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| 編輯推薦： |
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介绍人工智能在各领域中的研究，如人工智能在机器学习、专家系统、智能体、自然语言处理及其他领域的研究。在组织结构递进的同时，每章还配以实例、小结及思考与练习，加深读者对知识的理解及运用。
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| 內容簡介： |
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《人工智能导论》从人工智能的基本知识点（知识表示、搜索策略、确定性推理和不确定性推理等）入手，在全面讲解基础知识之后，进一步介绍人工智能在各领域中的研究，如人工智能在机器学习、专家系统、智能体、自然语言处理及其他领域的研究，并且配有丰富的实例方便读者理解学习，帮助读者由浅入深地学习人工智能知识。《人工智能导论》按照人工智能的知识体系结构系统讲解各知识点，并且在每章末配有思考与练习，帮助读者理解和自测。《人工智能导论》内容全面、重点突出、由浅入深、方便理解、实用性强。各章节既相互独立又相互关联，适合项目化教学、课程设计、专题培训等。《人工智能导论》既可以作为高等院校计算机类专业的相关课程教材，也可以作为相关培训机构的辅导用书。
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| 目錄：
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前言第1章 绪论11.1 什么是人工智能11.1.1 人工智能的定义11.1.2 人工智能研究的特点31.2 人工智能发展简史31.3 人工智能的研究方法71.3.1 符号主义71.3.2 连接主义81.3.3 行为主义91.4 人工智能的应用领域101.5 本章小结141.6 思考与练习14第2章 知识表示152.1 概述152.2 一阶谓词逻辑表示法152.2.1 命题逻辑162.2.2 谓词逻辑162.3 产生式表示法212.3.1 产生式212.3.2 产生式系统的组成222.3.3 产生式系统的基本过程242.4 语义网络表示法292.4.1 语义网络302.4.2 语义网络的推理及其特点342.5 框架表示法352.5.1 框架结构352.5.2 框架表示法及其特点372.6 本章小结392.7 思考与练习39第3章 搜索策略403.1 概述403.2 问题求解过程的形式表示413.2.1 状态空间表示法413.2.2 与或树表示法433.3 状态空间图的盲目搜索策略463.3.1 广度优先搜索策略463.3.2 深度优先搜索策略483.4 状态空间图的启发式搜索策略503.4.1 估价函数与择优搜索513.4.2 启发式搜索A算法523.4.3 A*算法543.5 与或树的搜索策略573.5.1 与或树的盲目搜索策略573.5.2 与或树的启发式搜索策略603.5.3 博弈树的启发式搜索策略633.6 本章小结673.7 思考与练习67第4章 确定性推理684.1 自然演绎推理684.2 归结演绎推理694.2.1 子句集694.2.2 海伯伦定理714.2.3 鲁滨逊归结原理734.2.4 归结反演754.3 与或型的演绎推理764.3.1 与或型的正向演绎推理764.3.2 与或型的逆向演绎推理804.3.3 与或型的双向演绎推理824.4 本章小结834.5 思考与练习83第5章 不确定性推理855.1 不确定性推理概述855.1.1 不确定性及其类型855.1.2 不确定性推理要解决的基本问题865.1.3 不确定性推理方法分类875.2 主观贝叶斯方法885.2.1 不确定性推理的概率基础885.2.2 不确定性的表示895.2.3 不确定性的传递算法905.3 证据理论915.3.1 D-S理论925.3.2 基于证据理论的不确定性推理935.4 模糊推理955.4.1 模糊理论955.4.2 模糊推理相关概念975.5 