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本書系統地闡述了人工智能的基本原理、方法和應用技術，比較全面地反映了國內外人工智能研究領域的最新進展和發展方向。全書共分為十二章。第一章簡要介紹人工智能的概況。第二章至第六章闡述人工智能的基本原理和方法，重點論述知識表示、搜索策略、自動推理、機器學習等。第七章至第八章，介紹專家系統、自然語言理解等應用技術。第九章至第十章，闡述當前人工智能的研究熱點，包括本體知識系統、主體(agent)技術等。第十一章討論基于數據的計算智能，重點介紹神經網絡、遺傳算法和人工生命。最后一章展望人工智能的發展。 本書力求科學性、實用性、可讀性好。內容由淺入深、循序漸進，條理清晰，讓學生在有限的時間內，掌握人工智能的基本原理與應用技術，提高對人工智能習題的求解能力。本書可以作為高等院校有關專業的研究生和高年級本科生的人工智能課程教材，也可以供從事人工智能研究與應用的科技人員學習參考。
目次
前言
第1章 緒論
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的發展
1.3 人工智能的研究內容
1.4 人工智能研究的主要方法
1.5 人工智能的應用
1.6 小結
習題
第2章 知識表示
2.1 概述
2.2 謂詞邏輯表示法
2.3 產生式表示法
2.4 語義網絡表示法
2.5 框架表示法
2.6 腳本
2.7 概念圖
2.8 面向對象的知識表示
2.9 小結
習題
第3章 搜索策略
3.1 引言
3.2 深度優先搜索
3.3 寬度優先搜索
3.4 迭代加深搜索
3.5 回溯策略
3.6 啟發式搜索
3.7 問題歸約和AND-OR圖啟發式搜索
3.8 博弈
3.9 約束滿足搜索
3.9 小結
習題
第4章 自動推理
第5章 不確定性推理
第6章 機器學習
第7章 專家系統
第8章 自然語言理解
第9章 本體知識系統
第10章 主體技術
第11章 計算智能
第12章 展望
參考文獻
第1章 緒論
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的發展
1.3 人工智能的研究內容
1.4 人工智能研究的主要方法
1.5 人工智能的應用
1.6 小結
習題
第2章 知識表示
2.1 概述
2.2 謂詞邏輯表示法
2.3 產生式表示法
2.4 語義網絡表示法
2.5 框架表示法
2.6 腳本
2.7 概念圖
2.8 面向對象的知識表示
2.9 小結
習題
第3章 搜索策略
3.1 引言
3.2 深度優先搜索
3.3 寬度優先搜索
3.4 迭代加深搜索
3.5 回溯策略
3.6 啟發式搜索
3.7 問題歸約和AND-OR圖啟發式搜索
3.8 博弈
3.9 約束滿足搜索
3.9 小結
習題
第4章 自動推理
第5章 不確定性推理
第6章 機器學習
第7章 專家系統
第8章 自然語言理解
第9章 本體知識系統
第10章 主體技術
第11章 計算智能
第12章 展望
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