- 清华大学出版社
- 9787302584681
- 1-1
- 433179
- 60237226-0
- 16开
- 2021年9月
- 482
- 工学
- 计算机科学与技术
- 计算机
- 本科
作者简介
内容简介
《人工智能导论》系统地论述了经典人工智能的基础理论及人工智能主要研究领域的基础知识与应用。
《人工智能导论》共11章。前5章介绍经典人工智能的基础理论，包括人工智能的发展历史、状态空间表示及其搜索技术、问题归约表示及其搜索技术、确定性推理以及不确定推理；接下来的5章介绍人工智能主要研究领域的基础知识与应用，包括遗传算法、群智能算法、人工神经网络、机器学习基础、模式识别；最后一章介绍了非常具代表性的人工智能技术，并分析了未来人工智能的发展趋势及其面临的挑战。每章都附有本章内容框图、习题和参考文献。
《人工智能导论》可作为高等院校智能科学与技术、计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、模式识别与人工智能等专业的低年级本科生或专科生的教材，也可作为人文社科类各专业本科生的通识课程教材，还可供对人工智能技术及其应用感兴趣的工程技术人员参考。
《人工智能导论》特色：
系统而全面地介绍经典人工智能历史、现状及主要应用领域；两大知识表示方法及相应搜索技术；确定性推理以及不确定性推理；遗传算法、群智能以及人工神经网络；机器学习与模式识别。在内容选取上，侧重介绍基础的原理和技术，尽可能全面描述不同知识点的各种方法策略。
《人工智能导论》采用统一框架，整体连贯不失系统性。
每章附有本章内容框图、章节习题，习题既包括理解性的讨论类题目，也有技巧性的计算类题目，希望读者可以通过这些习题巩固掌握相关方法的本质和根本理念。
《人工智能导论》共11章。前5章介绍经典人工智能的基础理论，包括人工智能的发展历史、状态空间表示及其搜索技术、问题归约表示及其搜索技术、确定性推理以及不确定推理；接下来的5章介绍人工智能主要研究领域的基础知识与应用，包括遗传算法、群智能算法、人工神经网络、机器学习基础、模式识别；最后一章介绍了非常具代表性的人工智能技术，并分析了未来人工智能的发展趋势及其面临的挑战。每章都附有本章内容框图、习题和参考文献。
《人工智能导论》可作为高等院校智能科学与技术、计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、模式识别与人工智能等专业的低年级本科生或专科生的教材，也可作为人文社科类各专业本科生的通识课程教材，还可供对人工智能技术及其应用感兴趣的工程技术人员参考。
《人工智能导论》特色：
系统而全面地介绍经典人工智能历史、现状及主要应用领域；两大知识表示方法及相应搜索技术；确定性推理以及不确定性推理；遗传算法、群智能以及人工神经网络；机器学习与模式识别。在内容选取上，侧重介绍基础的原理和技术，尽可能全面描述不同知识点的各种方法策略。
《人工智能导论》采用统一框架，整体连贯不失系统性。
每章附有本章内容框图、章节习题，习题既包括理解性的讨论类题目，也有技巧性的计算类题目，希望读者可以通过这些习题巩固掌握相关方法的本质和根本理念。
目录
第1章 概论
1．1 人工智能的定义
1．1．1 生物智能与人类智能
1．1．2 人工智能
1．2 人工智能的发展史和研究现状
1．2．1 萌芽期（1956年以前）
1．2．2 形成期（1956-1970年）
1．2．3 黯淡期（1966-1974年）
1．2．4 繁荣期（1970-1988年）
1．2．5 集成发展期（1986-2005年）
1．2．6 发展新时代（2006年至今）
1．2．7 人工智能的研究现状
1．3 人工智能三大学派
1．3．1 图灵测试
1．3．2 符号主义
1．3．3 连接主义
1．3．4 行为主义
1．3．5 三大学派的争论
1．4 人工智能的应用领域
1．4．1 计算机视觉
1．4．2 自然语言处理
1．4．3 认知与推理
1．4．4 机器人学
1．4．5 博弈与伦理
1．4．6 机器学习
本章小结
习题1
参考文献
第2章 状态空间知识表示及其搜索技术
2．1 经典问题
2．2 状态空间表示法
2．2．1 状态空间的基本构成
2．2．2 状态空间的问题表示
2．3 状态空间搜索的一般过程
2．3．1 搜索的一般概念
2．3．2 状态空间图搜索
2．4 盲目式搜索
2．4．1 宽度优先搜索
2．4．2 深度优先搜索
2．4．3 有界深度优先搜索
2．4．4 等代价搜索
2．5 启发式搜索
2．5．1 估价函数与启发式信息
2．5．2 局部择优搜索
2．5．3 全局择优搜索
2．5．4 A*算法
2．6 搜索算法的评价标准
本章小结
习题2
参考文献
……
第3章 问题归约知识表示及其搜索技术
第4章 确定性推理
第5章 不确定性推理
第6章 遗传算法
第7章 群智能算法
第8章 人工神经网络
第9章 机器学习基础
第10章 模式识别
第11章 未来人工智能
1．1 人工智能的定义
1．1．1 生物智能与人类智能
1．1．2 人工智能
1．2 人工智能的发展史和研究现状
1．2．1 萌芽期（1956年以前）
1．2．2 形成期（1956-1970年）
1．2．3 黯淡期（1966-1974年）
1．2．4 繁荣期（1970-1988年）
1．2．5 集成发展期（1986-2005年）
1．2．6 发展新时代（2006年至今）
1．2．7 人工智能的研究现状
1．3 人工智能三大学派
1．3．1 图灵测试
1．3．2 符号主义
1．3．3 连接主义
1．3．4 行为主义
1．3．5 三大学派的争论
1．4 人工智能的应用领域
1．4．1 计算机视觉
1．4．2 自然语言处理
1．4．3 认知与推理
1．4．4 机器人学
1．4．5 博弈与伦理
1．4．6 机器学习
本章小结
习题1
参考文献
第2章 状态空间知识表示及其搜索技术
2．1 经典问题
2．2 状态空间表示法
2．2．1 状态空间的基本构成
2．2．2 状态空间的问题表示
2．3 状态空间搜索的一般过程
2．3．1 搜索的一般概念
2．3．2 状态空间图搜索
2．4 盲目式搜索
2．4．1 宽度优先搜索
2．4．2 深度优先搜索
2．4．3 有界深度优先搜索
2．4．4 等代价搜索
2．5 启发式搜索
2．5．1 估价函数与启发式信息
2．5．2 局部择优搜索
2．5．3 全局择优搜索
2．5．4 A*算法
2．6 搜索算法的评价标准
本章小结
习题2
参考文献
……
第3章 问题归约知识表示及其搜索技术
第4章 确定性推理
第5章 不确定性推理
第6章 遗传算法
第7章 群智能算法
第8章 人工神经网络
第9章 机器学习基础
第10章 模式识别
第11章 未来人工智能
