人工智能

第1章 人工智能的歷史
　1.1　什么是智能
　1.2　探索機械智能
　1.3　早期時代（20世紀50年代初）
　1.4　人工智能領域的出現(xiàn)
　1.5　人工智能的冬天
　1.6　人工智能的重興
　1.7　人工智能交叉學科的研究進展
　1.8　系統(tǒng)方法
　1.9　全書內容概述
　1.10 本章小結
　參考文獻
　相關資料
　練習
第2章 盲目搜索
　2.1　搜索與人工智能
　2.2　搜索分類
　2.3　通用狀態(tài)空間搜索
　2.4　樹、圖及其表示法
　2.5　盲目搜索
　2.6　改進
　2.7　算法優(yōu)點
　2.8　本章小結
　2.9　算法小結
　參考文獻
　練習
第3章 啟發(fā)式搜索
　3.1　啟發(fā)式搜索
　3.2　最佳優(yōu)先搜索（BEST-FS）
　3.3　A*搜索
　3.4　爬山搜索
　3.5　模擬退火（SA）
　3.6　禁忌搜索
　3.7　約束滿足問題（CSP）
　3.8　約束滿足算法
　3.9　本章小結
　3.10 算法總結
　參考文獻
　相關資料
　練習
第4章 人工智能與游戲
　4.1　雙人游戲
　4.2　極小極大算法
　4.3　經典游戲中的人工智能
　4.4　視頻游戲中的人工智能
　4.5　本章小結
　參考文獻
　相關資料
　練習
第5章 知識表示
　5.1　簡介
　5.2　知識的類型
　5.3　知識的作用
　5.4　語義網絡
　5.5　框架
　5.6　命題邏輯
　5.7　一階邏輯（謂詞邏輯）
　5.8　語義Web
　5.9　計算化知識發(fā)現(xiàn)
　5.10 本體
　5.11 知識通信
　5.12 常識
　5.13 本章小結
　參考文獻
　相關資料
　練習
第6章 機器學習
　6.1　機器學習算法
　6.2　本章小結
　參考文獻
　練習
第7章 演化計算
　7.1　演化計算簡史
　7.2　生物學動機
　7.3　遺傳算法（GA）
　7.4　遺傳程序設計（GP）
　7.5　演化策略（ES）
　7.6　差異演化（DE）
　7.7　粒子群優(yōu)化（PSO）
　7.8　演化硬件
　7.9　本章小結
　參考文獻
　相關資料
　練習
第8章 神經網絡I
　8.1　神經網絡簡史
　8.2　生物學動因
　8.3　神經網絡的基本原理
　8.4　感知器
　8.5　最小均方學習
　8.6　反向傳播學習
　8.7　概率神經網絡
　8.8　其他神經網絡結構
　8.9　構建神經網絡的技巧
　8.10 本章小結
　參考文獻
　練習
第9章 神經網絡II
　9.1　無監(jiān)督學習
　9.2　Hebb學習
　9.3　簡單競爭學習
　9.4　k均值聚類
　9.5　自適應諧振理論（ART）
　9.6　Hopfield自聯(lián)想模型
　9.7　本章小結
　參考文獻
　練習
第10章 機器人學和人工智能
　10.1　機器人學簡介
　10.2　Braitenberg車
　10.3　自然感知和控制
　10.4　用傳感器感知
　10.5　用效應器實現(xiàn)動作
　10.6　機器人控制系統(tǒng)
　10.7　簡單的控制體系結構
　10.8　行為規(guī)劃
　10.9　群組或分布式機器人
　10.10 機器人程序設計語言
　10.11 機器人仿真器
　10.12 本章小結
　參考文獻
　相關資料
　練習
第11章 智能Agent
　11.1　Agent的結構
　11.2　Agent屬性和人工智能
　11.3　Agent環(huán)境
　11.4　Agent分類
　11.5　Agent體系結構
　11.6　Agent語言
　11.7　Agent通信
　11.8　本章小結
　參考文獻
　相關資料
　練習
第12章 仿生和混合的模型
　12.1　元胞自動機
　12.2　自主計算系統(tǒng)
　12.3　人工生命
　12.4　模糊系統(tǒng)
　12.5　演化神經網絡
　12.6　蟻群優(yōu)化
　12.7　情感計算
　相關資料
第13章 人工智能語言
　13.1　語言分類
　13.2　人工智能語言
　13.3　其他語言
　13.4　本章小結
　參考文獻
　相關資料
　練習
索引