Novità
Intelligenza artificiale Vol. 2
Un approccio moderno • 4/Ed. • con MyLab
Stuart Russell - Peter Norvig - Francesco Amigoni

“Intelligenza artificiale – Un approccio moderno, Vol.2,” rappresenta la seconda parte in cui è stata suddivisa l'edizione italiana di un classico, un best-seller, uno dei libri più adottati nell'ambito della letteratura sull'Intelligenza artificiale.

Ordine di scuola Università, Varia e Professionale - Università

Area disciplinare Discipline informatico ingegneristiche

Materia INTELLIGENZA ARTIFICIALE

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ISBN: 9788891927484

Intelligenza artificiale vol.2 con MyLab

p. 416

Autori Stuart Russell - Peter Norvig - Francesco Amigoni

ISBN 9788891927484

ISBN: 9788891927491

Intelligenza artificiale vol.2 - MyLab - accesso studente

Autori Stuart Russell - Peter Norvig

ISBN 9788891927491

Questo secondo volume si concentra sull’apprendimento automatico, o machine learning, i cui metodi sono alla base di moltissime delle attuali applicazioni dell’IA. Sono illustrate numerose tecniche, incluse le reti neurali e il deep learning e l’apprendimento per rinforzo.
Segue poi la parte dedicata a descrivere le modalità con cui un sistema intelligente può percepire l’ambiente, per esempio attraverso la visione artificiale e la comprensione del linguaggio naturale, e i modi in cui può eseguire le proprie azioni, per esempio attraverso il movimento robotizzato e la formazione di frasi in linguaggio naturale.
L'ultima parte, infine, analizza le implicazioni etiche e filosofiche dell’IA e ipotizza cosa potrà accadere in futuro.

Il libro di Stuart Russell e Peter Norvig, adottato in oltre 1500 università in 134 paesi del mondo, è unanimemente apprezzato per la sua presentazione equilibrata e la sintesi efficace che permette di coprire uno spettro molto ampio di contenuti. Lo scopo principale degli autori è quello di trasmettere le idee emerse nei 65 anni di ricerca nel campo dell'IA, e nei due precedenti millenni di pensiero. Pur evitando eccessivi formalismi nella presentazione dei concetti, la precisione e l'accuratezza dell'esposizione sono esemplari.

Il libro è principalmente rivolto a un corso o a una serie di corsi universitari, e può essere certamente utile anche ai professionisti che vogliono estendere le conoscenze al di fuori dal proprio campo specialistico.

Autori

Stuart Russell è professore di informatica alla University of California a Berkeley, dove è direttore del Center for Human-Compatible AI e titolare della cattedra Smith–Zadeh in ingegneria.

Peter Norvig è Director of Research presso Google ed è stato il direttore responsabile per gli algoritmi di ricerca web. È stato a capo della Computational Sciences Division presso l’Ames Research Center della NASA, dove era supervisore delle attività di ricerca e sviluppo in intelligenza artificiale e robotica.

Francesco Amigoni è professore presso il Politecnico di Milano, dove insegna e conduce la sua ricerca nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e, in particolare, nei campi dei sistemi multiagente e della robotica mobile autonoma.

 

Pearson MyLab
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Il codice di registrazione presente sulla copertina del libro consente l’accesso per 18 mesi a MyLab, una piattaforma web-based che offre l'accesso all'edizione digitale del testo arricchita da funzionalità che permettono di personalizzarne la fruizione, attivare la lettura audio digitalizzata e inserire segnalibri, anche su tablet e smartphone. Le risorse multimediali disponibili in piattaforma sono costruite per rispondere a un preciso obiettivo formativo e sono organizzate attorno all’indice del manuale.

Oltre al testo digitale la piattaforma contiene gli enunciati degli esercizi relativi a ciascun capitolo.

Parte V Apprendimento automatico

19. Apprendimento da esempi
20. Apprendimento di modelli probabilistici
21. Deep learning
22. Apprendimento per rinforzo

Parte VI Comunicazione, percezione e azione

23. Elaborazione del linguaggio naturale
24. Deep learning per elaborazione del linguaggio naturale
25. Visione artifciale
26. Robotica

Parte VII Conclusioni

27. Filosofia, etica e sicurezza dell’intelligenza artifciale (on line)
28. Futuro dell’intelligenza artifciale (on line)

Appendici

A Basi matematiche
B Cenni sui linguaggi e sugli algoritmi
Bibliografa (on line)
Indice analitico