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人工智能 第二版(本科教材) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302383895
- 條形碼：9787302383895 ; 978-7-302-38389-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
人工智能 第二版(本科教材) 內(nèi)容簡介
《人工智能（第二版）》主要闡述人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)。全書分為11章，除第1章討論人工智能概述、第11章討論人工智能的爭論與展望外，其余9章主要按照“基本智能+典型應(yīng)用+計算智能”三個模塊編著：第1模塊為人工智能經(jīng)典的三大基本技術(shù)，包括知識表示技術(shù)、搜索技術(shù)、推理技術(shù)；第2模塊為人工智能的典型應(yīng)用領(lǐng)域，包括機器學習、專家系統(tǒng)以及支持向量機；第3模塊為典型的計算智能方法，包括神經(jīng)計算、進化計算等。與**版相比，增加了專家系統(tǒng)的介紹，其他大多數(shù)章節(jié)都做了相應(yīng)的修改、精簡或補充！ 度斯ぶ悄埽ǖ诙妫妨η罂茖W化、模塊化、實用化，內(nèi)容由淺入深、循序漸進、條理清晰，讓讀者在有限的時間內(nèi)，掌握人工智能的基本原理與應(yīng)用技術(shù)。 《人工智能（第二版）》可作為計算機、信息處理、自動化和電信等IT相關(guān)專業(yè)的高年級本科生的“人工智能”課程教材，也可供從事人工智能研究與應(yīng)用的科技工作者學習參考。
人工智能 第二版(本科教材) 目錄
第1章 緒論
1．1 什么是人工智能
1．1．1 智能的定義
1．1．2 人工智能的定義
1．2 人工智能的發(fā)展
1．2．1 孕育期
1．2．2 搖籃期
1．2．3 形成期
1．2．4 發(fā)展期
1．2．5 實用期
1．2．6 穩(wěn)步增長期
1．3 人工智能的研究方法
1．3．1 符號主義
1．3．2 連接主義
1．3．3 行為主義
1．4 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
1．4．1 機器學習
1．4．2 知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘
1．4．3 專家系統(tǒng)
1．4．4 模式識別
1．4．5 自然語言處理
1．4．6 智能決策支持系統(tǒng)
1．4．7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1．4．8 自動定理證明
1．4．9 機器人學
1．4．10 分布式人工智能與智能體
1．5 小結(jié)
習題
第2章 知識表示
2．1 概述
2．1．1 知識與知識表示
2．1．2 知識表示方法
2．2 謂詞邏輯表示法
2．2．1 命題邏輯
2．2．2 謂詞邏輯
2．3 產(chǎn)生式表示法
2．3．1 產(chǎn)生式可表示的知識種類及其基本形式
2．3．2 知識的表示方法
2．3．3 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成
2．3．4 產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理方式
2．3．5 產(chǎn)生式表示法的特點
2．4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
2．4．1 語義網(wǎng)絡(luò)的概念及結(jié)構(gòu)
2．4．2 語義網(wǎng)絡(luò)的基本語義聯(lián)系
2．4．3 語義網(wǎng)絡(luò)表示知識的方法及步驟
2．4．4 語義網(wǎng)絡(luò)知識表示舉例
2．4．5 語義網(wǎng)絡(luò)的推理過程
2．4．6 語義網(wǎng)絡(luò)表示法的特點
2．5 框架表示法
2．5．1 框架結(jié)構(gòu)
2．5．2 框架表示知識舉例
2．5．3 推理方法
2．5．4 框架表示法的特點
2．6 腳本表示法
2．6．1 腳本的定義與組成
2．6．2 用腳本表示知識的步驟
2．6．3 用腳本表示知識的推理方法
2．6．4 腳本表示法的特點
2．7 面向?qū)ο蟮闹R表示
2．7．1 面向?qū)ο蟮幕靖拍?br />2．7．2 面向?qū)ο蟮闹R表示
2．7．3 面向?qū)ο蠓椒▽W的主要觀點
2．8 小結(jié)
習題
第3章 搜索策略
3．1 引言
3．2 基于狀態(tài)空間圖的搜索技術(shù)
3．2．1 圖搜索的基本概念
3．2．2 狀態(tài)空間搜索
……
第4章 確定性推理
第5章 不確定性推理
第6章 機器學習
第7章 專家系統(tǒng)
第8章 支持向量機
第9章 神經(jīng)計算
第10章 進化計算
第11章 人工智能的爭論與展望
參考文獻
1．1 什么是人工智能
1．1．1 智能的定義
1．1．2 人工智能的定義
1．2 人工智能的發(fā)展
1．2．1 孕育期
1．2．2 搖籃期
1．2．3 形成期
1．2．4 發(fā)展期
1．2．5 實用期
1．2．6 穩(wěn)步增長期
1．3 人工智能的研究方法
1．3．1 符號主義
1．3．2 連接主義
1．3．3 行為主義
1．4 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
1．4．1 機器學習
1．4．2 知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘
1．4．3 專家系統(tǒng)
1．4．4 模式識別
1．4．5 自然語言處理
1．4．6 智能決策支持系統(tǒng)
1．4．7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1．4．8 自動定理證明
1．4．9 機器人學
1．4．10 分布式人工智能與智能體
1．5 小結(jié)
習題
第2章 知識表示
2．1 概述
2．1．1 知識與知識表示
2．1．2 知識表示方法
2．2 謂詞邏輯表示法
2．2．1 命題邏輯
2．2．2 謂詞邏輯
2．3 產(chǎn)生式表示法
2．3．1 產(chǎn)生式可表示的知識種類及其基本形式
2．3．2 知識的表示方法
2．3．3 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成
2．3．4 產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理方式
2．3．5 產(chǎn)生式表示法的特點
2．4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
2．4．1 語義網(wǎng)絡(luò)的概念及結(jié)構(gòu)
2．4．2 語義網(wǎng)絡(luò)的基本語義聯(lián)系
2．4．3 語義網(wǎng)絡(luò)表示知識的方法及步驟
2．4．4 語義網(wǎng)絡(luò)知識表示舉例
2．4．5 語義網(wǎng)絡(luò)的推理過程
2．4．6 語義網(wǎng)絡(luò)表示法的特點
2．5 框架表示法
2．5．1 框架結(jié)構(gòu)
2．5．2 框架表示知識舉例
2．5．3 推理方法
2．5．4 框架表示法的特點
2．6 腳本表示法
2．6．1 腳本的定義與組成
2．6．2 用腳本表示知識的步驟
2．6．3 用腳本表示知識的推理方法
2．6．4 腳本表示法的特點
2．7 面向?qū)ο蟮闹R表示
2．7．1 面向?qū)ο蟮幕靖拍?br />2．7．2 面向?qū)ο蟮闹R表示
2．7．3 面向?qū)ο蠓椒▽W的主要觀點
2．8 小結(jié)
習題
第3章 搜索策略
3．1 引言
3．2 基于狀態(tài)空間圖的搜索技術(shù)
3．2．1 圖搜索的基本概念
3．2．2 狀態(tài)空間搜索
……
第4章 確定性推理
第5章 不確定性推理
第6章 機器學習
第7章 專家系統(tǒng)
第8章 支持向量機
第9章 神經(jīng)計算
第10章 進化計算
第11章 人工智能的爭論與展望
參考文獻
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