Inteligencia Artificial : Un enfoque moderno. / Stuart Russell y Peter Norvig

• En la Parte I hacemos un reconocimiento de las contribuciones históricas a la teoría de controles, teoría de juegos, economía y eurociencia. Esto ayudará a sintonizar con una cobertura más integrada de estas ideas en los siguientes capítulos. - En la Parte II se estudian los algoritmos de búsqueda en línea, y se ha añadido un capítulo nuevo sobre la satisfacción de las limitaciones. Este último proporciona una conexión natural con el material sobre la lógica. En la Parte III la lógica preposicional, que en la primera edición, se resentó como un peldaño a la lógica de primer orden, ahora se presenta como un lenguaje de representación útil por propio derecho, con rapidos lgoritmos de deducción y diseños de agentes basados en ircuitos. Los capítulos sobre la lógica de primer orden se han reorganizado para presentar el material de forma más clara, añadiendo el ejemplo del dominio de compras en Internet. En la Parte IV incluimos los métodos de planificación más actuales, tales como graphplan y la planificación basada en la satisfabilidad, e ncrementamos la cobertura de la planificación temporal, planificación condicional, planificación jerárquica y planificación multiagente. En la Parte V hemos aumentado el material de redes Bayesianas con algoritmos nuevos, tales como la eliminación de variables y el algoritmo Monte Cario de cadena Markov; también hemos creado un capítulo nuevo sobre el razonamiento temporal incierto, abarcando los modelos ocultos de Markov, los filtros Kalman y las redes dinámicas Bayesianas. Los procesos de decisión de Markov se estudian en profundidad, añadiendo también secciones de teoría de juegos y diseños de mecanismos. En la Parte VI combinamos trabajos de aprendizaje estadístico, simbólico neural, y añadimos secciones para impulsar los algoritmos, el algoritmo EM, aprendizaje basado en instancias, y métodos kernel «de núcleo» (soporte a máquinas vectoriales). En la Parte VII el estudio del procesamiento de lenguajes añade secciones sobre el procesamiento del discurso y la inducción gramatical, así como un capítulo sobre los modelos de lenguajes proballísticos. Con aplicaciones en la recuperación de información y en la traducción automática. El estudio de la robótica enfatiza la integración de datos inciertos de sensores.