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人工智能教程

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作者: 著 , 著
出版社: 高等教育出版社
2008-03
版次: 1
ISBN: 9787040232615
定价: 32.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 380页
字数: 550千字
分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>计算机与互联网
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  • 本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。本书是作者依据自己的教学实践，学习、吸纳前辈经验，归纳、提炼、创新而形成的具有自己特色的教材。书中比较系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共分两大篇，包括十章内容。第一篇为原理篇，主要论述知识表示、知识获取以及知识运用三大问题，包括人工智能的基本概念及其发展状况、知识表示方法、确定性推理方法、不确定推理方法、状态空间搜索、机器学习等内容。第二篇为应用篇，介绍自然语言理解、专家系统、人工神经网络等研究领域，并在第十章对数据挖掘和Agent技术等热点研究领域进行了介绍。每章都给出了大量的例题和习题，并在附录中给出了所有习题的参考解答。本书的特色是简明、实用，逻辑性强，可读性好，教学生动手解题，附有习题参考答案，符合当前素质教育的要求，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，提高对人工智能习题的求解能力。    本书可作为高等学校相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事人工智能研究和应用的科技工作者参考。还可供同等学力申请硕士学位人员以及参加其他考试的相关人员参考。 第Ⅰ篇　原理篇

    　第1章  绪论

        1.1　人工智能的诞生及发展

        1.2　人工智能的定义

        1.3　人工智能研究的方法及途径

      　  1.3.1　人工智能研究的各种学派及其理论

        　1.3.2　实现人工智能的技术路线

        1.4　人工智能的研究及应用领域

        习题1

    　第2章　知识表示方法

        2.1  概述

      　  2.1.1　知识、信息和数据

       　 2.1.2　知识的特性

        　2.1.3　知识的分类

        　2.1.4　知识的表示

    　  2.2　一阶谓词逻辑表示法

      　  2.2.1　知识的谓词逻辑表示法

        　2.2.2　用谓词公式表示知识的步骤

    　    2.2.3　谓词公式表示知识的举例

      　  2.2.4　一阶谓词逻辑表示法的特点

    　  2.3　产生式表示法

      　  2.3.1　产生式可表示的知识种类及其基本形式

        　2.3.2　知识的表示方法  

    　　  2.3.3　产生式系统的组成

        　2.3.4　产生式系统的推理方式

        　2.3.5　产生式表示法的特点

    　　2.4　语义网络表示法

        　2.4.1  语义网络的概念及其结构

    　    2.4.2　语义网络中常用的语义联系

    　    2.4.3　语义网络表示知识的方法

    　    2.4.4　用语义网络表示知识的步骤

    　    2.4.5　语义网络表示知识举例

    　    2.4.6　语义网络表示下的推理过程

    　    2.4.7　语义网络表示法的特点

    　　2.5　框架表示法

        　2.5.1　框架理论

    　    2.5.2　框架的定义及组成

    　    2.5.3　用框架表示知识的步骤

    　    2.5.4　用框架表示知识举例

    　    2.5.5　框架表示下的推理方法

    　    2.5.6　框架表示法的特点

    　　2.6  面向对象的表示法

        　2.6.1　面向对象的基本概念

    　    2.6.2　表示知识的方法  

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    　第3章  确定性推理方法

    　第4章  不确定推理方法

    　第5章  状态空间搜索策略

    　第6章  机器学习

    第Ⅱ篇  应用篇

    　第7章  自然语言理解

    　第8章  专家系统

    　第9章  人工神经网络与遗传算法

    　第10章　数据挖掘与主体技术

    附录A  计算机科学与技术综合考试真题

    附录B  计算机科学与技术综合考试真题解答

    参考文献
  • 内容简介:
    本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。本书是作者依据自己的教学实践，学习、吸纳前辈经验，归纳、提炼、创新而形成的具有自己特色的教材。书中比较系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共分两大篇，包括十章内容。第一篇为原理篇，主要论述知识表示、知识获取以及知识运用三大问题，包括人工智能的基本概念及其发展状况、知识表示方法、确定性推理方法、不确定推理方法、状态空间搜索、机器学习等内容。第二篇为应用篇，介绍自然语言理解、专家系统、人工神经网络等研究领域，并在第十章对数据挖掘和Agent技术等热点研究领域进行了介绍。每章都给出了大量的例题和习题，并在附录中给出了所有习题的参考解答。本书的特色是简明、实用，逻辑性强，可读性好，教学生动手解题，附有习题参考答案，符合当前素质教育的要求，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，提高对人工智能习题的求解能力。    本书可作为高等学校相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事人工智能研究和应用的科技工作者参考。还可供同等学力申请硕士学位人员以及参加其他考试的相关人员参考。
  • 目录:
    第Ⅰ篇　原理篇

    　第1章  绪论

        1.1　人工智能的诞生及发展

        1.2　人工智能的定义

        1.3　人工智能研究的方法及途径

      　  1.3.1　人工智能研究的各种学派及其理论

        　1.3.2　实现人工智能的技术路线

        1.4　人工智能的研究及应用领域

        习题1

    　第2章　知识表示方法

        2.1  概述

      　  2.1.1　知识、信息和数据

       　 2.1.2　知识的特性

        　2.1.3　知识的分类

        　2.1.4　知识的表示

    　  2.2　一阶谓词逻辑表示法

      　  2.2.1　知识的谓词逻辑表示法

        　2.2.2　用谓词公式表示知识的步骤

    　    2.2.3　谓词公式表示知识的举例

      　  2.2.4　一阶谓词逻辑表示法的特点

    　  2.3　产生式表示法

      　  2.3.1　产生式可表示的知识种类及其基本形式

        　2.3.2　知识的表示方法  

    　　  2.3.3　产生式系统的组成

        　2.3.4　产生式系统的推理方式

        　2.3.5　产生式表示法的特点

    　　2.4　语义网络表示法

        　2.4.1  语义网络的概念及其结构

    　    2.4.2　语义网络中常用的语义联系

    　    2.4.3　语义网络表示知识的方法

    　    2.4.4　用语义网络表示知识的步骤

    　    2.4.5　语义网络表示知识举例

    　    2.4.6　语义网络表示下的推理过程

    　    2.4.7　语义网络表示法的特点

    　　2.5　框架表示法

        　2.5.1　框架理论

    　    2.5.2　框架的定义及组成

    　    2.5.3　用框架表示知识的步骤

    　    2.5.4　用框架表示知识举例

    　    2.5.5　框架表示下的推理方法

    　    2.5.6　框架表示法的特点

    　　2.6  面向对象的表示法

        　2.6.1　面向对象的基本概念

    　    2.6.2　表示知识的方法  

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    　第3章  确定性推理方法

    　第4章  不确定推理方法

    　第5章  状态空间搜索策略

    　第6章  机器学习

    第Ⅱ篇  应用篇

    　第7章  自然语言理解

    　第8章  专家系统

    　第9章  人工神经网络与遗传算法

    　第10章　数据挖掘与主体技术

    附录A  计算机科学与技术综合考试真题

    附录B  计算机科学与技术综合考试真题解答

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