人工智能原理與應(yīng)用

內(nèi)容概要

本書是作者依據(jù)自己的教學(xué)實(shí)踐，學(xué)習(xí)、吸納前輩經(jīng)驗(yàn)，歸納、提煉、創(chuàng)新而形成的具有特色的教材。書中比較系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)。    全書共分兩篇，包括十章內(nèi)容。第一篇為原理篇，主要論述知識表示、知識獲取以及知識運(yùn)用三大問題，包括人工智能的基本概念及其發(fā)展?fàn)顩r、知識表示方法、確定性推理方法、不確定性推理方法、狀態(tài)空間搜索策略和機(jī)器學(xué)習(xí)等內(nèi)容。第二篇為應(yīng)用篇，介紹自然語言理解、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等研究領(lǐng)域，并在第十章對數(shù)據(jù)挖掘和Agent技術(shù)等熱點(diǎn)研究領(lǐng)域進(jìn)行了介紹。每章都給出了大量的例題和習(xí)題，大多數(shù)習(xí)題的參考解答已在高等教育出版社出版的同等學(xué)力人員申請碩士學(xué)位考試用書《人工智能原理復(fù)習(xí)與考試指導(dǎo)(第二版)》中給出。    本書的特色是簡明、實(shí)用，邏輯性強(qiáng)，可讀性好，教學(xué)生動手解題，符合當(dāng)前素質(zhì)教育的要求，讓學(xué)生在有限的時間內(nèi)，掌握人工智能的基本原理與應(yīng)用技術(shù)，提高對人工智能習(xí)題的求解能力。    考慮到同等學(xué)力申請碩士學(xué)位人員對人工智能知識的要求，附錄中還提供了3套歷年全國統(tǒng)一考試的真題及參考解答，成為本書另一突出特色。    本書可作為高等學(xué)校相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生的教材，也可供從事人工智能研究和應(yīng)用的科技工作者參考，還可供同等學(xué)力申請碩士學(xué)位人員以及參加其他考試的相關(guān)人員參考。

書籍目錄

第一篇  人工智能基本原理　第一章  緒論　  1.1　人工智能的誕生及發(fā)展　  1.2　人工智能的定義　  1.3　人工智能研究的方法及途徑　    1.3.1　人工智能研究的各種學(xué)派及其理論　    1.3.2　實(shí)現(xiàn)人工智能的技術(shù)路線　  1.4　人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域　    1.4.1　問題求解　    1.4.2　機(jī)器學(xué)習(xí)　    1.4.3　專家系統(tǒng)　    1.4.4　模式識別　    1.4.5　自動定理證明　    1.4.6　自動程序設(shè)計(jì)　　  1.4.7　自然語言理解    　1.4.8　機(jī)器人學(xué)　    1.4.9　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　    1.4.10　智能檢索　  習(xí)題一　第二章　知識表示方法　  2.1　概述　    2.1.1　知識、信息和數(shù)據(jù)　    2.1.2　知識的特性　    2.1.3　知識的分類　    2.1.4　知識的表示　  2.2　一階謂詞邏輯表示法　    2.2.1　知識的謂詞邏輯表示法　    2.2.2　用謂詞公式表示知識的步驟　　  2.2.3　謂詞公式表示知識的舉例　　  2.2.4　一階謂詞邏輯表示法的特點(diǎn)　　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(diǎn)　　2.4　語義網(wǎng)絡(luò)表示法　　  2.4.1　語義網(wǎng)絡(luò)的概念及其結(jié)構(gòu)　　  2.4.2　語義網(wǎng)絡(luò)中常用的語義聯(lián)系　　  2.4.3　語義網(wǎng)絡(luò)表示知識的方法　　  2.4.4　用語義網(wǎng)絡(luò)表示知識的步驟　　  2.4.5　語義網(wǎng)絡(luò)表示知識舉例　　  2.4.6　語義網(wǎng)絡(luò)表示下的推理過程　　  2.4.7　語義網(wǎng)絡(luò)表示法的特點(diǎn)　　2.5　框架表示法　 　 2.5.1　框架理論　　  2.5.2　框架的定義及組成　　  2.5.3　用框架表示知識的步驟　　  2.5.4　框架舉例　　  2.5.5　框架表示下的推理方法　　  2.5.6　框架表示法的特點(diǎn)　　2.6　面向?qū)ο蟮谋硎痉ā　? 2.6.1　面向?qū)ο蟮幕靖拍睢　? 2.6.2　表示知識的方法　　2.7　腳本表示法　　  2.7.1　腳本的定義與組成　　  2.7.2　用腳本表示知識的步驟……　第三章　確定性推理方法　第四章　不確定性推理方法　第五章　狀態(tài)空間搜索策略　第六章　機(jī)器學(xué)習(xí)第二篇　人工智能的應(yīng)用　第七章　自然語言理解　第八章　專家系統(tǒng)　第九章　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　第十章　數(shù)據(jù)挖掘與Agent技術(shù)附錄參考文獻(xiàn)

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