Artificial Intelligence (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Norton Pages LLC, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
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Vendedor de IberLibro desde 22 de junio de 2007
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Hardcover. Artificial Intelligence: A Modern Approach is one of the most influential and widely used textbooks in the field of artificial intelligence. Written by Stuart Russell and Peter Norvig, the book has become a standard reference for students, educators, and professionals around the world. Since its first publication, it has gone through multiple editions, reflecting the rapid growth and changing priorities of artificial intelligence research and applications. The book is valued not only for its technical depth but also for its clear organization and broad coverage, making it suitable for both introductory learning and advanced study. One of the key strengths of the book is its unifying perspective on artificial intelligence through the concept of intelligent agents. Rather than treating AI as a collection of unrelated techniques, the authors present it as a coherent discipline focused on building systems that can perceive their environment, reason about what they perceive, learn from experience, and act to achieve goals. This agent-based framework provides a consistent way to understand a wide variety of AI systems, from simple software programs to complex robotic systems. By emphasizing rational behaviour and decision-making, the book offers a principled way to evaluate what it means for a system to be intelligent. The book provides comprehensive coverage of both classical and modern areas of artificial intelligence. It includes detailed discussions of problem-solving and search algorithms, knowledge representation and logical reasoning, planning, and reasoning under uncertainty. These topics form the traditional core of AI and are presented in a systematic and accessible manner. At the same time, the book addresses modern developments such as machine learning, probabilistic models, and reinforcement learning, reflecting the increasing importance of data-driven and statistical approaches in contemporary AI. This balanced treatment helps readers understand how classical AI ideas connect with modern techniques. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. …
N° de ref. del artículo 9798904750091
- Título
- Artificial Intelligence (Hardcover)
- Autor
- George Stevens
- Editorial
- Norton Pages LLC
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798904750091
Artificial Intelligence: A Modern Approach is one of the most influential and widely used textbooks in the field of artificial intelligence. Written by Stuart Russell and Peter Norvig, the book has become a standard reference for students, educators, and professionals around the world. Since its first publication, it has gone through multiple editions, reflecting the rapid growth and changing priorities of artificial intelligence research and applications. The book is valued not only for its technical depth but also for its clear organization and broad coverage, making it suitable for both introductory learning and advanced study. One of the key strengths of the book is its unifying perspective on artificial intelligence through the concept of intelligent agents. Rather than treating AI as a collection of unrelated techniques, the authors present it as a coherent discipline focused on building systems that can perceive their environment, reason about what they perceive, learn from experience, and act to achieve goals. This agent-based framework provides a consistent way to understand a wide variety of AI systems, from simple software programs to complex robotic systems. By emphasizing rational behaviour and decision-making, the book offers a principled way to evaluate what it means for a system to be intelligent. The book provides comprehensive coverage of both classical and modern areas of artificial intelligence. It includes detailed discussions of problem-solving and search algorithms, knowledge representation and logical reasoning, planning, and reasoning under uncertainty. These topics form the traditional core of AI and are presented in a systematic and accessible manner. At the same time, the book addresses modern developments such as machine learning, probabilistic models, and reinforcement learning, reflecting the increasing importance of data-driven and statistical approaches in contemporary AI. This balanced treatment helps readers understand how classical AI ideas connect with modern techniques.
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