粗糙集理论995.5.1 粗糙集理论的基本概念995.5.2 粗糙集在知识发现中的应用1025.6 本章小结1055.7 思考与练习105第6章 机器学习1076.1 机器学习概述1076.1.1 机器学习的基本概念1076.1.2 机器学习发展历程1086.1.3 机器学习分类1106.2 归纳学习1106.2.1 归纳学习的基本概念1106.2.2 归纳学习的分类1116.2.3 归纳学习的方法1136.3 人工神经网络学习1166.3.1 简介1166.3.2 基于反向传播网络的学习1186.3.3 基于Hopfield神经网络的学习1216.4 深度学习1256.4.1 简介1256.4.2 深度学习经典模型1266.5 强化学习1286.5.1 简介1286.5.2 强化学习的经典算法1296.6 本章小结1306.7 思考与练习131第7章 专家系统1327.1 专家系统概述1327.1.1 专家系统的基本概念1327.1.2 专家系统的发展历程1347.1.3 专家系统的基本结构及工作原理1357.2 专家系统的设计与实现1377.2.1 专家系统的开发步骤1377.2.2 需求分析1387.2.3 知识获取1387.2.4 系统设计1397.3 专家系统的开发工具与环境1407.3.1 通用型知识表达语言1407.3.2 骨架系统1417.3.3 组合型开发工具1427.4 新型专家系统研究1437.4.1 分布式专家系统1437.4.2 协同式专家系统1447.4.3 神经网络专家系统1457.4.4 基于互联网的专家系统1477.5 案例分析1497.5.1 医学专家系统1507.5.2 动物识别专家系统1517.5.3 探矿专家系统1527.6 本章小结1547.7 思考与练习154第8章 智能体与多智能体系统1558.1 智能体与多智能体系统概述1558.1.1 智能体与多智能系统的基本概念1558.1.2 智能体与多智能系统的特点1568.2 智能体理论1578.2.1 智能体的结构1578.2.2 智能体的分类1578.3 多智能体系统1608.3.1 多智能体系统的结构1608.3.2 多智能体系统的关键问题1608.3.3 多智能体系统的应用1638.4 移动智能体1668.4.1 移动智能体概述1678.4.2 移动智能体的技术难点1688.5 案例分析1698.5.1 火星移动智能体1708.5.2 供应商评估方法1718.6 本章小结1728.7 思考与练习173第9章 自然语言处理1749.1 自然语言处理概述1749.1.1 自然语言处理的基本概念1749.1.2 自然语言处理的发展历程1759.2 自然语言处理的基础研究内容1779.2.1 自然语言处理的层次1779.2.2 词法分析1789.2.3 句法分析1799.2.4 语义分析1819.3 自然语言处理的应用技术1839.3.1 机器翻译1849.3.2 信息检索1869.3.3 问答系统1889.4 案例分析1909.4.1 自然语言自动理解系统1909.4.2 中文文本的词频统计1919.5 本章小结1929.6 思考与练习192第10章 人工智能在一些领域的研究19310.1 机器人学19310.1.1 机器人学概述19310.1.2 机器人系统19510.1.3 机器人的应用与展望19610.1.4 足球机器人案例分析19810.2 智能规划19910.2.1 智能规划概述19910.2.2 智能规划的应用20010.2.3 智能电网案例分析20110.3 数据挖掘20510.3.1 数据挖掘概述20510.3.2 数据挖掘的常用技术与应用20710.3.3 数据挖掘在气象预报研究中的应用20810.4 本章小结21010.5 思考与练习
