機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用研究

第1章 緒論
1．1 機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能
1．2 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)
1．3 人工智能的研究內(nèi)容
1．4 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
1．5 機(jī)器人的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
第2章 機(jī)器學(xué)習(xí)
2．1 記憶學(xué)習(xí)
2．2 示例學(xué)習(xí)
2．3 決策樹學(xué)習(xí)
2．4 類比學(xué)習(xí)
2．5 解釋學(xué)習(xí)
2．6 知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘
第3章 人工智能技術(shù)
3．1 知識表示
3．2 確定性推理
3．3 不確定性推理
3．4 搜索策略
3．5 自然語言理解
第4章 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法
4．1 正態(tài)貝葉斯分類器
4．2 K近鄰算法
4．3 決策樹
4．4 AdaBoost
4．5 梯度提升樹
第5章 智能信息處理技術(shù)
5．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5．2 深度學(xué)習(xí)
5．3 遺傳算法
5．4 粗糙集方法
5．5 模糊計算
第6章 人工智能的關(guān)鍵技術(shù)——模式識別
6．1 文字識別技術(shù)
6．2 語音識別技術(shù)
6．3 圖像識別技術(shù)
第7章 專家系統(tǒng)與智能控制
7．1 專家系統(tǒng)
7．2 智能控制
第8章 人工智能技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用
8．1 機(jī)器人概述
8．2 人工智能在機(jī)器人學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
8．3 人工智能在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用
8．4 人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)