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人工智能基礎 版權信息
- ISBN：7040110970
- 條形碼：9787040110975 ; 978-7-04-011097-5
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能基礎 內容簡介
本書是教育部“高等教育面向21世紀教學內容和課程體系改革計劃”的研究成果，是面向21世紀課程教材。 本書內容豐富、詳實，脈絡清晰，系統介紹了人工智能的基本原理、方法及其應用技術，并全面反映了國內外人工智能領域研究和應用的*新進展。全書共9章，**章闡述人工智能研究和應用的概況以及人工智能的發展；第二、三章介紹人工智能的基本概念、方法和技術，包括問題求解的基本方法和知識表示；第四到第六章討論人工智能技術的主要應用，包括：基于知識的系統、自動規劃和配置、機器學習；第七到第九章旨在拓廣人工智能的研究和應用，包括非單調推理和軟計算、機器感知、Agent技術和信息基礎智能化。本書可作為高等院校計算機專業高年級本科生教材，也可供工程技術人員參考使用。
人工智能基礎 目錄
**章 人工智能研究的發展和基本原則 1.1 人工智能的研究和應用 1.2 人工智能研究的發展 1.3 人工智能研究的成果 1.4 人工智能研究的基本原則 1.5 存在的問題和發展前景 習題 參考文獻第二章 問題求解的基本方法 2.1 一般圖搜索 2.2 問題歸納 2.3 基于歸結的演繹推理 2.4 基于規則的演繹推理 本章小結 習題 參考文獻第三章 知識表示 3.1 知識和知識表示 3.2 產生式表示 3.3 結構化表示 3.4 知識表示的實用化問題 本章小結 習題 參考文獻第四章 基于知識的系統 4.1 KB系統的開發 4.2 設計基于產生式表示的KB系統開發工具 4.3 專家系統實例——MYCIN 4.4 問題求解的結構化組織 本章小結 習題 參考文獻第五章 自動規劃和配置 5.1 經典規劃技術 5.2 自動規劃技術的新進展 5.3 自動配置 本章小結 習題 參考文獻第六章 機器學習 6.1 機器學習概論 6.2 示例學習 6.3 基于解釋的學習 6.4 遺傳算法 6.5 加強學習 6.6 基于范例的學習 6.7 知識發現與數據挖掘 本章小結 習題 參考文獻第七章 非單調推理和軟計算 7.1 傳統邏輯系統的局限性 7.2 非單調推理 7.3 不確定推理 7.4 模糊邏輯和模糊推理 7.5 神經網絡 本章小結 習題 參考文獻第八章 機器感知 8.1 視覺與視覺圖像 8.2 圖像特征提取 8.3 視覺模型與識別 8.4 自然語言理解 8.5 機器翻譯 本章小結 習題 參考文獻第九章 Agent技術和信息基礎設施智能化 9.1 Agent技術的研究和發展 9.2 多Agent協作 9.3 Agent通信 9.4 信息基礎設施的智能化 本章小結 習題 參考文獻
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