人工智能基础——面向21世纪课程教材

图书标准信息

• 作者 何钦铭 著；高济；朱淼良
• 出版社 高等教育出版社
• 出版时间 2002-08
• 版次 1
• ISBN 9787040110975
• 定价 32.50元
• 装帧 平装
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 478页
• 字数 560千字

【内容简介】

本书为“教育部面向21世纪课程教材”，系统介绍了人工智能的基本原理、方法和技术，并反映了国内外人工智能领域研究和应用的*进展。全书共9章，第一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；第四章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；第七章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技术和信息基础设施智能化。

  本书内容丰富，叙述脉络清晰，同时配有丰富的习题，可作为高等院校计算机及有关专业本科生教材，也可供工程技术人员参考使用。本书也可与教育部新世纪网络课程项目中的“人工智能”课程配套使用。

【目录】

第一章 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