人工智能實用教程：同等學歷申請碩士學位綜合考試課程指導(dǎo)

第一章緒論                  
 l. l  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. l  人工智能研究的各種學派及其理論                  
 1. 3. 2  實現(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. l  問題求解                  
 l. 4. 2  機器學習                  
 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                  
 1. 4. 7  自然語言理解                  
 l. 4. 8  機器人學                  
 l. 4. 9  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 1. 4. 10  智能檢索                  
 習題一                  
 第二章  知識表示方法                  
 2. l  概述                  
 2. 1. l  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. l  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                  
 2. 3  產(chǎn)生式表示法                  
 2. 3. l  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                  
 2. 4  語義網(wǎng)絡(luò)表示活                  
 2. 4. l  語義網(wǎng)絡(luò)的概念及其結(jié)構(gòu)                  
 2. 4. 2  語義網(wǎng)絡(luò)表示知識的方法及步驟                  
 2. 4. 3  語義網(wǎng)絡(luò)表示知識舉例                  
 2. 4. 4  語義網(wǎng)絡(luò)中常用的語義聯(lián)系                  
 2. 4. 5  語義網(wǎng)絡(luò)表示下的推理過程                  
 2. 4. 6  語義網(wǎng)絡(luò)表示活的特點                  
 2. 5  框架表示法                  
 2. 5. l  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                  
 2. 6  面向?qū)ο蟮谋硎痉?nbsp;                 
 2. 6. l  面向?qū)ο蟮幕靖拍?nbsp;                 
 2. 6. 2  表示知識的方法                  
 2. 7  狀態(tài)空間表示法                  
 2. 7. l  問題狀態(tài)空間的構(gòu)成                  
 2. 7. 2  用狀態(tài)空間表示問題的步驟                  
 2. 7. 3  利用狀態(tài)空間求解問題的過程                  
 習題二                  
 第三章  歸結(jié)推理方法                  
 3. l  命題邏輯                  
 3. 1. l  命題                  
 3. l. 2  命題公式                  
 3. 2  謂詞邏輯                  
 3. 2. l  謂詞與個體                  
 3. 2. 2  謂詞公式                  
 3. 2. 3  謂詞公式的永真性和可滿足性                  
 3. 2. 4  謂詞公式的等價性與永真蘊含                  
 3. 2. 5  置換與合一                  
 3. 3  歸結(jié)推理方法                  
 3. 3. 1  謂詞公式與子勾集                  
 3. 3. 2  Herbrand理論                  
 3. 3. 3  歸結(jié)原理                  
 3. 3. 4  利用歸結(jié)原理進行定理證明                  
 3. 3. 5  應(yīng)用歸結(jié)原理進行問題求解                  
 3. 4  歸結(jié)過程的控制策略                  
 3. 4. l  引入控制策略                  
 3. 4. 2  歸結(jié)控制策略及其應(yīng)用舉例                  
 習題三                  
 第四章  不確定推理方法                  
 4. l  不確定推理概述                  
 4. 1. l  不確定推理的概念                  
 4. 1. 2  不確定推理方法的分類                  
 4. 1. 3  不確定推理中的基本問題                  
 4. 2  可信度方法                  
 4. 2. 1  可信度的概念                  
 4. 2. 2  知識不確定性的表示                  
 4. 2. 3  證據(jù)不確定性的表示                  
 4. 2. 4  不確定性的推理計算                  
 4. 2. 5  可信度方法應(yīng)用舉例                  
 4. 3  主觀Buyes方法                  
 4. 3. l  基本Bayes公式                  
 4. 3. 2  主觀Bayes方法及其推理網(wǎng)絡(luò)                  
 4. 3. 3  知識不確定性的表示                  
 4. 3. 4  證據(jù)不確定性的表示                  
 4. 3. 5  不確定性的推理計算                  
 4. 3. 6  結(jié)論不確定性的合成與更新算法                  
