本書是普通高等教育“十一五”國家級(jí)規(guī)劃教材，系統(tǒng)介紹人工智能的基本原理和相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域。全書共10章，分別介紹緒論、知識(shí)表達(dá)技術(shù)、問題求解方法、基本推理技術(shù)、不精確推理技術(shù)、PROLOG語言、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能游戲。本書內(nèi)容豐富，條理清楚，各章都配有例題，每章都給出相當(dāng)數(shù)量的習(xí)題，以幫助讀者理解和掌握本書內(nèi)容，本書為任課教師免費(fèi)提供電子課件。
第1章 緒論
1． 1 人工智能
1． 1． 1 什么是人工智能
1． 1． 2 什么是自然智能
1． 2 人工智能的發(fā)展史
1． 2． 1 第一階段――孕育期（1956年以前）
1． 2． 2 第二階段――人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的研究和形成(1956―1970年)
1． 2． 3 第三階段――發(fā)展和實(shí)用化階段(1971―1980年)
1． 2． 4 第四階段――知識(shí)工程與專家系統(tǒng)(1980年至今)
1． 3 人工智能的研究領(lǐng)域
1． 3． 1 專家系統(tǒng)
1． 3． 2 自然語言處理
1． 3． 3 機(jī)器學(xué)習(xí)
1． 3． 4 定理證明
1． 3． 5 分布式人工智能
1． 3． 6 機(jī)器人
1． 3． 7 模式識(shí)別
1． 3． 8 博弈和游戲
1． 3． 9 計(jì)算機(jī)視覺
1． 3．10 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
習(xí)題1
第2章 知識(shí)表達(dá)技術(shù)
2． 1 知識(shí)的概念與含義
2． 2 知識(shí)表達(dá)技術(shù)概述
2． 2． 1 知識(shí)類型
2． 2． 2 知識(shí)模型變換
2． 3 狀態(tài)空間表達(dá)
2． 3． 1 狀態(tài)空間表達(dá)法的概念
2． 3． 2 狀態(tài)空間表達(dá)法的例子
2． 4 與/或圖表達(dá)法
2． 4． 1 與/或圖表達(dá)法的概念
2． 4． 2 與/或圖表達(dá)法的例子
2． 5 產(chǎn)生式系統(tǒng)
2． 5． 1 產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
2． 5． 2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的表示
2． 6 知識(shí)的邏輯表達(dá)方法
2． 6． 1 命題邏輯
2． 6． 2 謂詞邏輯
2． 6． 3 一階謂詞邏輯表達(dá)方法
2． 6． 4 謂詞邏輯表達(dá)法的特性和應(yīng)用
2． 7 語義網(wǎng)絡(luò)
2． 7． 1 語義網(wǎng)絡(luò)的概念和特性
2． 7． 2 語義網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)表示
2． 8 框架表達(dá)法
2． 8． 1 框架的構(gòu)成
2． 8． 2 框架系統(tǒng)與產(chǎn)生式系統(tǒng)的結(jié)合
2． 9 特征表表達(dá)法
2． 10 面向?qū)ο蟮谋硎?nbsp;
2． 10． 1 對(duì)象、消息和方法
2． 10． 2 類、類層次和繼承性
2． 10． 3 面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示與語義網(wǎng)絡(luò)、框架系統(tǒng)的比較
習(xí)題2
第3章 問題求解方法
3． 1 狀態(tài)空間搜索概述
3． 1． 1 狀態(tài)圖
3． 1． 2 問題的狀態(tài)空間的圖描述
3． 1． 3 將問題求解定義為狀態(tài)空間搜索
3． 1． 4 搜索的基本概念
３． ２ 盲目的圖搜索
3． 2． 1 搜索策略概述
3． 2． 2 回溯策略
3． 2． 3 寬度優(yōu)先搜索
3． 2． 4 深度優(yōu)先搜索
3． 2． 5 圖搜索
３． ３ 啟發(fā)式圖搜索
3． 3． 1 啟發(fā)式策略
3． 3． 2 啟發(fā)信息和估價(jià)函數(shù)
3． 3． 3 啟發(fā)式圖搜索法――A及A*搜索算法
3． 3． 4 A*搜索算法的討論
３． ４ 與/或圖搜索
3． 4． 1 與/或圖的概念
3． 4． 2 AO及AO*搜索算法
3． 4． 3 博弈樹搜索
３． ５ 局部搜索算法
３． 6 模擬退火算法
3． 6． 1 固體退火過程
3． 6． 2 模擬退火算法
3． 6． 3 參數(shù)的確定
