人工智能導(dǎo)論（第4版）

第1章 緒論
1．1 人工智能的基本概念
1．1．1 智能的概念
1．1．2 智能的特征
1．1．3 人工智能
1．2 人工智能的發(fā)展簡史
1．2．1 孕育
1．2．2 形成
1．2．3 發(fā)展
1．3 人工智能研究的基本內(nèi)容
1．4 人工智能的主要研究領(lǐng)域
1．5 小結(jié)
思考題
第2章 知識表示
2．1 知識與知識表示的概念
2．1．1 知識的概念
2．1．2 知識的特性
2．1．3 知識的表示
2．2 一階謂詞邏輯表示法
2．2．1 命題
2．2．2 謂詞
2．2．3 謂詞公式
2．2．4 謂詞公式的性質(zhì)
2．2．5 一階謂詞邏輯知識表示方法
2．2．6 一階謂詞邏輯表示法的特點
2．3 產(chǎn)生式表示法
2．3．1 產(chǎn)生式
2．3．2 產(chǎn)生式系統(tǒng)
2．3．3 產(chǎn)生式系統(tǒng)的例子——動物識別系統(tǒng)
2．3．4 產(chǎn)生式表示法的特點
2．4 框架表示法
2．4．1 框架的一般結(jié)構(gòu)
2．4．2 用框架表示知識的例子
2．4．3 框架表示法的特點
2．5 小結(jié)
思考題
習(xí)題
第3章 確定性推理方法
3．1 推理的基本概念
3．1．1 推理的定義
3．1．2 推理方式及其分類
3．1．3 推理的方向
3．1．4 沖突消解策略
3．2 自然演繹推理
3．3 謂詞公式化為子句集的方法
3．4 魯賓孫歸結(jié)原理
3．5 歸結(jié)反演
3．6 應(yīng)用歸結(jié)原理求解問題
3．7 小結(jié)
思考題
習(xí)題
第4章 不確定性推理方法
4．1 不確定性推理的概念
4．2 可信度方法
4．3 證據(jù)理論
4．3．1 概率分配函數(shù)
4．3．2 信任函數(shù)
4．3．3 似然函數(shù)
4．3．4 概率分配函數(shù)的正交和
……
第5章 搜索求解策略
第6章 智能計算及其應(yīng)用
第7章 專家系統(tǒng)與機器學(xué)習(xí)
第8章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用
第9章 智能體與多智能體系統(tǒng)
第10章 自然語言處理及其應(yīng)用
第11章 人工智能在游戲設(shè)計中的應(yīng)用