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Toward Robots That Reason: Logic, Probability & Causal Laws

Vaishak Belle (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book discusses the two fundamental elements that underline the science and design of artificial intelligence (AI) systems: the learning and acquisition of knowledge from observational data, and the reasoning of that knowledge together with whatever information is available about the application at hand. It then presents a mathematical treatment of the core issues that arise when unifying first-order logic and probability, especially in the presence of dynamics, including physical actions, sensing actions and their effects. A model for expressing causal laws describing dynamics is also considered, along with computational ideas for reasoning with such laws over probabilistic logical knowledge.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
21.02.2023
Sprache
Englisch
EAN
9783031210020
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
Sonderedition
Nein
Autor
Vaishak Belle
Seitenanzahl
190
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Autorenporträt
Vaishak Belle, Ph.D., is a Chancellor’s Fellow and Reader at The University of Edinburgh School of Informatics. He is also an Alan Turing Institute Faculty Fellow, a Royal Society University Research Fellow, and a member of the Royal Society of Edinburgh’s Young Academy of Scotland. Dr. Belle directs a research lab on artificial intelligence at The University of Edinburgh, specializing in the unification of symbolic logic and machine learning. He has co-authored over 50 scientific articles on AI, and has won several best paper awards.
Schlagwörter
Logic Meets Probability, Probabilistic Logical Languages, Cognitive Robotics, Knowledge Representation and Reasoning, Probabilistic Knowledge, Regression Programming, Progression Programming, Agent Programming, Situation Calculus
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz TJFM1 - Robotik UYAM - Mathematik für Informatiker PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik UYF - Rechnerarchitektur und Logik-Entwurf UX - Angewandte Informatik UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
Höhe
240 mm
Breite
16.8 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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