人工智能

　　本书从最基本的原理、概念、方法出发，按照人工智能内容的分类和读者的学习规律循序渐进、由浅人深地对人工智能的基本概念、知识表示、搜索策略、推理的逻辑基础、机器学习、Agent技术基础等内容进行了详细的讲述。本书通俗易懂，重点突出，力求以兴趣驱动、以例子驱动，每章配有精选习题，以便读者更好地掌握本书内容。本书既可作为高等学校计算机及相关专业本科生的人工智能课教材，也可供从事计算机专业的工程人员参考。

暂缺《人工智能》作者简介

第1章　绪论
1.1　人工智能的定义和研究目标
1.1.1　图灵测试
1.1.2　人工智能的定义
1.1.3　人工智能的研究目标
1.2　人工智能的起源和发展
1.2.1　人工智能的起源
1.2.2　人工智能的发展
1.2.3　40位图灵奖获得者中有6名人工智能学者
1.2.4　人工智能实现的飞跃
1.3　人工智能各学派的认知观
1.3.1　符号主义
1.3.2　联结主义
1.3.3　行为主义
1.4　人工智能的研究与应用领域
1.4.1 智能感知
1.4.2　智能推理
1.4.3 智能学习
1.4.4　智能行动
1.5　人工智能的近期发展分析
小结
习题
第2章　知识表示
2.1　知识的概念
2.1.1　知识、数据和信息
2.1.2　知识的特点
2.1.3　知识的分类及知识表示
2.2　一阶谓词逻辑表示法
2.2.1　什么是一阶谓词
2.2.2　一阶谓词逻辑表示法的特点
2.3　产生式表示法
2.3.1　产生式系统的定义和组成
2.3.2　产生式系统问题求解的基本过程
2.3.3　产生式系统的类型
2.3.4　产生式系统的优缺点
　2.4　语义网络表示法
　2.4.1　语义网络的基本概念
　2.4.2　事物和概念的表示
　 2.4.3　语义网络表示法的优缺点
　2.5　框架表示法
2.5.1　框架理论
2.5.2　框架和实例框架
2.5.3　框架表示的优缺点
　2.6　脚本表示法
　 2.6.1　脚本的结构
　2.6.2　脚本的推理
　2.7　过程表示法
2.7.1　表示知识的方法
2.7.2　过程表示的优缺点
　2.8　面向对象表示法
2.8.1　面向对象的基本概念和特征
2.8.2　知识的面向对象表示
　2.9　基于Ontology的知识表示法
　2.10　基于语义Web的知识表示法
　小结
　习题
第3章　搜索策略
3.1　引言
3.1.1　搜索的含义
3.1.2　状态空间法
3.1.3　问题归约
3.2　状态空间的盲目搜索
3.2.1　图搜索过程
3.2.2　宽度优先搜索
3.2.3　深度优先搜索
3.2.4　有界深度优先搜索
3.2.5　代价树搜索
3.3　状态空间的启发式搜索
3.3.1　启发式搜索窥视
　……
第4章　确定性推理
第5章　机器学习简介
第6章　Agent技术理论基础
参考文献