简介
本书阐述了人工智能语言、搜索原理、知识表示、知识获取和机器学习、演绎和推理、专家系统和人工神经网等内容。
目录
目录
第一章 绪论
1.1 人工智能的产生和发展
1.2 什么是人工智能
1.3 人工智能的主要研究内容及其应用
习题
第二章 人工智能语言
2.1 概述
2.2 LISP语言
2.3 PROLOG语言
习题
第三章 人工智能的逻辑基础
3.1 谓词演算及其合式公式
3.2 合式公式的定义和性质
3.3 置换与合一
3.4 归结原理
3.5 归结策略
3.6 谓词演算在问题求解中的应用
习题
第四章 搜索原理
4.1 问题的状态空间表示
4.2 盲目搜索
4.3 启发式搜索
4.4 与或图搜索
4.5 博奕树的搜索
4.6 搜索效率
习题
第五章 知识及其表示
5.1 知识及其分类
5.2 知识表示的一般方法
5.3 知识获取和机器学习
习题
第六章 演绎和推理
6.1 概述
6.2 基于规则的演绎系统
6.3 不确定性推理
6.4 非单调逻辑推理
习题
第七章 计算机视觉
7.1 计算机视觉原理
7.2 视觉的低层处理
7.3 视觉的中层处理
7.4 三维物体的表达与识别
7.5 运动视觉
7.6 视觉的高层处理
习题
第八章 自然语言理解
8.1 概述
8.2 语言和语言理解
8.3 语言的自动分析
8.4 自然语言理解的应用
习题
第九章 专家系统
9.1 专家系统概论
9.2 专家系统的设计与开发
9.3 专家系统开发工具
9.4 专家系统的评价
9.5 专家系统示例
习题
第十章 人工神经网
10.1 概述
10.2 感知器
10.3 反馈网络
10.4 自组织神经网络
10.5 神经网的应用
习题
参考文献（中文）
参考文献（英文）
英汉术语对照
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