人工智能導論（簡體書）

本書由四篇共１７ 章組成 第一篇是基礎理論篇 共九章(第１ ～ ９ 章)從整體角度介紹人工智能的基本概念與基礎理論 第二篇是應用技術篇 共四章(第１０ ～１３ 章)介紹人工智能基礎理論與相關分支領域相融合所產生的新技術 第三篇是應用篇 共三章(第１４ ～１６ 章)介紹智能產品的開發及目前廣為流行的四種應用實例 第四篇是展望篇 共一章(第１７ 章)對人工智能學科今後發展提出建議和看法。
在本書的編寫中堅持三項原則:教材的現代性，即新的技術路線與新的體系，並形成新一代人工智能技術，教材的應用性，即更加關注人工智能與其他學科、領域的融合，將人工智能應用到多個行業中去，教材的引導性，即堅持教材的入門與引導作用 本書的出版在一定程度上填補了新一代人工智能教材的空白本書適合作為人工智能、計算機類專業及相關專業“人工智能”課程教材及培訓教材，也可作為人工智能應用、開發人員的基礎讀物。

第一篇 基礎理論篇
第１ 章 總論 ………………………………………………………………… ２
１. １ 人工智能發展歷史………………………………………………………… ２
１. ２ 人工智能概念介紹………………………………………………………… ７
１. ３ 人工智能發展三大學派 ………………………………………………… １０
１. ４ 人工智能的學科體系 …………………………………………………… １１
小結 ……………………………………………………………………………… １６
習題１ …………………………………………………………………………… １７
第２ 章 知識及知識表示 ………………………………………………… １８
２. １ 概述 ……………………………………………………………………… １８
２. ２ 產生式表示法 …………………………………………………………… ２０
２. ３ 狀態空間表示法 ………………………………………………………… ２３
２. ４ 謂詞邏輯表示法 ………………………………………………………… ２６
２. ５ 知識圖譜表示法 ………………………………………………………… ３２
小結 ……………………………………………………………………………… ３５
習題２ …………………………………………………………………………… ３６
第３ 章 知識組織與管理―――知識庫介紹 …………………………… ３７
３. １ 知識庫概述 ……………………………………………………………… ３７
３. ２ 知識庫發展歷史 ………………………………………………………… ４０
３. ３ 典型知識庫系統介紹 …………………………………………………… ４１
小結 ……………………………………………………………………………… ４８
習題３ …………………………………………………………………………… ５０
第４ 章 知識獲取之搜索策略方法 …………………………………… ５１
４. １ 概述 ……………………………………………………………………… ５１
４. ２ 盲目搜索 ………………………………………………………………… ５２
４. ３ 啟發式搜索 ……………………………………………………………… ５３
４. ４ 博弈樹的啟發式搜索 …………………………………………………… ５６
小結 ……………………………………………………………………………… ５９
習題４ …………………………………………………………………………… ５９
Ⅰ
第５ 章 知識獲取之推理方法 …………………………………………… ６０
５. １ 知識推理基本理論 ……………………………………………………… ６０
５. ２ 謂詞邏輯自然推理 ……………………………………………………… ６１
５. ３ 謂詞邏輯的自動定理證明 ……………………………………………… ６５
５. ４ 知識推理方法之評價 …………………………………………………… ７３
小結 ……………………………………………………………………………… ７４
習題５ …………………………………………………………………………… ７４
第６ 章 知識獲取之機器學習方法 …………………………………… ７６
６. １ 機器學習概述 …………………………………………………………… ７６
６. ２ 人工神經網絡 …………………………………………………………… ７９
６. ３ 決策樹 …………………………………………………………………… ８６
６. ４ 貝葉斯方法 ……………………………………………………………… ９２
６. ５ 支持向量機方法 ………………………………………………………… ９５
６. ６ 關聯規則方法 …………………………………………………………… ９７
６. ７ 聚類方法 ………………………………………………………………… １０３
６. ８ 遷移學習 ………………………………………………………………… １０６
６. ９ 強化學習方法…………………………………………………………… １０８
小結 …………………………………………………………………………… １０９
習題６ ………………………………………………………………………… １１０
第７ 章 深度學習與卷積神經網絡 …………………………………… １１１
７. １ 淺層學習與深度學習…………………………………………………… １１１
７. ２ 深度學習概述…………………………………………………………… １１２
７. ３ 卷積神經網絡…………………………………………………………… １１４
小結 …………………………………………………………………………… １２１
習題７ ………………………………………………………………………… １２３
第８ 章 知識獲取之知識圖譜方法 …………………………………… １２４
８. １ 知識圖譜中的知識獲取概述 ………………………………………… １２４
８. ２ 知識圖譜中的知識獲取方法 ………………………………………… １２４
８. ３ 著名的知識圖譜介紹…………………………………………………… １２７
８. ４ 知識圖譜中的知識存儲………………………………………………… １２９
８. ５ 知識圖譜的應用………………………………………………………… １３０
