探索人工智能-人工智能原理及其应用研究

第1章 人工智能领域初探
1.1 人工智能的产生与发展
1.2 人工智能的定义及分类
1.3 人工智能的发展对人类的影响
第2章 人工智能探索之知识表示
2.1 什么是知识表示
2.2 谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 语义网络表示法
2.5 框架表示法
2.6 过程表示法
2.7 面向对象表示法
第3章 人工智能探索之神经网络与深度学习
3.1 探索神经网络的发展
3.2 神经元与神经网络
3.3 BP神经网络及其学习算法
3.4 卷积神经网络
3.5 生成对抗网络
3.6 深度学习的应用探究
第4章 人工智能探索之机器学习
4.1 了解机器学习
4.2 决策树
4.3 贝叶斯方法
4.4 支持向量机方法
4.5 关联规则方法
4.6 聚类方法
4.7 迁移学习
4.8 强化学习方法
第5章 人工智能探索之自然语言处理
5.1 了解自然语言处理
5.2 自然语言理解
5.3 词法、句法及语义分析
5.4 真实文本的处理
5.5 信息搜索技术
5.6 机器翻译技术
5.7 语音识别技术
第6章 人工智能探索之智能图像技术
6.1 了解生物特征识别
6.2 生物特征识别中的图像处理技术
6.3 多模态生物特征识别中的信息融合
第7章 人工智能探索之分布智能和Agetlt技术
7.1 什么是分布智能
7.2 探索Agent的结构
7.3 多Agent系统研究
7.4 移动Agent研究
第8章 人工智能探索之搜索技术
8.1 什么是搜索技术
8.2 盲目搜索方法
8.3 启发式搜索方法
8.4 博弈
8.5 遗传算法
第9章 人工智能探索之专家系统
9.1 什么是专家系统
9.2 专家系统的组成与结构
9.3 知识获取方法
9.4 专家系统的解释机制
9.5 专家系统的开发方法及工具
第10章 人工智能探索之智能机器人
10.1 探索智能机器人
10.2 智能机器人感知技术
10.3 智能机器人导航技术
第11章 人工智能探索之Python的运用
11.1 什么是Python
11.2 如何运用Python
11.3 Python的搜索策略
第12章 人工智能的应用领域探究
12.1 人工智能影响下的智慧城市
12.2 人工智能影响下的智慧交通
12.3 人工智能影响下的智能家居
12.4 人工智能影响下的智慧医疗
12.5 人工智能影响下的智慧教育
第13章 人工智能的机遇与未来
13.1 人工智能的行业应用现状
13.2 人工智能面临的挑战
13.3 人工智能的未来发展及展望
参考文献