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人工智能导论

人工智能导论
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作者: 著 , 著 , 著
出版社: 机械工业出版社
2020-01
版次: 1
ISBN: 9787111641971
定价: 49.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 185页
分类: 教材教辅考试>教材>高职教材>工程技术
2 张插图图片
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  • 　　《人工智能导论》系统地介绍人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面地反映了国内外人工智能研究领域的当前进展和发展方向。全书共12章。第1章简要介绍人工智能的概况。第2-6章阐述人工智能的基本原理和方法，重点论述知识表示、搜索算法、自动推理、机器学习和神经网络等。第7、8章介绍专家系统、自然语言处理等应用技术。第9-11章阐述当前人工智能的研究热点，包括多智能体系统、智能机器人和互联网智能等。第12章探讨类脑智能，展望人工智能发展的路线图。
    　　《人工智能导论》力求科学性、实用性和先进性、可读性好。内容由浅入深，循序渐进，条理清晰，让学生在有限的时间内，掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能问题的求解能力。
    　　《人工智能导论》可以作为高等院校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、自动化等相关专业的本科生、研究生、培训班的人工智能课程教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。 前言
    第1章 绪论
    1．1 人工智能的定义
    1．2 人工智能的发展史
    1．3 主要研究内容
    1．4 人工智能的主要学派
    1．4．1 符号主义
    1．4．2 连接主义
    1．4．3 行为主义
    1．5 人工智能的应用
    1．6 本章小结
    习题

    第2章 知识表示
    2．1 引言
    2．2 谓词逻辑表示法
    2．2．1 一阶谓词逻辑
    2．2．2 知识的谓词逻辑表示法
    2．3 产生式表示法
    2．3．1 事实的表示
    2．3．2 规则的表示
    2．4 语义网络表示法
    2．4．1 语义网络的概念和结构
    2．4．2 常用的语义联系
    2．5 框架表示法
    2．5．1 框架结构
    2．5．2 框架网络
    2．6 状态空间表示法
    2．7 本体表示法
    2．8 本章小结
    习题

    第3章 搜索算法
    3．1 引言
    3．2 盲目搜索
    3．2．1 深度优先搜索
    3．2．2 宽度优先搜索
    3．3 启发式搜索
    3．3．1 启发性信息和评估函数
    3．3．2 通用图搜索算法
    3．3．3 A*算法
    3．4 博弈搜索
    3．4．1 极大极小过程
    3．4．2 α-β过程
    3．5 本章小结
    习题

    第4章 自动推理
    4．1 引言
    4．2 三段论推理
    4．3 自然演绎推理
    4．4 归结演绎推理
    4．4．1 子句型
    4．4．2 置换和合一
    4．4．3 合一算法
    4．4．4 归结式
    4．4．5 归结反演
    4．4．6 答案的提取
    4．4．7 归结反演的搜索策略
    4．5 产生式
    4．5．1 产生式的基本结构
    4．5．2 正向推理
    4．5．3 反向推理
    4．5．4 混合推理
    4．6 本章小结
    习题

    第5章 机器学习
    5．1 引言
    5．1．1 简单的学习模型
    5．1．2 什么是机器学习
    5．1．3 机器学习的研究概况
    5．2 归纳学习
    5．3 类比学习
    5．3．1 相似性
    5．3．2 基于案例的推理
    5．3．3 迁移学习
    5．4 统计学习
    5．4．1 逻辑回归
    5．4．2 支持向量机
    5．5 聚类
    5．6 强化学习
    5．6．1 强化学习模型
    5．6．2 Q-学习
    5．7 进化计算
    5．8 群体智能
    5．8．1 蚁群算法
    5．8．2 粒子群优化
    5．9 本章小结
    习题

    第6章 人工神经网络与深度学习
    6．1 引言
    6．2 前馈神经网络
    6．3 深度学习
    6．4 卷积神经网络
    6．5 生成对抗网络
    6．6 深度强化学习
    6．7 本章小结
    习题

