Infelizmente parece que não tem ainda em formato digital. É um absurdo que em 2011 ainda sejam lançados livros somente em papel...
2011/7/2 Joao Marcos <[email protected]> > Não conheço o livro, mas o índice certamente é interessante. > > JM > > > ---------- Forwarded message ---------- > Date: Fri, 1 Jul 2011 17:12:34 -0300 (BRT) > From: João Luís G. Rosa <[email protected]> > Subject: [Sbc-l] Lançamento de livro de IA > To: [email protected] > > > Prezados, > > É com satisfação que anuncio o lançamento de meu livro "Fundamentos da > Inteligência Artificial" pela LTC. Agradeço a divulgação. Seguem maiores > detalhes: > > > http://www.grupogen.com.br/ch/prod/9722/fundamentos-da-inteligencia-artificial.aspx > > Fundamentos da Inteligência Artificial > > ISBN: 9788521605935 > Autor: João Luís Garcia Rosa > Selo Editorial: LTC > Acabamento: Brochura > Formato: 17 X 24 > Edição: 1|2011 > Número de páginas: 228 > Peso: 0.41 kg > > Conteúdo: > > Capítulo 1. Introdução > 1.1. O que é Inteligência Artificial? > 1.2. Fundamentos da Inteligência Artificial > 1.3. Aplicações da IA > > Capítulo 2. Métodos de Busca > 2.1. Sistemas de Produção > 2.1.1. Introdução > 2.1.2. Um exemplo: o quebra-cabeças de oito peças > 2.1.3. O procedimento básico > 2.1.4. Controle > 2.2. Estratégias de Busca para sistemas de produção de IA > 2.2.1. Backtracking > 2.2.2. Busca em grafos > Exercícios propostos > > Capítulo 3. Lógica de Predicados para Representação do Conhecimento > 3.1. O que é lógica? > 3.1.1. Introdução > 3.1.2. Raciocínio e lógica > 3.1.3. Lógica default > 3.1.4. Lógica modal para planejamento de expressão > 3.1.5. Lógica temporal para raciocínio sobre o futuro > 3.1.6. O que é importante sobre a representação do conhecimento? > 3.1.7. O papel da lógica na representação do conhecimento > 3.1.8. O papel de uma rede de conhecimento para uma máquina > inteligente > 3.1.9. A necessidade de uma organização taxonômica > 3.1.10. Programação lógica como uma representação do conhecimento > 3.2. Lógica Sentencial ou Cálculo Proposicional > 3.2.1. Aspectos da Lógica > 3.2.2. Sintaxe das linguagens proposicionais > 3.2.3. Semântica das linguagens proposicionais > 3.3. Lógica de Primeira Ordem > 3.3.1. Sintaxe das linguagens de primeira ordem > 3.4. Notação Clausal > 3.4.1. Representação clausal de fórmulas > Exercícios Propostos > > Capítulo 4. Prova Automática de Teoremas > 4.1. Representação do conhecimento > 4.1.1. Funções e predicados computáveis > 4.2. Resolução > 4.2.1. Unificação > 4.2.2. O que é resolução > 4.2.3. O sistema formal da resolução > 4.3. Refutação por resolução > 4.3.1. Introdução > 4.3.2. Sistemas de produção para refutação por resolução > 4.3.3. Estratégias de controle para métodos de resolução > 4.3.4. Estratégias de simplificação > Exercícios Propostos > > Capítulo 5. Raciocínio Baseado em Regras > 5.1. Introdução > 5.2. Um sistema de dedução progressivo > 5.2.1. A forma E/OU para expressões de fatos > 5.2.2. Usando grafos E/OU para representar expressões de fatos > 5.2.3. Usando regras para transformar grafos E/OU > 5.2.4. Usando a fórmula meta para terminação > 5.2.5. Receita para resolução por encadeamento progressivo > 5.3. Um sistema de dedução regressivo > 5.3.1. Expressões metas na forma E/OU > 5.3.2. Aplicando regras num sistema regressivo > 5.3.3. A condição de terminação > 5.3.4. Receita para resolução por encadeamento regressivo > 5.4. "Resolvendo" dentro dos grafos E/OU > 5.5. Uma combinação de sistemas progressivo e regressivo > Exercícios Propostos > > Capítulo 6. A Linguagem Prolog > 6.1. Programação lógica > 6.1.1. Características notáveis de programas lógicos > 6.2. Introdução ao Prolog > 6.2.1. Inferência lógica do Prolog > 6.2.2. Cláusulas definidas > 6.2.3. Exemplo: relações familiares > 6.2.4. Estendendo o exemplo através de regras > 6.2.5. Definição de regra recursiva > 6.2.6. Como Prolog responde questões > 6.2.7. Significados declarativo e procedimental > 6.3. Sintaxe e significado de programas Prolog > 6.3.1. Predicados > 6.3.2. Objetos de dados > 6.3.3. “Matching” (unificação) > 6.3.4. Cláusulas > 6.4. Semânticas declarativa e procedimental > 6.5. Listas > 6.5.1. Representação de listas > 6.5.2. Exemplos de aplicações de listas > 6.6. Algumas considerações relevantes > 6.6.1. O predicado not > 6.6.2. loop infinito > 6.6.3. Concatenação > 6.7. Conclusões > 6.8. Ambientes Prolog disponíveis > 6.9. Exemplos de programas completos Prolog > Exercícios Propostos > > Capítulo 7. Conjuntos Nebulosos > 7.1. Introdução > 7.2. Conjuntos ordinários (crisp) e nebulosos (fuzzy) > 7.2.1. Conjuntos ordinários > 7.2.2. Conjuntos nebulosos > 7.3. A resolução dos "paradoxos" da lógica clássica > Exercícios Propostos > > Capítulo 8. Processamento de Línguas Naturais > 8.1. Introdução > 8.2. Uma Odisséia para o PLN > 8.3. O Teste de Turing > 8.4. Alguns conceitos de linguística > 8.4.1. Classes de palavras > 8.4.2. As camadas da língua > 8.4.3. Gramática gerativa e transformacional > 8.4.4. Integrando sintaxe e semântica > 8.4.5. Interações entre os níveis da língua > 8.4.6. Contexto e conhecimento de fundo > 8.4.7. Problemas de ambiguidade > 8.4.8. Grafos de derivação > 8.5. Abordagens do processamento de línguas naturais > 8.5.1. Abordagens por casamento de padrões > 8.5.2. Abordagens baseadas em gramática > 8.5.3. Abordagens semânticas > 8.5.4. Abordagens baseadas em conhecimento > 8.5.5. Abordagem por rede neural > 8.6. Níveis de análise da língua > 8.7. Processamento de línguas naturais baseado em lógica > 8.8. Técnicas de análise > 8.9. Redes de transição > 8.9.1. Introdução > 8.9.2. Redes de transição recursivas > 8.9.3. Redes de transição aumentadas > 8.10. A Representação da língua natural > 8.11. Gramáticas de cláusulas definidas: introdução > 8.12. Entendimento de língua natural > 8.13. Interpretação da língua > 8.14. Lógica e língua natural > 8.15. O problema da integração > 8.16. Integrando fontes de conhecimento > 8.17. Marcadores de passo: uma teoria de influência contextual > 8.17.1. A teoria de Quillian da memória semântica > 8.18. Determinação contextual de sentidos de palavras > 8.19. Abordagens ao processamento simbólico de línguas naturais > 8.19.1. Introdução > 8.19.2 O relacionamento entre regras e casos > 8.19.3 O relacionamento entre regras e princípios > 8.19.4 Parser baseado em princípios > 8.19.5 Parser baseado em casos > 8.19.6 Conclusão > 8.20. Sistemas tutores inteligentes > > Capítulo 9. Redes Neurais Artificiais > 9.1. Introdução > 9.2. O neurônio biológico > 9.2.1. Variantes do neurônio "clássico" > 9.2.2. Sinapses: junções entre células nervosas. > 9.3. O cérebro como modelo > 9.3.1. O perceptron > 9.3.2. Paralelismo > 9.3.3. Variedades de redes neurais > 9.3.4. Aprendizado competitivo > 9.3.5. Representações distribuídas > 9.3.6. Máquinas de Boltzmann > 9.3.7. Esquemas > 9.3.8. Hierarquias cognitivas > 9.3.9. Uma rede de leitura paralela > 9.3.10. Processamento de sentenças > 9.3.11. O futuro > 9.4. Algoritmos conexionistas > 9.4.1. Redes backpropagation > 9.4.2. Redes Recorrentes > 9.5. Redes neurais baseadas em conhecimento > 9.6. Outras redes > 9.6.1. Rede de Hopfield – 1ª versão > 9.6.2. Rede de Hopfield – 2ª versão > 9.6.3. Rede de Hamming > 9.6.4. Rede de Carpenter/Grossberg > 9.7. Conclusão > > REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS > > ÍNDICE REMISSIVO > _______________________________________________ > Logica-l mailing list > [email protected] > http://www.dimap.ufrn.br/cgi-bin/mailman/listinfo/logica-l > -- ================================================================== Adolfo Neto Assistant Professor - Federal University of Technology, Paraná Web: http://www.dainf.ct.utfpr.edu.br/~adolfo Twitter: http://twitter.com/adolfont Mestrado em Computação Aplicada: http://www.ppgca.ct.utfpr.edu.br ================================================================== _______________________________________________ Logica-l mailing list [email protected] http://www.dimap.ufrn.br/cgi-bin/mailman/listinfo/logica-l
