Stefan Edelkamp Algorithmic Intelligence 9783319655956

Варианты приобретения

Цена: 30745.00р.
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ. Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Англия: Есть
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину

в Мои желания

Автор: Stefan Edelkamp (Стефан Эделькамп)
Название: Algorithmic Intelligence
Перевод названия: Стефан Эделькамп: Алгоритмический интеллект
ISBN: 9783319655956
Издательство: Springer
Классификация:

Управление распределением и складированием

Математические методы анализа и информационные системы финансово-хозяйственной деятельности

Техника автоматического регулирования

Приложения для деловой сферы

Извлечение знаний из данных

Искусственный интеллект

Экспертные системы / системы баз знаний

ISBN-10: 3319655957
Обложка/Формат: Hardcover
Вес: 0.42 кг.
Дата издания: 31.05.2023
Язык: English
Издание: 1st ed. 2023
Иллюстрации: 90 illustrations, color; 83 illustrations, black and white; xxv, 467 p. 173 illus., 90 illus. in color.
Размер: 215 x 287 x 35
Читательская аудитория: General (us: trade)
Основная тема: Computer Science
Подзаголовок: Towards an Algorithmic Foundation for Artificial Intelligence
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: In this book the author argues that the basis of what we consider computer intelligence has algorithmic roots, and he presents this with a holistic view, showing examples and explaining approaches that encompass theoretical computer science and machine learning via engineered algorithmic solutions. Part I of the book introduces the basics. The author starts with a hands-on programming primer for solving combinatorial problems, with an emphasis on recursive solutions. The other chapters in the first part of the book explain shortest paths, sorting, deep learning, and Monte Carlo search. A key function of computational tools is processing Big Data efficiently, and the chapters in Part II of the book examine traditional graph problems such as finding cliques, colorings, independent sets, vertex covers, and hitting sets, and the subsequent chapters cover multimedia, network, image, and navigation data. The highly topical research areas detailed in Part III are machine learning, problem solving, action planning, general game playing, multiagent systems, and recommendation and configuration. Finally, in Part IV the author uses application areas such as model checking, computational biology, logistics, additive manufacturing, robot motion planning, and industrial production to explain how the techniques described may be exploited in modern settings. The book is supported with a comprehensive index and references, and it will be of value to researchers, practitioners, and students in the areas of artificial intelligence and computational intelligence.
Дополнительное описание: Preface.- Towards a Characterization.- Part I, Basics.- 1. Programming Primer.- 2. Shortest Paths.- 3. Sorting.- 4. Deep Learning.- 5. Monte-Carlo Search.- Part II, Big Data.- 6. Graph data.- 7. Multimedia Data.- 8. Network Data.- 9. Image Data.- 10. Navi

Algorithmic Intelligence, Stefan Edelkamp