人工智能（第2版）

定　價：￥49.00

作　者：	賁可榮，張彥鐸著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：	高等學校計算機教育規(guī)劃教材·普通高等教育"十二五"國家級規(guī)劃教材
標　簽：	計算機與互聯(lián)網(wǎng) 人工智能

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ISBN：	9787302307648	出版時間：	2013-03-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	479	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學科。其主要任務(wù)是建立智能信息處理理論，進而設(shè)計可以展現(xiàn)某些近似于人類智能行為的計算系統(tǒng)?！陡叩葘W校計算機教育規(guī)劃教材·普通高等教育“十二五”國家級規(guī)劃教材：人工智能（第2版）》介紹人工智能的理論、方法和技術(shù)及其應(yīng)用，除了討論那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，特別是近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)。此外，用比較多的篇幅論述人工智能的應(yīng)用，包括互聯(lián)網(wǎng)智能等新增內(nèi)容?！陡叩葘W校計算機教育規(guī)劃教材·普通高等教育“十二五”國家級規(guī)劃教材：人工智能（第2版）》包括下列內(nèi)容：①簡述人工智能的起源與發(fā)展，人工智能的定義、人工智能與計算機的關(guān)系以及人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域；②論述知識表示、推理和不確定推理的主要方法，包括謂詞邏輯、產(chǎn)生式系統(tǒng)、語義網(wǎng)絡(luò)、框架、腳本、面向?qū)ο?、歸結(jié)推理、非單調(diào)推理、主觀Bayes方法、確定性理論、證據(jù)理論、模糊邏輯和模糊推理等；③討論常用搜索原理，如盲目搜索、啟發(fā)式搜索、MIN-MAX搜索、α-β剪技和約束滿足等；并研究一些比較高級的搜索技術(shù)，如貪婪局部搜索、局部剪枝搜索、模擬退火算法和遺傳算法等；④介紹分布式人工智能與Agent、計算智能、機器學習、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和知識發(fā)現(xiàn)等已成為當前研究熱點的人工智能技術(shù)和方法；⑤比較詳細地分析人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，涉及自動規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言處理、信息檢索、語言翻譯、語音識別、機器人和互聯(lián)網(wǎng)智能等?！陡叩葘W校計算機教育規(guī)劃教材·普通高等教育“十二五”國家級規(guī)劃教材：人工智能（第2版）》適合作為面向計算機專業(yè)大學高年級和非計算機專業(yè)研究生的人工智能課程的教材，也可作為希望深入學習人工智能的科技人員的參考書。

作者簡介

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圖書目錄

第1章緒論
1.1 人工智能的定義與發(fā)展
1.2 人類智能與人工智能
1.2.1 智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)
1.2.2 人類智能的計算機模擬
1.3 人工智能各學派的認知觀
1.4 人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域
1.4.1 智能感知
1.4.2 智能推理
1.4.3 智能學習
1.4.4 智能行動
1.5 未來50年的人工智能問題
1.6 人類級人工智能
習題

第2章知識表示和推理
2.1 概述
2.1.1 知識和知識表示
2.1.2 知識-策略-智能
2.1.3 人工智能對知識表示方法的要求
2.1.4 知識的分類
2.1.5 知識表示語言問題
2.1.6 現(xiàn)代邏輯學的基本研究方法
2.2 命題邏輯
2. 2.1 語法
2.2.2 語義
2.2.3 命題演算形式系統(tǒng)
2.3 謂詞邏輯
2.3.1 語法
2.3.2 語義
2.3.3 謂詞邏輯形式系統(tǒng)FC
2.3.4 一階謂詞邏輯的應(yīng)用
2.4 歸結(jié)推理
2.4.1 命題演算中的歸結(jié)推理
2.4.2 謂詞演算中的歸結(jié)推理
2.4.3 謂詞演算歸結(jié)反演的合理性和完備性
2.5 產(chǎn)生式系統(tǒng)
2.5.1 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成部分
2.5.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本過程
2.5.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)的控制策略
2.6 知識表示的其他方法
2.6.1 語義網(wǎng)絡(luò)
2.6.2 框架
2.6.3 腳本
2.6.4 面向?qū)ο?br /> 2.7 基于知識的系統(tǒng)
2.7．1 知識獲取
2.7.2 知識組織
2.7.3 知識應(yīng)用
2.7.4 常識知識和大規(guī)模知識處理
2.8 小結(jié)
習題　

第3章搜索技術(shù)　
3.1 概述
3.2 盲目搜索方法．
3.2.1 生成再測試法
3.2.2 迭代加深搜索
3.3 啟發(fā)式搜索
3.3.1 啟發(fā)性信息和評估函數(shù)
3.3.2 最好優(yōu)先搜索算法
3.3.3 貪婪最好優(yōu)先搜索算法
3.3.4 A算法和A算法
3.3.5 迭代加深A(yù)算法
3.4 問題歸約和AND-OR圖啟發(fā)式搜索
3.4.1 問題歸約的描述
……

第4章高級搜索
第5章不確定知識表示和推理
第6章 Agent
第7章自然語言處理技術(shù)
第8章機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第9章智能規(guī)劃
第10章機器人學
第11章互聯(lián)網(wǎng)智能

附錄A 人工智能程序設(shè)計語言Prolog
附錄B 人工智能大作業(yè)
參考文獻