在这本书中,作者论述了我们所认为的计算机智能的基础具有算法根源,他以一种全面的视角呈现这一点,通过展示实例和解释涵盖理论计算机科学和通过工程算法解决方案的机器学习的方法。书的第一部分介绍基础知识。作者从一个动手编程入门开始,解决组合问题,强调递归解决方案。本书第一部分的其他章节解释了最短路径、排序、深度学习和蒙特卡罗搜索。计算工具的一个关键功能是高效处理大数据,本书第二部分的章节检查了传统的图问题,如寻找团、着色、独立集、顶点覆盖和击中集,随后的章节涵盖多媒体、网络、图像和导航数据。第三部分详细介绍的高度热门研究领域是机器学习、问题解决、行动规划、通用游戏玩法、多智能体系统以及推荐和配置。最后,在第四部分,作者使用如模型检查、计算生物学、物流、增材制造、机器人运动规划和工业生产等应用领域来解释如何在现代环境中利用所描述的技术。这本书配有全面的索引和参考文献,对人工智能和计算智能领域的研究人员、从业人员和学生具有价值。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-65596-3

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