    第7章 专家
    7．1 引言
    7．1．1 什么是专家
    7．1．2 专家的发展过程
    7．2 专家的基本结构
    7．3 专家MYCIN
    7．3．1 咨询子
    7．3．2 静态数据库
    7．3．3 控制策略
    7．3．4 不确定性推理
    7．4 专家开发工具
    7．4．1 OKPS中的知识表示
    7．4．2 推理控制语言ICL
    7．5 专家应用
    7．6 本章小结
    习题

    第8章 自然语言处理
    8．1 引言
    8．2 自然语言处理的层次
    8．3 机器翻译
    8．4 对话
    8．5 问答
    8．6 文本生成
    8．7 本章小结
    习题

    第9章 多智能体
    9．1 引言
    9．2 智能体结构
    9．2．1 慎思智能体
    9．2．2 反应智能体
    9．2．3 层次智能体
    9．3 智能体通信语言ACL
    9．4 协调和协作
    9．4．1 合同网
    9．4．2 基于生态学的协作
    9．4．3 基于博弈论的协商
    9．5 移动智能体
    9．6 本章小结
    习题

    第10章 智能机器人
    10．1 引言
    10．2 机器人的智能技术
    10．2．1 智能感知技术
    10．2．2 智能导航与规划
    10．2．3 智能控制与操作
    10．2．4 情感计算
    10．2．5 智力发育
    10．2．6 智能交互
    10．3 智能机器人应用
    10．4 智能机器人发展趋势
    10．5 本章小结
    习题

    第11章 互联网智能
    11．1 引言
    11．2 语义Web
    11．2．1 语义Web的层次模型
    11．2．2 Web技术演化
    11．3 本体知识管理
    11．4 搜索引擎
    11．5 知识图谱
    11．5．1 知识图谱的定义
    11．5．2 知识图谱的架构
    11．5．3 知识图谱的构建
    11．5．4 知识图谱的应用
    11．6 集体智能
    11．6．1 集体智能的定义
    11．6．2 社群智能
    11．6．3 集体智能
    11．6．4 脑
    11．7 本章小结
    习题

    第12章 类脑智能
    12．1 引言
    12．2 大数据智能
    12．3 脑科学与类脑研究
    12．3．1 欧盟人脑计划
    12．3．2 美国脑计划
    12．3．3 中国脑计划
    12．4 神经形态芯片
    12．5 类脑智能路线图
    习题
    参考文献
  • 内容简介:
    　　《人工智能导论》系统地介绍人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面地反映了国内外人工智能研究领域的当前进展和发展方向。全书共12章。第1章简要介绍人工智能的概况。第2-6章阐述人工智能的基本原理和方法，重点论述知识表示、搜索算法、自动推理、机器学习和神经网络等。第7、8章介绍专家系统、自然语言处理等应用技术。第9-11章阐述当前人工智能的研究热点，包括多智能体系统、智能机器人和互联网智能等。第12章探讨类脑智能，展望人工智能发展的路线图。
    　　《人工智能导论》力求科学性、实用性和先进性、可读性好。内容由浅入深，循序渐进，条理清晰，让学生在有限的时间内，掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能问题的求解能力。
    　　《人工智能导论》可以作为高等院校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、自动化等相关专业的本科生、研究生、培训班的人工智能课程教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。
  • 目录:
    前言
    第1章 绪论
    1．1 人工智能的定义
    1．2 人工智能的发展史
    1．3 主要研究内容
    1．4 人工智能的主要学派
    1．4．1 符号主义
    1．4．2 连接主义
    1．4．3 行为主义
    1．5 人工智能的应用
    1．6 本章小结
    习题

    第2章 知识表示
    2．1 引言
    2．2 谓词逻辑表示法
    2．2．1 一阶谓词逻辑
    2．2．2 知识的谓词逻辑表示法
    2．3 产生式表示法
    2．3．1 事实的表示
    2．3．2 规则的表示
    2．4 语义网络表示法
    2．4．1 语义网络的概念和结构
    2．4．2 常用的语义联系
    2．5 框架表示法
    2．5．1 框架结构
    2．5．2 框架网络
    2．6 状态空间表示法
    2．7 本体表示法
    2．8 本章小结
    习题

