人工智能及其應(yīng)用

第1章 緒論
　1.1 人工智能的基本概念
　　1.1.1 人工智能的哲學思考
　　1.1.2 人工智能的定義
　　1.1.3 人工智能的研究目標
　1.2 人工智能的發(fā)展簡史
　1.3 人工智能的研究途徑和方法
　1.4 人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域
　1.5 人工智能相關(guān)網(wǎng)站介紹
　小結(jié)
　練習題
第2章 知識表示
　2.1 基本概念
　　2.1.1 知識的概念
　　2.1.2 知識的表示方法
　2.2 狀態(tài)空間表示法
　2.3 與／或圖表示法
　　2.3.1 問題歸約
　　2.3.2 與／或圖的表示
　2.4 一階謂詞邏輯表示法
　　2.4.1 命題邏輯
　　2.4.2 一階謂詞邏輯
　　2.4.3 一階謂詞邏輯表示方法
　　2.4.4 一階謂詞邏輯表示法的特點
　2.5 產(chǎn)生式表示法
　　2.5.1 產(chǎn)生式的基本形式
　　2.5.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成
　　2.5.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理方式和控制策略
　　2.5.4 產(chǎn)生式表示法的特點
　2.6 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
　　2.6.1 語義網(wǎng)絡(luò)的概念和結(jié)構(gòu)
　　2.6.2 語義網(wǎng)絡(luò)表示知識的方法
　　2.6.3 語義網(wǎng)絡(luò)的問題求解過程
　　2.6.4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法的特點
　2.7 框架表示法
　　2.7.1 框架的基本結(jié)構(gòu)
　　2.7.2 框架系統(tǒng)中的預(yù)定義槽名
　　2.7.3 框架網(wǎng)絡(luò)
　　2.7.4 框架系統(tǒng)的問題求解過程
　　2.7.5 框架表示法的特點
　2.8 其他表示方法
　　2.8.1 腳本表示法
　　2.8.2 面向?qū)ο蟮谋硎痉?br />　　2.8.3 過程表示法
　　2.8.4 Petri網(wǎng)表示法
　小結(jié)
　練習題
第3章 搜索技術(shù)
　3.1 搜索的概念
　　3.1.1 基本概念
　　3.1.2 搜索的分類
　3.2 狀態(tài)空間搜索
　　3.2.1 狀態(tài)空間搜索的一般過程
　　3.2.2 盲目搜索策略
　　3.2.3 啟發(fā)式搜索策略
　3.3 與／或圖搜索
　　3.3.1 與／或圖搜索的一般過程
　　3.3.2 與／或圖的盲目搜索策略
　　3.3.3 與／或圖的啟發(fā)式搜索策略
　　3.3.4 博弈問題的啟發(fā)式搜索策略
　3.4 通用問題的求解方法
　　3.4.1 生成-測試法
　　3.4.2 手段-目標分析法
　　3.4.3 約束滿足問題
　小結(jié)
　練習題
第4章 知識推理
　4.1 推理的概念
　4.2 歸結(jié)演繹推理
　　4.2.1 Herbrand理論
　　4.2.2 歸結(jié)原理
　　4.2.3 歸結(jié)反演
　……
第5章 高級搜索
第6章 高級知識表示和知識推理
第7章 Agent及Multi-Agent系統(tǒng)
第8章 自然語文理解
第9章 機器學習
第10章 規(guī)劃系統(tǒng)
第11章 人工智能應(yīng)用
參考文獻