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E-book - Inteligência Artificial - Uma Abordagem Moderna

  • ISBN:

    9788595159495

  • Edição: 4|2022
  • Editora: GEN LTC

Stuart Russell e Peter Norvig

R$  401,00
ou em até 10x de R$ 40,10

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O livro apresenta as principais mudanças e transformações da inteligência artificial ao longo dos últimos anos.
  • Formato: Bookshelf
  • Páginas: 1080
  • Publicação: 10/08/2022

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.

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