人工智能導(dǎo)論

前言
第1章 緒論
1．1 人工智能的定義
1．2 人工智能的發(fā)展史
1．3 主要研究?jī)?nèi)容
1．4 人工智能的主要學(xué)派
1．4．1 符號(hào)主義
1．4．2 連接主義
1．4．3 行為主義
1．5 人工智能的應(yīng)用
1．6 本章小結(jié)
習(xí)題

第2章 知識(shí)表示
2．1 引言
2．2 謂詞邏輯表示法
2．2．1 一階謂詞邏輯
2．2．2 知識(shí)的謂詞邏輯表示法
2．3 產(chǎn)生式表示法
2．3．1 事實(shí)的表示
2．3．2 規(guī)則的表示
2．4 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法
2．4．1 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的概念和結(jié)構(gòu)
2．4．2 常用的語(yǔ)義聯(lián)系
2．5 框架表示法
2．5．1 框架結(jié)構(gòu)
2．5．2 框架網(wǎng)絡(luò)
2．6 狀態(tài)空間表示法
2．7 本體表示法
2．8 本章小結(jié)
習(xí)題

第3章 搜索算法
3．1 引言
3．2 盲目搜索
3．2．1 深度優(yōu)先搜索
3．2．2 寬度優(yōu)先搜索
3．3 啟發(fā)式搜索
3．3．1 啟發(fā)性信息和評(píng)估函數(shù)
3．3．2 通用圖搜索算法
3．3．3 A*算法
3．4 博弈搜索
3．4．1 極大極小過(guò)程
3．4．2 α-β過(guò)程
3．5 本章小結(jié)
習(xí)題

第4章 自動(dòng)推理
4．1 引言
4．2 三段論推理
4．3 自然演繹推理
4．4 歸結(jié)演繹推理
4．4．1 子句型
4．4．2 置換和合一
4．4．3 合一算法
4．4．4 歸結(jié)式
4．4．5 歸結(jié)反演
4．4．6 答案的提取
4．4．7 歸結(jié)反演的搜索策略
4．5 產(chǎn)生式
4．5．1 產(chǎn)生式的基本結(jié)構(gòu)
4．5．2 正向推理
4．5．3 反向推理
4．5．4 混合推理
4．6 本章小結(jié)
習(xí)題

第5章 機(jī)器學(xué)習(xí)
5．1 引言
5．1．1 簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)模型
5．1．2 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
5．1．3 機(jī)器學(xué)習(xí)的研究概況
5．2 歸納學(xué)習(xí)
5．3 類比學(xué)習(xí)
5．3．1 相似性
5．3．2 基于案例的推理
5．3．3 遷移學(xué)習(xí)
5．4 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
5．4．1 邏輯回歸
5．4．2 支持向量機(jī)
5．5 聚類
5．6 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
5．6．1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型
5．6．2 Q-學(xué)習(xí)
5．7 進(jìn)化計(jì)算
5．8 群體智能
5．8．1 蟻群算法
5．8．2 粒子群優(yōu)化
5．9 本章小結(jié)
習(xí)題

第6章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
6．1 引言
6．2 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6．3 深度學(xué)習(xí)
6．4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6．5 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
6．6 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
6．7 本章小結(jié)
習(xí)題

第7章 專家
7．1 引言
7．1．1 什么是專家
7．1．2 專家的發(fā)展過(guò)程
7．2 專家的基本結(jié)構(gòu)
7．3 專家MYCIN
7．3．1 咨詢子
7．3．2 靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)
7．3．3 控制策略
7．3．4 不確定性推理
7．4 專家開(kāi)發(fā)工具
7．4．1 OKPS中的知識(shí)表示
7．4．2 推理控制語(yǔ)言ICL
7．5 專家應(yīng)用
7．6 本章小結(jié)
習(xí)題

第8章 自然語(yǔ)言處理
8．1 引言
8．2 自然語(yǔ)言處理的層次
8．3 機(jī)器翻譯
8．4 對(duì)話
8．5 問(wèn)答
8．6 文本生成
8．7 本章小結(jié)
習(xí)題

第9章 多智能體
9．1 引言
9．2 智能體結(jié)構(gòu)
9．2．1 慎思智能體
9．2．2 反應(yīng)智能體
9．2．3 層次智能體
9．3 智能體通信語(yǔ)言ACL
9．4 協(xié)調(diào)和協(xié)作
9．4．1 合同網(wǎng)
9．4．2 基于生態(tài)學(xué)的協(xié)作
9．4．3 基于博弈論的協(xié)商
9．5 移動(dòng)智能體
9．6 本章小結(jié)
習(xí)題

第10章 智能機(jī)器人
10．1 引言
10．2 機(jī)器人的智能技術(shù)
10．2．1 智能感知技術(shù)
10．2．2 智能導(dǎo)航與規(guī)劃
10．2．3 智能控制與操作
10．2．4 情感計(jì)算
10．2．5 智力發(fā)育
10．2．6 智能交互
10．3 智能機(jī)器人應(yīng)用
10．4 智能機(jī)器人發(fā)展趨勢(shì)
10．5 本章小結(jié)
習(xí)題

第11章 互聯(lián)網(wǎng)智能
11．1 引言
11．2 語(yǔ)義Web
11．2．1 語(yǔ)義Web的層次模型
11．2．2 Web技術(shù)演化
11．3 本體知識(shí)管理
11．4 搜索引擎
11．5 知識(shí)圖譜
11．5．1 知識(shí)圖譜的定義
11．5．2 知識(shí)圖譜的架構(gòu)
11．5．3 知識(shí)圖譜的構(gòu)建
11．5．4 知識(shí)圖譜的應(yīng)用
11．6 集體智能
11．6．1 集體智能的定義
11．6．2 社群智能
11．6．3 集體智能
11．6．4 腦
11．7 本章小結(jié)
習(xí)題

第12章 類腦智能
12．1 引言
12．2 大數(shù)據(jù)智能
12．3 腦科學(xué)與類腦研究
12．3．1 歐盟人腦計(jì)劃
12．3．2 美國(guó)腦計(jì)劃
12．3．3 中國(guó)腦計(jì)劃
12．4 神經(jīng)形態(tài)芯片
12．5 類腦智能路線圖
習(xí)題
參考文獻(xiàn)