人工智能导论

第1章绪论1.1引言1.1.1围棋系统——中国“绝艺”1.1.2人工智能的定义…1.2人工智能的发展历史1.2.1人工智能发展历史1.2.2我国人工智能发展历史1.3人工智能的基本研究内容1.3.1认知科学1.3.2知识表示1.3.3知识应用1.3.4知识推理·1.3.5机器感知1.3.6机器思维1.3.7机器学p>1.3.8机器行为1.3.9智能系统与智能计算机的构造技术1.4人工智能的典型应用场景1.4.1交通?1.4.2制造业1.4.3电力行业1.4.4农业1.4.5电商1.5本章小结思考题与第2章知识表示方法2.1引言2.1.1知识的概念2.1.2知识的特2.1.3知识表示的概念2.2谓词逻辑表示法2.2.1命题逻辑2.2.2谓词逻辑2.2.3知识的谓词逻辑表示法2.2.4谓词逻辑表示法的特点2.3产生式表示法…2.3.1产生式2.3.2产生式系统2.3.3产生式表示法的特点2.4语义网络表示法2.4.1语义网络的概念2.4.2常用语义关系…2.4.3知识的语义网络表示法2.4.4语义网络的推理过程·2.4.5语义网络表示法的特点2.5框架表示法…2.5.1框架的一般结构·2.5.2知识的框架表示法2.5.3框架表示法的特点2.6状态空间表示法2.6.1知识的状态空间方法2.6.2状态空间的图描述2.7本章小结思考题与第3章搜索策略3.1引言3.2盲目搜索及其应用3.2.1深度优先搜索3.2.2宽度优先搜索3.3启发式搜索及其应用3.3.1启发信息和评估函数3.3.2通用图搜索算法3.3.3A*算法博弈搜索及其应用3.4.1博弈搜索的基本概念3.4.2极大极小算法原理与实例3.4.3a-β算法原理与实例3.5本章小结思考题与第4章机器学p>4.1引言4.1.1机器学本概念4.1.2机器学用场景4.2机器学类4.2.1监督学p>4.2.2无监督学p>4.2.3半监督学p>4.2.4迁移学p>4.2.5强化学p>4.3机器学算法及其应用4.3.1回归算法4.3.2聚类算法4.3.3降维算法4.3.4贝叶斯算法4.3.5支持向量机算法4.3.6遗传算法4.3.7蚁群算法4.4本章小结思考题与第5章人工神经网络与深度学p>5.1 引言5.1.1人工神经网络和神经元5.1.2深度学义与特点5.2BP神经网络及其学5.2.1BP神经网络结构5.2.2BP学5.2.3 BP学的实现……9.2.1感知技术9.2.2定位导航与规划技术.9.2.3控制技术…9.2.4交互技术9.3智能机器人应用9.3.1服务机器人·9.3.2工业机器人…9.4智能机器人发展趋势9.5本章小结思考题与参考文献?