 4. 3. 7  主觀Bayes方法應(yīng)用舉例                  
 4. 4  證據(jù)理論                  
 4. 4. 1  D-S理論的數(shù)學基礎(chǔ)                  
 4. 4. 2  特定概率分配函數(shù)                  
 4. 4. 3  基于特定概率分配函數(shù)的不確定性推理模型                  
 4. 4. 4  證據(jù)理論解題舉例                  
 習題四                  
 第五章  狀態(tài)空間搜索策略                  
 5. l  搜索的概念及種類                  
 5. 1. l  搜索的概念                  
 5. 1. 2  搜索的種類                  
 5. 2  盲目搜索策略                  
 5. 2. 1  狀態(tài)空間圖的搜索策略                  
 5. 2. 2  寬度優(yōu)先搜索策略                  
 5. 2. 3  深度優(yōu)先搜索                  
 5. 2. 4  有界深度優(yōu)先搜索                  
 5. 2. 5  代價樹的寬度優(yōu)先搜索                  
 5. 2. 6  代價樹的深度優(yōu)先搜索                  
 5. 3  啟發(fā)式搜索策略                  
 5. 3. l  啟發(fā)信息與估價函數(shù)                  
 5. 3. 2  最佳優(yōu)先搜索                  
 5. 3. 3  A*算法                  
 習題五                  
 第六章  機器學習                  
 6. l  概述                  
 6. 1. l  什么是機器學習                  
 6. 1. 2  研究機器學習的意義                  
 6. 1. 3  機器學習的發(fā)展史                  
 6. 1. 4  機器學習的主要策略及研究現(xiàn)狀                  
 6. 2  機器學習系統(tǒng)的基本模型                  
 6. 2. 1  環(huán)境                  
 6. 2. 2  學習環(huán)節(jié)                  
 6. 2. 3  知識庫                  
 6. 2. 4  執(zhí)行環(huán)節(jié)                  
 6. 3  機器學習的傳統(tǒng)學習方法                  
 6. 3. 1  機械學習                  
 6. 3. 2  傳授式學習                  
 6. 3. 3  類比學習                  
 6. 3. 4  歸納學習                  
 6. 3. 5  基于解釋的學習                  
 6. 4  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習                  
 6. 4. l  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及組成特性                  
 6. 4. 2  基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)模型的學習                  
 6. 4. 3  基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型的學習                  
 習題六                  
 第六章  自然語言理解                  
 7. 1  自然語言及其理解                  
 7. 1. l  自然語言及其構(gòu)成                  
 7. 1. 2  自然語言理解                  
 7. 1. 3  自然語言理解研究的進展                  
 7. 1. 4  自然語言理解過程的層次                  
 7. 2  詞法分析                  
 7. 3  句法分析                  
 7. 3. l  短語結(jié)構(gòu)語法理論與喬姆斯基語法體系                  
 7. 3. 2  遞歸轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)與擴充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)                  
 7. 3. 3  詞匯功能語法                  
 7. 3. 4  自動句法分析算法                  
 7. 4  語義分析                  
 7. 5  大規(guī)模真實文本的處理                  
 7. 5. l  語料庫語言學的崛起                  
 7. 5. 2  語料庫語言學的特點及研究對象                  
 7. 5. 3  漢語語料庫加工的基本方法                  
 7. 5. 4  統(tǒng)計學方法的應(yīng)用及所面臨的問題                  
 習題七                  
 附錄一  同等學歷人員申請碩士學位《計算機科學與技術(shù)》綜合                  
 一. 考試大綱                  
 二. 復(fù)習指南                  
 三. 思考題                  
 四. 考試樣卷                  
 五. 參考書目                  
 附錄二  《計算機科學與技術(shù)》綜合考試真題                  
 1999年《計算機科學與技術(shù)》綜合考試真題                  
 2000年《計算機科學與技術(shù)》綜合考試真題                  
 2001年《計算機科學與技術(shù)》綜合考試真題                  
 參考文獻