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本書以詳盡和豐富的資料，全面闡述了人工智能領域的核心內容，并深入介紹了各個子領域主要的研究方向，是一本綜合性的教材。全書共分為9章，包括緒論、知識及知識的表示、經典邏輯推理、不確定性推理、搜索策略、機器學習、遺傳算法、數據挖掘以及模式識別等人工智能的基礎知識和基本理論。
本書既詳細介紹了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的進展。每章都附有思考題和設計題，用于指導學生自學及加深對基本概念和技術的理解與掌握。全書講述力求淺入深，通俗易懂，理論上具有完整性和系統性，強調基本原理和基本技術，配以大量的實例、圖表，易于教學，便于自學。
本書可以作為信息領域和相關領域的高等院校本科生和研究生的教科書或教學輔導用書，也可以作為相關領域的科研與工程技術人員的參考書。
本書既詳細介紹了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的進展。每章都附有思考題和設計題，用于指導學生自學及加深對基本概念和技術的理解與掌握。全書講述力求淺入深，通俗易懂，理論上具有完整性和系統性，強調基本原理和基本技術，配以大量的實例、圖表，易于教學，便于自學。
本書可以作為信息領域和相關領域的高等院校本科生和研究生的教科書或教學輔導用書，也可以作為相關領域的科研與工程技術人員的參考書。
目次
第1章 緒論
1.1 什麼是人工智能
1.2 人工智能的發展簡史趨勢
1.3 人工智能的研究方法及基本內容
1.4 人工智能的基本技術
1.5 人工智能的主要研究領域及實踐
習題
第2章 知識及知識的表示
2.1 概述
2.2 一階謂詞邏輯表示法
2.3 產生式表示法
2.4 框架表示法
2.5 語義網絡表示法
2.6 面向對象表示法
習題
第3章 經典邏輯推理
3.1 基本概念
3.2 自然演繹推理
3.3 歸結演繹推理
3.4 與/或形演繹推理
習題
第4章 不確定性推理
4.1 不確定性推理中的基本問題
4.2 不確定性推理方法分類
4.3 概率方法
4.4 主觀Bayes方法
4.5 可信度方法
4.6 證據理論
習題
第5章 搜索問題求解
5.1 基本概念
5.2 狀態空間搜索
5.3 問題歸約法
5.4 博弈樹搜索
習題
第6章 機器學習
6.1 機器學習的概念
6.2 示例學習
6.3 基於解釋的學習
6.4 基於案例的推理
6.5 加強學習
習題
第7章 遺傳算法
7.1 遺傳算法簡介
7.2 基本遺傳算法
7.3 函數優化
7.4 旅行商問題
習題
第8章 數據挖掘
8.1 數據挖掘概述
8.2 數據挖掘技術簡介
8.3 關聯規則挖掘
8.4 序列模式挖掘
8.5 Web挖掘
8.6 數據挖掘的研究熱點與發展趨勢
習題
第9章 模式識別
9.1 概論
9.2 統計模式識別
9.3 監督與非監督分類方法
9.4 結構模式識別
9.5 神經網絡模式識別
習題
參考文獻
1.1 什麼是人工智能
1.2 人工智能的發展簡史趨勢
1.3 人工智能的研究方法及基本內容
1.4 人工智能的基本技術
1.5 人工智能的主要研究領域及實踐
習題
第2章 知識及知識的表示
2.1 概述
2.2 一階謂詞邏輯表示法
2.3 產生式表示法
2.4 框架表示法
2.5 語義網絡表示法
2.6 面向對象表示法
習題
第3章 經典邏輯推理
3.1 基本概念
3.2 自然演繹推理
3.3 歸結演繹推理
3.4 與/或形演繹推理
習題
第4章 不確定性推理
4.1 不確定性推理中的基本問題
4.2 不確定性推理方法分類
4.3 概率方法
4.4 主觀Bayes方法
4.5 可信度方法
4.6 證據理論
習題
第5章 搜索問題求解
5.1 基本概念
5.2 狀態空間搜索
5.3 問題歸約法
5.4 博弈樹搜索
習題
第6章 機器學習
6.1 機器學習的概念
6.2 示例學習
6.3 基於解釋的學習
6.4 基於案例的推理
6.5 加強學習
習題
第7章 遺傳算法
7.1 遺傳算法簡介
7.2 基本遺傳算法
7.3 函數優化
7.4 旅行商問題
習題
第8章 數據挖掘
8.1 數據挖掘概述
8.2 數據挖掘技術簡介
8.3 關聯規則挖掘
8.4 序列模式挖掘
8.5 Web挖掘
8.6 數據挖掘的研究熱點與發展趨勢
習題
第9章 模式識別
9.1 概論
9.2 統計模式識別
9.3 監督與非監督分類方法
9.4 結構模式識別
9.5 神經網絡模式識別
習題
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