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內(nèi)容簡介

　　《人工智能導論：方法與系統(tǒng)》旨在向讀者介紹人工智能的核心知識與最新進展，使讀者建立起對于人工智能的總體認識，為以后進入人工智能各分支的研究和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。人工智能是一個龐雜的學科體系，從概念上講，一切為復制生物智能而做出的努力都可納入其中。如何能夠系統(tǒng)、全面、簡潔地描述人工智能的全貌而不顯得凌亂，絕非易事。編者在為本科生講授“人工智能基礎(chǔ)”課程時，就感到涵蓋自己所欲講授全部內(nèi)容的教材或書籍尚不多見，需要查閱許多不同資料才能獲取相關(guān)信息，于是萌生撰寫此書的念頭，并一路堅持下來，直至此書面世。為了詳盡地闡述人工智能的核心知識，必須有一條主線將這些知識串聯(lián)起來。《人工智能導論：方法與系統(tǒng)》所確定的主線是從實現(xiàn)人工智能的角度，將有關(guān)知識劃分為哲學基礎(chǔ)和工程實踐兩大塊。哲學基礎(chǔ)是實現(xiàn)人工智能的不同哲學思想和在相應(yīng)思想指導下的具體方法；工程實踐則是有關(guān)方法在實際問題中的應(yīng)用和集成，以及方法實現(xiàn)所需要的軟硬件條件。

作者簡介

暫缺《人工智能導論》作者簡介

圖書目錄

第一章　緒論
1.1　智能
1.2　人工智能
1.2.1 如何衡量機器是否具有智能
1.2.2　人工智能的研究目標
1.2.3　人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域
1.3　人工智能發(fā)展簡史
1.3.1 孕育期（1956年以前）
1.3.2　形成期（1956年——1970年）
1.3.3 知識工程時代（1970年至20世紀80年代初）
1.3.4　發(fā)展期（20世紀80年代初至今）
1.4　人工智能的實現(xiàn)途徑
1.4.1　符號主義
1.4.2　連接主義
1.4.3　學習主義
1.4.4　行為主義
1.4.5　進化主義
1.4.6　群體主義
1.5　本書的內(nèi)容與組織
小結(jié)
深入學習資源
習題
符號主義
　第二章　搜索與問題求解
　 2.1　搜索概述
　2.2　問題求解
　 2.2.1　狀態(tài)空間
　 2.2.2　與或圖
　 2.3　圖搜索
　 2.3.1 圖搜索算法的一般結(jié)構(gòu)
　2.3.2　盲目圖搜索
　 2.3.3　啟發(fā)式圖搜索
　2.4　博弈搜索
　 2.4.1　博弈樹
　 2.4.2　極大極小搜索
　2.4.3 α－β口剪枝
　小結(jié)
　深入學習資源
　習題
　第三章　知識與推理
　3.1　推理概述
　 3.1.1　推理方式
　 3.1.2　推理控制策略
　 3.2　知識及其表示
　 3.2.1 知識
　 3.2.2　知識的表示
　 3.3　知識表示方法
　 3.3.1 一階謂詞邏輯表示法
　 3.3.2　產(chǎn)生式表示法
　 3.3.3　其他知識表示方法
3.4　經(jīng)典邏輯推理的邏輯基礎(chǔ)
　 3.4.1　推理規(guī)則
　 3.4.2 范式
　 3.4.3　置換與合一
　 3.4.4　自然演繹推理
3.5　歸結(jié)演繹推理
　 3.5.1 子句集及其轉(zhuǎn)化方法
　3.5.2 歸結(jié)原理
　 3.5.3　命題邏輯的歸結(jié)反演
　 3.5.4　謂詞邏輯的歸結(jié)反演
　　　……
連接主義
學習主義
行為主義
進化主義
群體主義
智能系統(tǒng)
附錄1 漢英－英漢術(shù)語對照與索引
附錄2 漢英－英漢人名對照與索引
參考文獻