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人工智能基础 版权信息
- ISBN：7040110970
- 条形码：9787040110975 ; 978-7-04-011097-5
- 装帧：简裝本
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能基础 内容简介
本书是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果，是面向21世纪课程教材。 本书内容丰富、详实，脉络清晰，系统介绍了人工智能的基本原理、方法及其应用技术，并全面反映了国内外人工智能领域研究和应用的*新进展。全书共9章，**章阐述人工智能研究和应用的概况以及人工智能的发展；第二、三章介绍人工智能的基本概念、方法和技术，包括问题求解的基本方法和知识表示；第四到第六章讨论人工智能技术的主要应用，包括：基于知识的系统、自动规划和配置、机器学习；第七到第九章旨在拓广人工智能的研究和应用，包括非单调推理和软计算、机器感知、Agent技术和信息基础智能化。本书可作为高等院校计算机专业高年级本科生教材，也可供工程技术人员参考使用。
人工智能基础 目录
**章 人工智能研究的发展和基本原则 1.1 人工智能的研究和应用 1.2 人工智能研究的发展 1.3 人工智能研究的成果 1.4 人工智能研究的基本原则 1.5 存在的问题和发展前景 习题 参考文献第二章 问题求解的基本方法 2.1 一般图搜索 2.2 问题归纳 2.3 基于归结的演绎推理 2.4 基于规则的演绎推理 本章小结 习题 参考文献第三章 知识表示 3.1 知识和知识表示 3.2 产生式表示 3.3 结构化表示 3.4 知识表示的实用化问题 本章小结 习题 参考文献第四章 基于知识的系统 4.1 KB系统的开发 4.2 设计基于产生式表示的KB系统开发工具 4.3 专家系统实例——MYCIN 4.4 问题求解的结构化组织 本章小结 习题 参考文献第五章 自动规划和配置 5.1 经典规划技术 5.2 自动规划技术的新进展 5.3 自动配置 本章小结 习题 参考文献第六章 机器学习 6.1 机器学习概论 6.2 示例学习 6.3 基于解释的学习 6.4 遗传算法 6.5 加强学习 6.6 基于范例的学习 6.7 知识发现与数据挖掘 本章小结 习题 参考文献第七章 非单调推理和软计算 7.1 传统逻辑系统的局限性 7.2 非单调推理 7.3 不确定推理 7.4 模糊逻辑和模糊推理 7.5 神经网络 本章小结 习题 参考文献第八章 机器感知 8.1 视觉与视觉图像 8.2 图像特征提取 8.3 视觉模型与识别 8.4 自然语言理解 8.5 机器翻译 本章小结 习题 参考文献第九章 Agent技术和信息基础设施智能化 9.1 Agent技术的研究和发展 9.2 多Agent协作 9.3 Agent通信 9.4 信息基础设施的智能化 本章小结 习题 参考文献
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