Livro Impresso
Inteligência Artificial - Uma Abordagem Moderna
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ISBN:
9788595158870
- Edição: 4|2022
- Editora: GEN LTC
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440833
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O livro apresenta as principais mudanças e transformações da inteligência artificial ao longo dos últimos anos.
- Formato: Impresso
- Páginas: 1016
- Publicação: 11/08/2022
- Capa: Brochura
- Peso: 2,31 kg
- Dimensões: 21 X 28
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.
Inteligência Artificial foi traduzido para 14 idiomas e usado em 1.500 universidades de 135 países.
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
Stuart Russell
Nasceu em 1962, em Portsmouth, na Inglaterra. Bacharelou-se com louvor em Física pela Oxford University, em 1982, e doutorou-se em Ciência da Computação por Stanford, em 1986. Entrou para o corpo docente da University of California, em Berkeley, onde leciona Ciência da Computação, dirige o Center for Human-Compatible AI e ocupa a Cátedra Smith-Zadeh de Engenharia. Em 1990, recebeu o Presidential Young Investigator Award (Prêmio Presidencial ao Jovem Cientista), concedido pela National Science Foundation, e, em 1995, foi covencedor do Computers and Thought Award (Prêmio de Computação e Pensamento). É membro efetivo da American Association for Artificial Intelligence, da Association for Computing Machinery e da American Association for the Advancement of Science. É membro honorário do Wadham College, em Oxford, e membro do Andrew Carnegie. Stuart foi detentor da Cátedra Blaise Pascal em Paris, de 2012 a 2014, e também já publicou mais de 300 artigos sobre uma ampla gama de tópicos ligados à IA. Entre seus outros livros incluem-se: The Use of Knowledge in Analogy and Induction, Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality (com Eric Wefald) e Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control.
Peter Norvig
Atualmente é diretor de Pesquisa na Google Inc. e foi anteriormente o diretor responsável pelos algoritmos de busca do núcleo da web. Participou do ensino de uma turma de IA online com 160 mil alunos, ajudando a dar início aos atuais cursos abertos no formato MOOC. Foi chefe da Divisão de Ciências Computacionais no Ames Research Center, da NASA, onde supervisionou a pesquisa e o desenvolvimento da robótica e da IA para a agência espacial americana. Bacharelou-se em Matemática Aplicada pela Brown University e fez doutorado em Ciência da Computação pela University of California, em Berkeley. Atuou como professor na University of Southern California e lecionou em Berkeley e Stanford. É membro da American Association for Artificial Intelligence, da Association for Computing Machinery, da American Academy of Arts and Sciences, e da California Academy of Sciences. Seus outros livros são: Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp, Verbmobil: A Translation System for Face-to-Face Dialog e Intelligent Help Systems for UNIX.
Os dois autores compartilharam o prêmio inaugural AAAI/EAAI Outstanding Educator em 2016.