小結 …………………………………………………………………………… １３０
習題８ ………………………………………………………………………… １３１
第９ 章 知識獲取之 Ａｇｅｎｔ 方法 ……………………………………… １３３
９. １ Ａｇｅｎｔ 介紹 ……………………………………………………………… １３３
Ⅱ
９. ２ 多 Ａｇｅｎｔ ………………………………………………………………… １３７
９. ３ 移動 Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １３９
９. ４ 智能 Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １４０
小結 …………………………………………………………………………… １４１
習題９ ………………………………………………………………………… １４２
第二篇 應用技術篇
第１０ 章 知識工程與專家系統 ………………………………………… １４４
１０. １ 知識工程與專家系統概述 …………………………………………… １４４
１０. ２ 專家系統組成 ………………………………………………………… １４６
１０. ３ 專家系統分類 ………………………………………………………… １４８
１０. ４ 專家系統開發 ………………………………………………………… １４８
１０. ５ 傳統專家系統與新一代專家系統 …………………………………… １５１
小結 …………………………………………………………………………… １５２
習題１０ ………………………………………………………………………… １５３
第１１ 章 計算機視覺 …………………………………………………… １５５
１１. １ 計算機視覺概述 ……………………………………………………… １５５
１１. ２ 計算機視覺中的圖像分析和理解 …………………………………… １５８
１１. ３ 計算機視覺應用 ……………………………………………………… １６０
小結 …………………………………………………………………………… １６３
習題１１ ………………………………………………………………………… １６５
第１２ 章 自然語言處理 ………………………………………………… １６６
１２. １ 自然語言處理之自然語言理解 ……………………………………… １６７
１２. ２ 自然語言處理之自然語言生成 ……………………………………… １７３
１２. ３ 語音處理 ……………………………………………………………… １７４
１２. ４ 自然語言處理應用實例 ……………………………………………… １８１
小結 …………………………………………………………………………… １８３
習題１２ ………………………………………………………………………… １８５
第１３ 章 機器人 …………………………………………………………… １８７
１３. １ 機器人概述 …………………………………………………………… １８７
１３. ２ 機器人組織結構 ……………………………………………………… １９０
１３. ３ 機器人工作原理 ……………………………………………………… １９１
１３. ４ 機器人的應用 ………………………………………………………… １９２
小結 …………………………………………………………………………… １９６
習題１３ ………………………………………………………………………… １９８
Ⅲ
第三篇 應 用 篇
第１４ 章 大數據技術 …………………………………………………… ２０１
１４. １ 大數據技術概述 ……………………………………………………… ２０１
１４. ２ 大數據基礎平臺 ……………………………………………………… ２０４
１４. ３ 大數據軟件平臺―Ｈａｄｏｏｐ …………………………………………… ２０４
１４. ４ 大數據管理系統標準 ＮｏＳＱＬ ………………………………………… ２０７
１４. ５ 大數據計算 …………………………………………………………… ２０８
１４. ６ 大數據用戶接口與可視化 …………………………………………… ２１２
小結 …………………………………………………………………………… ２１２
習題１４ ………………………………………………………………………… ２１４
第１５ 章 人工智能應用系統開發 ……………………………………… ２１６
１５. １ 概述 …………………………………………………………………… ２１６
１５. ２ 人工智能應用開發的三大要素 ……………………………………… ２１７
１５. ３ 人工智能應用開發系統結構 ………………………………………… ２２０
１５. ４ 人工智能應用系統開發流程 ………………………………………… ２２３
１５. ５ 人工智能應用的三種典型方法 ……………………………………… ２２５
小結 …………………………………………………………………………… ２２６
習題１５ ………………………………………………………………………… ２２７
第１６ 章 人工智能的應用系統 ………………………………………… ２２８
１６. １ 自動駕駛與網聯車 …………………………………………………… ２２８
１６. ２ 人臉識別 ……………………………………………………………… ２３４
１６. ３ 機器翻譯 ……………………………………………………………… ２３９
１６. ４ 智能醫學圖像處理 …………………………………………………… ２４２
小結 …………………………………………………………………………… ２４７
習題１６ ………………………………………………………………………… ２４９
第四篇 展 望 篇
第１７ 章 人工智能發展展望 …………………………………………… ２５２
１７. １ 人工智能學科發展 …………………………………………………… ２５２
１７. ２ 人工智能所引發的社會問題及其解決 ……………………………… ２５４
小結 …………………………………………………………………………… ２５７
習題１７ ………………………………………………………………………… ２５８
參考文獻 ……………………………………………………………………… ２５９