Incluye referencias bibliográficas e índice.

Introduction -- Propositional Logic -- First-order Predicate Logic -- Limitations of Logic -- Logic Programming with PROLOG -- Search, Games and Problem Solving -- Reasoning with Uncertainty -- Machine Learning and Data Mining -- Neural Networks -- Reinforcement Learning -- Solutions for the Exercises.

La discusión de amplio alcance cubre las subdisciplinas clave dentro del campo, describiendo algoritmos prácticos y aplicaciones concretas en las áreas de agentes, lógica, búsqueda, razonamiento bajo incertidumbre, aprendizaje automático, redes neuronales y aprendizaje de refuerzo. Totalmente revisada y actualizada, esta muy esperada segunda edición también incluye material nuevo sobre aprendizaje profundo.Temas y características: presenta un enfoque de aprendizaje centrado en la aplicación y práctico, con recursos de enseñanza complementarios proporcionados en un sitio web asociado; contiene numerosos ejercicios de estudio y soluciones, ejemplos destacados, definiciones, teoremas y dibujos ilustrativos; incluye capítulos sobre lógica de predicados, PROLOG, búsqueda heurística, razonamiento probabilístico, aprendizaje automático y minera de datos, redes neuronales y aprendizaje de refuerzo; informes sobre desarrollos en el aprendizaje profundo, incluidas las aplicaciones de redes neuronales para generar contenido creativo como texto, música y arte (NUEVO); examina la evaluación del desempeño de los algoritmos de agrupamiento y presenta dos ejemplos prácticos que explican el teorema de Bayes y su relevancia en la vida cotidiana (NUEVO); analiza los algoritmos de búsqueda, analiza la verificación del ciclo, explica la planificación de rutas para los sistemas de navegación de automóviles e introduce la Búsqueda de árboles de Monte Carlo (NUEVO); incluye una sección en la introducción sobre IA y sociedad, que discute las implicaciones de la IA en temas como el empleo y el transporte (NUEVO)