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人工智能是计算机学科的重要分支，从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。当前我国人工智能产业发展势头良好、空间巨大，以信息技术与制造技术深度融合为主线，推动新一代人工智能技术的产业化与集成化。现阶段人工智能的专业技术人才缺口很大，具有此方面专业技能的人才相对较少，但此领域发展前景被普遍看好。本书在介绍基础知识和领域应用的同时，加入丰富实例，由浅入深地介绍知识点。本书可以引导读者快速掌握人工智能的基本知识，进而对人工智能在各领域中的研究进行学习，重点突出，便于理解。本书介绍了人工智能的基本知识以及应用发展，全书共10章，包括人工智能概述、人工智能的知识表示、搜索策略、确定性推理和不确定性推理、机器学习、专家系统、智能体与多智能体系统、自然语言处理和人工智能在其他领域的研究，例如机器人学、智能规划、数据挖掘等。涵盖了人工智能从初学到进阶的主要内容，各章具体内容如下。? 第1章：绪论，内容包括人工智能的定义及特点、人工智能的发展简史、人工智能的研究方法和人工智能的应用领域等。? 第2章：主要讲解了知识表示，包括概述、一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法等。? 第3章：主要讲解了搜索策略，包括概述、问题求解过程的形式表示、状态空间图的盲目搜索策略、状态空间图的启发式搜索策略、与或树的搜索策略等。? 第4章：主要讲解了确定性推理，包括自然演绎推理、归结演绎推理、与或型的演绎推理等。? 第5章：主要讲解了不确定性推理，包括不确定性推理概述、主观贝叶斯方法、证据理论、模糊推理、粗糙集理论等。? 第6章：主要讲解了机器学习，包括机器学习概述、归纳学习、人工神经网络学习、深度学习、强化学习等。? 第7章：主要讲解了专家系统，包括专家系统概述、专家系统的设计与实现、专家系统的开发工具与环境、新型专家系统研究、案例分析等。? 第8章：主要讲解了智能体与多智能体系统，包括智能体与多智能体系统概述、智能体理论、多智能体系统、移动智能体、案例分析等。? 第9章：主要讲解了自然语言处理，包括自然语言处理概述、自然语言处理的基础研究内容、自然语言处理的应用技术、案例分析等。? 第10章：主要讲解了人工智能在一些领域的研究，包括机器人学、智能规划、数据挖掘等。主要特点笔者多年来一直从事人工智能相关课程的讲授及理论研究工作，并在多个项目中对人工智能进行深入研究，有丰富的教学实践和编写经验。本书内容丰富全面，举例充分，不仅有人工智能的基础知识，更有人工智能发展的相关内容。在内容编排上，按照读者学习的一般规律，由浅入深，条理清晰。在组织结构递进的同时，每章还配以实例、小结及思考与练习，针对人工智能在各领域的研究进行讲解，加深读者对知识的理解及运用。能够帮助读者快速、全面地学习人工智能，提高学习效率。本书具有以下鲜明的特点：? 从零开始，轻松入门。? 图解案例，清晰直观。? 图文并茂，操作简单。? 实例引导，专业经典。? 学以致用，注重实践。读者对象本书可以作为高等院校计算机相关专业本科及研究生的教材，也可以作为相关培训机构的辅导用书，同时也非常适合作为专业人员的参考手册。? 学习人工智能的初级读者。? 具有一定人工智能基础知识、希望进一步深入理解人工智能的中级读者。? 人工智能的专业技术人员。本书由哈尔滨理工大学王健教授、哈尔滨师范大学赵国生教授和哈尔滨理工大学赵中楠副教授任主编，齐鲁工业大学谭秀红任副主编。王健主要负责1～4章内容，赵国生主要负责5～6章内容，赵中楠主要负责7～10章内容，谭秀红负责部分章节的编写与统稿工作，宋一兵参与了编写工作并负责书稿的审查与校对。这里要特别感谢王妍力、刘嘉欣、刘佳、刘光辉、陈静、王晓、詹秀颖、葛惠杰和郝帅等研究生参与了编辑与校对工作，正是在他们的辛苦努力下，本书才能够展现给各位读者，在此一并表示感谢。同时，本书得到以下项目支持：国家自然科学基金项目“基于认知循环的任务关键系统可生存性自主增长模型与方法（61403109）”、国家自然科学基金项目“可生存系统的自主认知模式研究（61202458）”、高等学校博士点专项基金项目“任务关键系统可信性增强的自律机理研究（20112303120007）”和黑龙江省自然科学基金项目。感谢您选择了本书，希望能对您的工作和学习有所帮助，也希望您把对本书的意见和建议告诉我们。“面向感知质量保障的移动群智感知方法研究（LH2020F034）”。
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