人工智能

1 绪论
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的研究目标及基本内容
1.3 人工智能的研究途径
1.4 人工智能的研究领域
本章小结
思考题与习题
2 知识表示
2.1 知识与知识表示概述
2.2 谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 语义网络表示法
2.5 框架表示法
2.6 过程表示法
2.7 Petri网表示法
2.8 面向对象表示法
本章小结
思考题与习题
3 搜索与启发式推理
3.1 概述
3.2 状态空间表示法及其解的搜索
3.3 状态空间的盲目搜索策略
3.4 启发式搜索原理
3.5 启发式搜索法
3.6 与/或树的启发式搜索
3.7 博弈对策
本章小结
思考题与习题
4 推理
4.1 推理的基本概念
4.2 推理的控制策略
4.3 模式匹配
4.4 冲突消解策略
4.5 归结演绎推理
4.6 基于规则的演绎推理
4.7 不确定推理和非单调推理
本章小结
思考题与习题
5 专家系统
5.1 基本概念
5.2 专家系统的一般结构
5.3 专家系统与常规的计算机程序系统区别
5.4 建造专家系统
5.5 专家系统的开发工具
5.6 专家系统举例
本章小结
思考题与习题
6 机器学习
6.1 机器学习概述
6.2 机器学习的模型、策略和方法
6.3 学习方法的比较和展望
本章小结
思考题与习题
7 人工神经网络
7.1 基本概念
7.2 神经网络基本模型
7.3 神经网络在专家系统中的应用
7.4 神经网络应用实例
本章小结
思考题与习题
附录 动物识别专家系统
参考文献