Это третье издание предоставляет последние инструменты и методы, которые позволяют компьютерам обучаться. Третье издание этой международно признанной публикации предоставляет последние теории и методы использования симулированной эволюции для достижения машинного интеллекта. Будучи ведущим сторонником эволюционных вычислений, автор успешно оспорил традиционное представление об искусственном интеллекте, которое по сути программирует человеческие знания факт за фактом, но не имеет способности обучаться или адаптироваться, как эволюционные вычисления. Читатели получают понимание истории эволюционных вычислений, которая обеспечивает основу для подробного представления автором последних теорий, формирующих текущие исследования. Сбалансировав теорию и практику, автор дает читателям навыки, необходимые для применения эволюционных алгоритмов, которые могут решить многие из сегодняшних сложных проблем, адаптируясь к новым задачам и обучаясь на опыте. Приводится несколько примеров, демонстрирующих, как эти эволюционные алгоритмы учатся решать задачи. В частности, автор подробно описывает пример использования алгоритма для выработки стратегий игры в шахматы и шашки. По мере продвижения по публикации у читателей растет понимание взаимосвязи между обучением и интеллектом. Читатели, знакомые с предыдущими изданиями, обнаружат много нового и переработанного материала, который полностью обновляет публикацию в соответствии с последними исследованиями, включая новейшие теории и эмпирические свойства эволюционных вычислений. Третье издание также содержит новые средства для получения знаний. Читатели найдут множество новых и переработанных примеров. Новые вопросы в конце каждой главы позволяют читателям проверить свои знания. Интригующие задания, которые готовят читателей к решению задач в промышленности и исследованиях, были добавлены в конец каждой главы. Это незаменимый справочник для специалистов в области компьютерной и электротехники; он предоставляет им самые современные методы и применения в области машинного интеллекта. Благодаря наборам вопросов и заданий, публикация также рекомендуется в качестве учебника для аспирантуры.
Third Edition) provides current theory, tools, and practice for getting computers to think and learn like humans. Authors: David F. Fogel"
Эта книга предоставляет новейший инструментарий и методики позволившие компьютерам научиться. Издание третье предлагает новейшие методы и инструменты для достижения машинного интеллекта с помощью эволюции смоделированной. Джон Фогель, известный сторонник эволюционных вычислений, олицетворяет новый подход, который бросает вызов традиционному понятию о искусственном интеллекте: традиционно его программа фактически включает знания человека пункты за пунктом, но отсюда не появляется возможности для обучения или адаптации, как это делает эволюция. История эволюционных вычислений формирует для читателя основу для моментального погружения в новейшие теории, которыми мотивировано настоящее исследование. Текст искусно содержится между теорией и практикой, предлагая читателю навыки, требуемые для определения эволюционных алгоритмов, способные решить немалые проблемы настоящего времени, с адаптацией к новым вызовам и через обучение на примерах. Множество примеров показаны, включая способ для того чтобы разученные алгоритмы разрешали шахматные и шашечные проблемы. По мере всех, стоящих перед читателем, растет и понимание соотношения обучения с интеллектом. Знакомство с предыдущими изданиями приведет к тому, что читатель узнает значительного больше пересмотренных материалов, которые полностью сухими посредством настоящего исследования до новейших открытий, включая теории и новые свойства эволюционных расчетов. Третье издание предлагает мнемонические методические вспомогательные средства, новые примеры и вопросы в конце каждой главы позволяют читателям проверить их обработанные знания. Захватывающие задачи, толкающие читателей на встречу с вызовами научной и инженерной работы были включены после каждой части и эта книга должна быть обителью для профессионалов в области компьютерных наук и электротехники, предоставляя им новейшие методики и приложения в машинном интеллекте. С их использованием готовых вопросов и спорных задач, публикация рекомендуется как средство для ветеранов.
Электронная Книга «Evolutionary Computation» написана автором David Fogel B. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780471749202
Описание книги от David Fogel B.
This Third Edition provides the latest tools and techniques that enable computers to learn The Third Edition of this internationally acclaimed publication provides the latest theory and techniques for using simulated evolution to achieve machine intelligence. As a leading advocate for evolutionary computation, the author has successfully challenged the traditional notion of artificial intelligence, which essentially programs human knowledge fact by fact, but does not have the capacity to learn or adapt as evolutionary computation does. Readers gain an understanding of the history of evolutionary computation, which provides a foundation for the author's thorough presentation of the latest theories shaping current research. Balancing theory with practice, the author provides readers with the skills they need to apply evolutionary algorithms that can solve many of today's intransigent problems by adapting to new challenges and learning from experience. Several examples are provided that demonstrate how these evolutionary algorithms learn to solve problems. In particular, the author provides a detailed example of how an algorithm is used to evolve strategies for playing chess and checkers. As readers progress through the publication, they gain an increasing appreciation and understanding of the relationship between learning and intelligence. Readers familiar with the previous editions will discover much new and revised material that brings the publication thoroughly up to date with the latest research, including the latest theories and empirical properties of evolutionary computation. The Third Edition also features new knowledge-building aids. Readers will find a host of new and revised examples. New questions at the end of each chapter enable readers to test their knowledge. Intriguing assignments that prepare readers to manage challenges in industry and research have been added to the end of each chapter as well. This is a must-have reference for professionals in computer and electrical engineering; it provides them with the very latest techniques and applications in machine intelligence. With its question sets and assignments, the publication is also recommended as a graduate-level textbook.
