《人工智能導論（第4版）》是一本基礎性強、可讀性好、適合講授的人工智能教材。讀者通過學習《人工智能導論（第4版）》，能夠掌握人工智能的基本知識，并能了解人工智能研究的一些前沿內容，為進一步學習人工智能理論與應用奠定基礎。 《人工智能導論（第4版）》可作為電氣信息類、機械類、電子信息科學類以及其他專業的本科生學習人工智能課程的教材。由于書中幾大部分內容相對獨立，教師可以根據課程計劃靈活選擇相關內容。
王萬良，工學博士，教授，博士生導師，2000年享受國務院政府特殊津貼，2008年獲國家教學名師獎，2014年入選國家“萬人計劃”首批教學名師，2014年獲國家教學成果獎，2016年授予浙江省杰出教師稱號�，F任浙江工業大學計算機科學與技術學院院長、軟件學院院長、國家精品課程和資源共享課程《自動控制原理》負責人、教育部高等學校計算機類專業教學指導委員會委員、浙江省高等學校計算機類專業教學指導委員會副主任、全國高校大數據教育聯盟副理事長、浙江省計算機學會副理事長、浙江省計算機應用與教育學會副理事長、杭州市計算機學會理事長、杭州市人工智能學會副理事長。
第1章 緒論
1．1 人工智能的基本概念
1．1．1 智能的概念
1．1．2 智能的特征
1．1．3 人工智能
1．2 人工智能的發展簡史
1．2．1 孕育
1．2．2 形成
1．2．3 發展
1．3 人工智能研究的基本內容
1．4 人工智能的主要研究領域
1．5 小結
思考題
第2章 知識表示
2．1 知識與知識表示的概念
2．1．1 知識的概念
2．1．2 知識的特性
2．1．3 知識的表示
2．2 一階謂詞邏輯表示法
2．2．1 命題
2．2．2 謂詞
2．2．3 謂詞公式
2．2．4 謂詞公式的性質
2．2．5 一階謂詞邏輯知識表示方法
2．2．6 一階謂詞邏輯表示法的特點
2．3 產生式表示法
2．3．1 產生式
2．3．2 產生式系統
2．3．3 產生式系統的例子——動物識別系統
2．3．4 產生式表示法的特點
2．4 框架表示法
2．4．1 框架的一般結構
2．4．2 用框架表示知識的例子
2．4．3 框架表示法的特點
2．5 小結
思考題
習題
第3章 確定性推理方法
3．1 推理的基本概念
3．1．1 推理的定義
3．1．2 推理方式及其分類
3．1．3 推理的方向
3．1．4 沖突消解策略
3．2 自然演繹推理
3．3 謂詞公式化為子句集的方法
3．4 魯賓孫歸結原理
3．5 歸結反演
3．6 應用歸結原理求解問題
3．7 小結
思考題
習題
第4章 不確定性推理方法
4．1 不確定性推理的概念
4．2 可信度方法
4．3 證據理論
4．3．1 概率分配函數
4．3．2 信任函數
4．3．3 似然函數
4．3．4 概率分配函數的正交和
……
第5章 搜索求解策略
第6章 智能計算及其應用
第7章 專家系統與機器學習
第8章 人工神經網絡及其應用
第9章 智能體與多智能體系統
第10章 自然語言處理及其應用
第11章 人工智能在游戲設計中的應用
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