前言
第1章绪论
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
第2章知识表示
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
第3章搜索算法
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
3.3.3A*算法
3.4博弈搜索
3.4.1极大极小过程
3.4.2α-β过程
3.5本章小结
习题
第4章自动推理
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产生式系统
4.5.1产生式系统的基本结构
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
第5章机器学习
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
5.6.2Q-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
第6章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
第7章专家系统
7.1引言
7.1.1什么是专家系统
7.1.2专家系统的发展过程
7.2专家系统的基本结构
7.3专家系统MYCIN
7.3.1咨询子系统
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专家系统开发工具
7.4.1OKPS中的知识表示
7.4.2推理控制语言ICL
7.5专家系统应用
7.6本章小结
习题
第8章自然语言处理
8.1引言
8.2自然语言处理的层次
8.3机器翻译
8.4对话系统
8.5问答系统
8.6文本生成
8.7本章小结
习题
第9章多智能体系统
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
第10章智能机器人
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
第11章互联网智能
11.1引言
11.2语义Web
11.2.1语义Web的层次模型
11.2.2Web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集体智能系统
11.6.4全球脑
11.7本章小结
习题
第12章类脑智能
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