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人工智能导论
史忠植 王文杰 马慧芳
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绪论
1.1 人工智能的定义
1.2 人工智能的发展史
1.3 主要研究内容
1.4 人工智能的主要学派
1.4.1 符号主义
1.4.2 连接主义
1.4.3 行为主义
1.5 人工智能的应用
1.6 本章小结
习题
知识表示
2.1 引言
2.2 谓词逻辑表示法
2.2.1 一阶谓词逻辑
2.2.2 知识的谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.3.1 事实的表示
2.3.2 规则的表示
2.4 语义网络表示法
2.4.1 语义网络的概念和结构
2.4.2 常用的语义联系
2.5 框架表示法
2.5.1 框架结构
2.5.2 框架网络
2.6 状态空间表示法
2.7 本体表示法
2.8 本章小结
习题
搜索算法
3.1 引言
3.2 盲目搜索
3.2.1 深度优先搜索
3.2.2 宽度优先搜索
3.3 启发式搜索
3.3.1 启发性信息和评估函数
3.3.2 通用图搜索算法
3.3.3 A*算法
3.4 博弈搜索
3.4.1 极大极小过程
3.4.2 α-β过程
3.5 本章小结
习题
自动推理
4.1 引言
4.2 三段论推理
4.3 自然演绎推理
4.4 归结演绎推理
4.4.1 子句型
4.4.2 置换和合一
4.4.3 合一算法
4.4.4 归结式
4.4.5 归结反演
4.4.6 答案的提取
4.4.7 归结反演的搜索策略
4.5 产生式
4.5.1 产生式的基本结构
4.5.2 正向推理
4.5.3 反向推理
4.5.4 混合推理
4.6 本章小结
习题
机器学习
5.1 引言
5.1.1 简单的学习模型
5.1.2 什么是机器学习
5.1.3 机器学习的研究概况
5.2 归纳学习
5.3 类比学习
5.3.1 相似性
5.3.2 基于案例的推理
5.3.3 迁移学习
5.4 统计学习
5.4.1 逻辑回归
5.4.2 支持向量机
5.5 聚类
5.6 强化学习
5.6.1 强化学习模型
5.6.2 Q-学习
5.7 进化计算
5.8 群体智能
5.8.1 蚁群算法
5.8.2 粒子群优化
5.9 本章小结
习题
人工神经网络与深度学习
6.1 引言
6.2 前馈神经网络
6.3 深度学习
6.4 卷积神经网络
6.5 生成对抗网络
6.6 深度强化学习
6.7 本章小结
习题
专家
7.1 引言
7.1.1 什么是专家
7.1.2 专家的发展过程
7.2 专家的基本结构
7.3 专家MYCIN
7.3.1 咨询子
7.3.2 静态数据库
7.3.3 控制策略
7.3.4 不确定性推理
7.4 专家开发工具
7.4.1 OKPS中的知识表示
7.4.2 推理控制语言ICL
7.5 专家应用
7.6 本章小结
习题
自然语言处理
8.1 引言
8.2 自然语言处理的层次
8.3 机器翻译
8.4 对话
8.5 问答
8.6 文本生成
8.7 本章小结
习题
多智能体
9.1 引言
9.2 智能体结构
9.2.1 慎思智能体
9.2.2 反应智能体
9.2.3 层次智能体
9.3 智能体通信语言ACL
9.4 协调和协作
9.4.1 合同网
9.4.2 基于生态学的协作
9.4.3 基于博弈论的协商
9.5 移动智能体
9.6 本章小结
习题
智能机器人
10.1 引言
10.2 机器人的智能技术
10.2.1 智能感知技术
10.2.2 智能导航与规划
10.2.3 智能控制与操作
10.2.4 情感计算
10.2.5 智力发育
10.2.6 智能交互
10.3 智能机器人应用
10.4 智能机器人发展趋势
10.5 本章小结
习题
互联网智能
11.1 引言
11.2 语义Web
11.2.1 语义Web的层次模型
11.2.2 Web技术演化
11.3 本体知识管理
11.4 搜索引擎
11.5 知识图谱
11.5.1 知识图谱的定义
11.5.2 知识图谱的架构
11.5.3 知识图谱的构建
11.5.4 知识图谱的应用
11.6 集体智能
11.6.1 集体智能的定义
11.6.2 社群智能
11.6.3 集体智能
11.6.4 脑
11.7 本章小结
习题
类脑智能
12.1 引言
12.2 大数据智能
12.3 脑科学与类脑研究
12.3.1 欧盟人脑计划
12.3.2 美国脑计划
12.3.3 中国脑计划
12.4 神经形态芯片
12.5 类脑智能路线图
习题
参考文献
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