简介
《人工智能导论》较全面地介绍了人工智能领域的基本原理、技术和方法，以及外一些经典的应用实例。全书共9章，第1章阐述人工智能研究的发展、基本技术和应用领域；第2章介绍知识表示的常见方法；第3章至第5章讨论问题求解的搜索策略和推理方法，包括状态图搜索、与／或树搜索和博弈对策等搜索策略，对确定性推理中主要陈述消解反演和规则演绎，对非确定性推理主要介绍了概率贝叶斯方法和非单调推理；第6章至第8章说明了人工智能技术的主要应用，包括专家系统、机器学习以及自然语言理解；第9章阐述遗传算法的原理、经典算法、高级算法以及应用。
《人工智能导论》内容丰富，叙述清晰，示例典型，重点描述基本概念、思想和算法，兼顾领域的研究发展趋势。
《人工智能导论》可作为高等院校计算机及有关专业本科生教材或教学辅导用书，也可供相关领域的科研与工程技术人员参考使用。
目录
第1章 绪论
1．1 人工智能概念与基础
1．2 人工智能的研究与应用
第2章 知识表示
2．1 相关概念
2．2 谓词逻辑表示法
2．3 产生式表示法
2．4 语义网络表示法
2．5 框架表示法
2．6 过程表示法
2．7 面向对象表示法
第3章 搜索策略
3．1 相关概念
3．2 状态图搜索：
3．3 与或树搜索
3．4 博弈对策
第4章 确定性推理
4．1 相关概念
4．2 自然演绎推理
4．3 消解反演推理
4．4 基于规则的演绎推理
第5章 不确定性推理
5．1 相关概念
5．2 概率贝叶斯方法
5．3 非单调推理
第6章 专家系统
6．1 相关概念
6．2 结构与工作原理
6．3 知识获取
6．4 专家系统的建造与评价
6．5 专家系统的开发工具与开发环境
6．6 新型专家系统介绍
第7章 机器学习
7．1 相关概念
7．2 机械学习
7．3 归纳学习
7．4 类比学习
7．5 解释学习
7．6 神经网络学习
第8章 自然语言理解
8．1 相关概念
8．2 语法分析
8．3 语义解释
8．4 语言理解
8．5 机器翻译
8．6 语音识别
第9章 遗传算法
9．1 相关概念
9．2 遗传算法的工作原理
9．3 经典遗传算法
9．4 高级遗传算法
参考文献
作者介绍
人工智能导论
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