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人工智能

人工智能

定 價(jià):¥42.00

作 者: 黨建武 等編著
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 人工智能

ISBN: 9787121165719 出版時(shí)間: 2012-05-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 355 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《高等學(xué)校計(jì)算機(jī)規(guī)劃教材:人工智能》共分為11章,除第1章人工智能概述外,其余內(nèi)容劃分為四大部分。第一部分為確定性人工智能的三大基本技術(shù),包括第2,3,4章的知識(shí)表示、確定性推理和搜索部分。第二部分包括第5章不確定性人工智能和第6章的智能算法。第三部分為人工智能的重要研究領(lǐng)域,包括第7章的分布式人工智能,第8章的機(jī)器學(xué)習(xí),第9章的專家系統(tǒng)。第四部分為人工智能應(yīng)用部分,包括第10章的人工智能設(shè)計(jì)語(yǔ)言和第11章的人工智能的應(yīng)用舉例。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《人工智能》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的定義和研究目標(biāo)
1.1.1 人工智能的定義
1.1.2 人工智能的研究目標(biāo)
1.2 人工智能研究的基本內(nèi)容及其特點(diǎn)
1.2.1 人工智能研究的基本內(nèi)容
1.2.2 人工智能研究的特點(diǎn)
1.3 人工智能的基本技術(shù)
1.3.1 推理技術(shù)
1.3.2 搜索技術(shù)
1.3.3 知識(shí)表示與知識(shí)庫(kù)技術(shù)
1.3.4 歸納技術(shù)
1.3.5 聯(lián)想技術(shù)
1.4 人工智能的發(fā)展史
1.4.1 孕育期(1956年以前)
1.4.2 形成期(1956-1970年)
1.4.3 知識(shí)應(yīng)用期(20世紀(jì)70年代到80年代末)
1.4.4 綜合集成期(20世紀(jì)80年代末至今)
1.5 人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域
1.6 人工智能研究的不同學(xué)派及其爭(zhēng)論
1.6.1 人工智能的三大學(xué)派
1.6.2 人工智能理論的爭(zhēng)論
1.6.3 人工智能研究方法的爭(zhēng)論
1.7 人工智能進(jìn)展
1.7.1 人工智能發(fā)展面臨的困難
1.7.2 人工智能與云計(jì)算
1.7.3 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)
1.7.4 人工智能發(fā)展的新趨勢(shì)
習(xí)題一
第2章 知識(shí)表示
2.1 一階謂詞邏輯表示法
2.1.1 一階謂詞邏輯表示法
2.1.2 一階謂詞邏輯表示法的特點(diǎn)
2.1.3 一階謂詞表示法的應(yīng)用舉例
2.2 產(chǎn)生式表示法
2.2.1 產(chǎn)生式與產(chǎn)生式系統(tǒng)
2.2.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的分類及其特點(diǎn)
2.2.3 產(chǎn)生式表示法應(yīng)用舉例
2.3 框架表示
2.3.1 框架與框架網(wǎng)絡(luò)
2.3.2 框架的推理及其特點(diǎn)
2.4 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法
2.4.1 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)
2.4.2 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的推理及其特點(diǎn)
2.5 面向?qū)ο蟊硎痉?br />2.5.1 面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示
2.5.2 面向?qū)ο笾R(shí)表示法的特點(diǎn)
習(xí)題二
第3章 經(jīng)典邏輯推理
3.1 推理的基本概念
3.1.1 推理方式及其分類
3.1.2 推理的控制策略
3.1.3 模式匹配及其變量代換
3.2 自然演繹推理
3.3 歸結(jié)演繹推理
3.3.1 謂詞公式化為子句集的方法
3.3.2 海伯倫理論
3.3.3 魯賓遜歸結(jié)原理
3.3.4 歸結(jié)反演
3.3.5 基于歸結(jié)反演的問(wèn)題求解
3.3.6 歸結(jié)反演策略
3.4 與/或形的演繹推理
3.4.1 與/或形的正向演繹推理
3.4.2 與/或形的逆向演繹推理
3.4.3 代換的一致性與剪枝策略
習(xí)題三
第4章 搜索策略
4.1 問(wèn)題求解過(guò)程的形式表示
4.1.1 狀態(tài)空間表示法
4.1.2 與/或樹表示法
4.2 狀態(tài)空間的盲目搜索策略
4.2.1 寬度優(yōu)先搜索
4.2.2 深度優(yōu)先搜索
4.2.3 有界深度優(yōu)先搜索
4.2.4 代價(jià)樹的寬度優(yōu)先搜索
4.2.5 代價(jià)樹的深度優(yōu)先搜索
4.3 狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索策略
4.3.1 估價(jià)函數(shù)與擇優(yōu)搜索
4.3.2 圖的有序搜索與A?算法
4.3.3 A?算法應(yīng)用舉例
4.4 與/或樹的搜索策略
4.4.1 與/或樹的寬度優(yōu)先搜索
4.4.2 與/或樹的有界深度優(yōu)先搜索
4.4.3 與/或樹的有序搜索
4.4.4 博弈樹的啟發(fā)式搜索
4.5 搜索性能的量度
習(xí)題四
第5章 知識(shí)的不確定性與不確定推理
5.1 知識(shí)的不確定性
5.1.1 證據(jù)的不確定性
5.1.2 規(guī)則的不確定性
5.1.3 推理的不確定性
5.2 不確定推理的概率基礎(chǔ)
5.3 確定性理論
5.3.1 可信度的概念
5.3.2 CF模型
5.3.3 帶加權(quán)因子的可信度推理
5.4 主觀Bayes方法
5.4.1 知識(shí)不確定性的表示
5.4.2 證據(jù)不確定性的表示
5.4.3 組合證據(jù)不確定性的計(jì)算
5.4.4 不確定性的更新
……第6章 智能算法
第7章 分布式人工智能
第8章 機(jī)器學(xué)習(xí)
第9章 專家系統(tǒng)
第10章 人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言
第11章 人工智能應(yīng)用舉例

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