incerteza
13 Raciocínio Probabilístico
14 Raciocínio Probabilístico Temporal
15 Programação Probabilística
16 Tomada de Decisões Simples
17 Tomada de Decisões Complexas
18 Tomada de Decisão em Ambientes Multiagentes

Parte 5 Aprendizagem de Máquina
19 Aprender a Partir de Exemplos
20 Aprendizado de Modelos Probabilísticos
21 Aprendizado Profundo
22 Aprendizado por Reforço

Parte 6 Comunicação, Percepção e Ação
23 Processamento de Linguagem Natural
24 Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural
25 Visão Computacional
26 Robótica

Parte 7 Conclusão
27 Filosofia, Ética e Segurança da IA
28 Futuro da Inteligência Artificial

Apêndices
A Fundamentos Matemáticos
B Notas sobre Linguagens e Algoritmos