3． 6． 4 應(yīng)用舉例
３． 7 遺傳算法
3． 7． 1 生物進(jìn)化與遺傳算法
3． 7． 2 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)問題
３． ８ 約束滿足法
習(xí)題3
第4章 基本推理技術(shù)
4． 1 推理技術(shù)概述
4． 1． 1 推理的概念和類型
4． 1． 2 推理的控制策略
4． 2 歸結(jié)反演系統(tǒng)
4． 2． 1 歸結(jié)原理
4． 2． 2 歸結(jié)反演
4． 2． 3 歸結(jié)反演的控制策略
4． 2． 4 應(yīng)用歸結(jié)反演求取問題的答案
4． 3 基于規(guī)則的演繹推理
4． 3． 1 正向演繹推理
4． 3． 2 反向演繹推理
4． 3． 3 雙向演繹推理
習(xí)題4
第5章 不精確推理
5． 1 概述
5． 2 概率方法
5． 2． 1 概率論基礎(chǔ)
5． 2． 2 概率推理模型
5． 3 主觀Bayes方法
5． 3． 1 不確定性的表示
5． 3． 2 主觀Bayes方法推理的基本算法
5． 4 可信度方法
5． 4． 1 基于可信度的不確定性表示
5． 4． 2 可信度方法推理的基本算法
5． 5 模糊推理
5． 5． 1 模糊理論基礎(chǔ)
5． 5． 2 語言變量及模糊推理
習(xí)題5
第6章 PROLOG語言
6． 1 PROLOG語言概述
6． 1． 1 PROLOG語言的發(fā)展
6． 1． 2 PROLOG語言的特點(diǎn)
6． 2 PROLOG語言的結(jié)構(gòu)
6． 2． 1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
6． 2． 2 程序結(jié)構(gòu)
6． 3 PROLOG語言的內(nèi)部謂詞
6． 3． 1 比較類
6． 3． 2 表達(dá)式類
6． 3． 3 輸入輸出類
6． 3． 4 文件操作類
6． 3． 5 控制謂詞類
6． 3． 6 復(fù)雜目標(biāo)類
6． 3． 7 項(xiàng)類
6． 3． 8 結(jié)構(gòu)分量類
6． 3． 9 項(xiàng)維護(hù)類（動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫）
6． 4 PROLOG語言的搜索策略
6． 4． 1 例化與匹配
6． 4． 2 回溯控制
6． 4． 3 搜索策略
6． 5 謂詞！的討論
6． 5． 1 謂詞！的作用
6． 5． 2 用法及舉例
6． 6 PROLOG程序設(shè)計(jì)
6． 6． 1 數(shù)學(xué)函數(shù)
6． 6． 2 八皇后問題
6． 6． 3 專家系統(tǒng)示例
6． 7 PROLOG語言與C語言的連接
6． 7． 1 語言條件
6． 7． 2 外部謂詞說明
6． 7． 3 參數(shù)傳遞
6． 7． 4 外部C語言子程序
6． 7． 5 兩個(gè)限制
習(xí)題6
第7章 專家系統(tǒng)
7． 1 專家系統(tǒng)的定義與分類
7． 1． 1 專家系統(tǒng)的定義與特點(diǎn)
7． 1． 2 專家系統(tǒng)的類型
7． 2 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與工作原理
7． 2． 1 專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)
7． 2． 2 專家系統(tǒng)的工作原理
7． 3 知識(shí)獲取
7． 3． 1 知識(shí)獲取的任務(wù)
7． 3． 2 知識(shí)獲取的模式
7． 4 專家系統(tǒng)的建立
7． 4． 1 適于專家系統(tǒng)求解的問題
7． 4． 2 專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則與開發(fā)步驟
7． 4． 3 專家系統(tǒng)的評(píng)價(jià)
7． 5 專家系統(tǒng)實(shí)例
7． 5． 1 動(dòng)物識(shí)別專家系統(tǒng)
7． 5． 2 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)――MYCIN
7． 5． 3 地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)――PROSPECTOR
7． 6 專家系統(tǒng)的開發(fā)工具
7． 6． 1 用于開發(fā)專家系統(tǒng)的程序設(shè)計(jì)語言
7． 6． 2 骨架系統(tǒng)
7． 6． 3 通用型知識(shí)表達(dá)語言
7． 6． 4 專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境
習(xí)題7