    第3章 搜索算法
    3．1 引言
    3．2 盲目搜索
    3．2．1 深度优先搜索
    3．2．2 宽度优先搜索
    3．3 启发式搜索
    3．3．1 启发性信息和评估函数
    3．3．2 通用图搜索算法
    3．3．3 A*算法
    3．4 博弈搜索
    3．4．1 极大极小过程
    3．4．2 α-β过程
    3．5 本章小结
    习题

    第4章 自动推理
    4．1 引言
    4．2 三段论推理
    4．3 自然演绎推理
    4．4 归结演绎推理
    4．4．1 子句型
    4．4．2 置换和合一
    4．4．3 合一算法
    4．4．4 归结式
    4．4．5 归结反演
    4．4．6 答案的提取
    4．4．7 归结反演的搜索策略
    4．5 产生式
    4．5．1 产生式的基本结构
    4．5．2 正向推理
    4．5．3 反向推理
    4．5．4 混合推理
    4．6 本章小结
    习题

    第5章 机器学习
    5．1 引言
    5．1．1 简单的学习模型
    5．1．2 什么是机器学习
    5．1．3 机器学习的研究概况
    5．2 归纳学习
    5．3 类比学习
    5．3．1 相似性
    5．3．2 基于案例的推理
    5．3．3 迁移学习
    5．4 统计学习
    5．4．1 逻辑回归
    5．4．2 支持向量机
    5．5 聚类
    5．6 强化学习
    5．6．1 强化学习模型
    5．6．2 Q-学习
    5．7 进化计算
    5．8 群体智能
    5．8．1 蚁群算法
    5．8．2 粒子群优化
    5．9 本章小结
    习题

    第6章 人工神经网络与深度学习
    6．1 引言
    6．2 前馈神经网络
    6．3 深度学习
    6．4 卷积神经网络
    6．5 生成对抗网络
    6．6 深度强化学习
    6．7 本章小结
    习题

    第7章 专家
    7．1 引言
    7．1．1 什么是专家
    7．1．2 专家的发展过程
    7．2 专家的基本结构
    7．3 专家MYCIN
    7．3．1 咨询子
    7．3．2 静态数据库
    7．3．3 控制策略
    7．3．4 不确定性推理
    7．4 专家开发工具
    7．4．1 OKPS中的知识表示
    7．4．2 推理控制语言ICL
    7．5 专家应用
    7．6 本章小结
    习题

    第8章 自然语言处理
    8．1 引言
    8．2 自然语言处理的层次
    8．3 机器翻译
    8．4 对话
    8．5 问答
    8．6 文本生成
    8．7 本章小结
    习题

    第9章 多智能体
    9．1 引言
    9．2 智能体结构
    9．2．1 慎思智能体
    9．2．2 反应智能体
    9．2．3 层次智能体
    9．3 智能体通信语言ACL
    9．4 协调和协作
    9．4．1 合同网
    9．4．2 基于生态学的协作
    9．4．3 基于博弈论的协商
    9．5 移动智能体
    9．6 本章小结
    习题

    第10章 智能机器人
    10．1 引言
    10．2 机器人的智能技术
    10．2．1 智能感知技术
    10．2．2 智能导航与规划
    10．2．3 智能控制与操作
    10．2．4 情感计算
    10．2．5 智力发育
    10．2．6 智能交互
    10．3 智能机器人应用
    10．4 智能机器人发展趋势
    10．5 本章小结
    习题

    第11章 互联网智能
    11．1 引言
    11．2 语义Web
    11．2．1 语义Web的层次模型
    11．2．2 Web技术演化
    11．3 本体知识管理
    11．4 搜索引擎
    11．5 知识图谱
    11．5．1 知识图谱的定义
    11．5．2 知识图谱的架构
    11．5．3 知识图谱的构建
    11．5．4 知识图谱的应用
    11．6 集体智能
    11．6．1 集体智能的定义
    11．6．2 社群智能
    11．6．3 集体智能
    11．6．4 脑
    11．7 本章小结
    习题

    第12章 类脑智能
    12．1 引言
    12．2 大数据智能
    12．3 脑科学与类脑研究
    12．3．1 欧盟人脑计划
    12．3．2 美国脑计划
    12．3．3 中国脑计划
    12．4 神经形态芯片
    12．5 类脑智能路线图
    习题
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