第8章 機(jī)器學(xué)習(xí)
8． 1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
8． 1． 1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
8． 1． 2 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略
8． 1． 3 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
8． 1． 4 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的主要特性
8． 2 機(jī)械學(xué)習(xí)
8． 2． 1 機(jī)械學(xué)習(xí)模式及主要問題
8． 2． 2 機(jī)械學(xué)習(xí)應(yīng)用舉例
8． 3 示例學(xué)習(xí)
8． 3． 1 示例學(xué)習(xí)模型
8． 3． 2 示例學(xué)習(xí)的一般過程
8． 3． 3 示例表示
8． 3． 4 示例復(fù)用
8． 3． 5 示例保存
8． 4 類比學(xué)習(xí)
8． 4． 1 類比學(xué)習(xí)的概念
8． 4． 2 類比學(xué)習(xí)的表示與求解
8． 5 幾種類比學(xué)習(xí)系統(tǒng)介紹
8． 5． 1 轉(zhuǎn)換類比學(xué)習(xí)
8． 5． 2 派生類比學(xué)習(xí)
8． 5． 3 因果關(guān)系類比學(xué)習(xí)
8． 5． 4 聯(lián)想類比學(xué)習(xí)
8． 6 歸納學(xué)習(xí)
8． 6． 1 概述
8． 6． 2 歸納學(xué)習(xí)的一般模式
8． 6． 3 類型定義
8． 6． 4 結(jié)構(gòu)歸納學(xué)習(xí)及示例
8． 6． 5 基于決策樹的歸納學(xué)習(xí)方法
習(xí)題8
第9章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9． 1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
9． 2 人工神經(jīng)元模型
9． 2． 1 神經(jīng)元模型
9． 2． 2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及工作方式
9． 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法
9． 3． 1 學(xué)習(xí)方式
9． 3． 2 學(xué)習(xí)規(guī)則
9． 3． 3 學(xué)習(xí)與自適應(yīng)
9． 4 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9． 4． 1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
9． 4． 2 利用BP算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
9． 5 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9． 5． 1 神經(jīng)聯(lián)想記憶
9． 5． 2 Hopfield網(wǎng)絡(luò)
9． 5． 3 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)范例
9． 6 Kohonen自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
習(xí)題9
第10章 人工智能游戲
10． 1 計(jì)算機(jī)游戲中的人工智能
10． 2 游戲編程中的人工智能
10． 3 游戲中的移動(dòng)
10． 3． 1 環(huán)境和空間
10． 3． 2 游戲世界的類型
10． 3． 3 處理移動(dòng)
10． 3． 4 假設(shè)
10． 3． 5 測(cè)試條件
10． 3． 6 導(dǎo)航的技巧
10． 3． 7 游戲中的機(jī)器人及其移動(dòng)
10． 3． 8 仿生機(jī)器人的自主導(dǎo)航
10． 3． 9 移動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)
10． 3． 10 實(shí)例研究
10． 4 實(shí)驗(yàn)用平臺(tái)FEAR
10． 4． 1 技術(shù)概述
10． 4． 2 外部接口
10． 4． 3 模塊
10． 4． 4 靈活的結(jié)構(gòu)
10． 4． 5 創(chuàng)建一個(gè)仿生機(jī)器人
習(xí)題10
參考文獻(xiàn)
新書資訊