人工智能
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作者史忠植编著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111742685
出版时间2024-01
装帧平装
开本16开
定价89元
货号14988738
上书时间2024-09-16
商品详情
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目录
第2版前言 第1版前言 第1章绪论 11什么是人工智能 12人工智能的发展史 13人工智能研究的基本内容 131认知建模 132知识表示 133自动推理 134机器学习 14人工智能研究的主要学派 141符号主义 142连接主义 143行为主义 15人工智能的应用 16小结和展望 习题 第2章知识表示 21知识表示概述 22谓词逻辑 23产生式表示法 24语义网络 241语义网络的概念和结构 242复杂知识的表示 243常用的语义联系 25框架 251框架结构 252框架网络 253推理方法 26状态空间 27面向对象的知识表示 28脚本 281脚本描述 282概念依赖关系 29本体 210小结 习题 第3章自动推理 31自动推理概述 32三段论推理 33盲目搜索 331深度优先搜索 332宽度优先搜索 333迭代加深搜索 34回溯策略 35启发式搜索 351启发性信息和评估函数 352爬山算法 353模拟退火算法 354优选优先算法 355通用图搜索算法 356A*算法 357迭代加深A*算法 36与或图启发式搜索 361问题归约的描述 362与或图表示 363AO*算法 37博弈搜索 371极大极小过程 372α-β过程 38归结演绎推理 381子句型 382置换和合一 383合一算法 384归结式 385归结反演 386答案的提取 387归结反演的搜索策略 39产生式系统 391产生式系统的基本结构 392正向推理 393反向推理 394混合推理 310自然演绎推理 311非单调推理 3111默认推理 3112推理 312小结 习题 第4章不确定性推理 41不确定性推理概述 411不确定性知识分类 412不确定性推理的基本问题 413不确定性推理方法分类 42可信度方法 421建造医学专家系统时的问题 422可信度模型 423确定性方法的说明 43主观贝叶斯方法 431贝叶斯公式 432知识不确定性的表示 433证据不确定性的表示 434组合证据不确定性的计算 435不确定性的传递算法 436结论不确定性的合成 44证据理论 441假设的不确定性 442证据的组合函数 443规则的不确定性 444不确定性的组合 45模糊逻辑和模糊推理 451模糊集合及其运算 452语言变量 453模糊逻辑 454模糊推理 46小结 习题 第5章机器学习 51机器学习概述 511简单的学习模型 512什么是机器学习 513机器学习的研究概况 52归纳学习 521归纳学习的基本概念 522变型空间学习 523决策树 53类比学习 531相似性 532转换类比 533基于案例的推理 534迁移学习 54统计学习 541逻辑回归 542支持向量机 543提升方法 55强化学习 551强化学习模型 552学习自动机 553自适应动态程序设计 554Q-学习 56进化计算 561达尔文进化算法 562遗传算法 563进化策略 564进化规划 57群体智能 571蚁群算法 572粒子群优化 58联邦学习 59知识发现 510小结 习题 第6章神经网络 61神经网络概述 62神经信息处理的基本原理 63感知机 631基本神经元 632感知机模型 64前馈神经网络 641前馈神经网络模型 642误差反向传播算法 643BP算法的若干改进 65Hopfield网络 651离散 Hopfield 网络 652连续Hopfield网络 66随机神经网络 661模拟退火算法 662玻耳兹曼机 67深度学习 671人脑视觉机理 672自编码器 673受限玻耳兹曼机 674深度信念网络 675卷积神经网络 68自组织神经网络 681网络的拓扑结构 682网络自组织算法 683监督学习 69小结 习题 第7章专家系统 71专家系统概述 711什么是专家系统 712专家系统的特点 713专家系统的发展史 72专家系统的基本结构 73专家系统MYCIN 731咨询子系统 732静态数据库 733控制策略 74专家系统工具CLIPS 741概述 742CLIPS中的知识表示 743CLIPS运行 744Rete匹配算法 75专家系统工具JESS 76面向对象专家系统工具OKPS 761OKPS中的知识表示 762推理控制语言ICL 77专家系统建造 771需求分析 772系统设计 773知识库构建 774系统开发 775系统测试 78新型专家系统 781分布式专家系统 782协同式专家系统 783神经网络专家系统 784基于互联网的专家系统 79小结 习题 第8章自然语言处理 81自然语言处理概述 811什么是自然语言处理 812自然语言处理的发展 813自然语言处理的层次 82词法分析 83句法分析 831短语结构语法 832乔姆斯基形式语法 833句法分析树 834转移网络 835扩充转移网络 84语义分析 841语义文法 842格文法 85语用分析 86真实文本语料库 861语料库语言学 862统计方法的应用 863汉语语料库加工 87大语言模型 871变换器网络 872多头自注意力机制 873人类反馈强化学习 874语言模型 875情景学习 88信息检索 89机器翻译 810问答系统 811小结 习题 第9章分布式人工智能与智能体 91分布式人工智能与智能体 概述 92分布式问题求解 921分布式人工智能的兴起 922分布式问题求解系统分类 923分布式问题求解过程 93智能体理论 931理性智能体 932BDI智能体模型 94智能体结构 941智能体基本结构 942慎思智能体 943反应智能体 944层次智能体 95智能体通信语言ACL 951智能体间通信概述 952FIPA ACL消息 96协调和协作 961引言 962合同网 963基于生态学的协作 964基于对策论的协商 965基于意图的协商 97移动智能体 98多智能体环境MAGE 99小结 习题 第10章智能机器人 101智能机器人概述 102智能机器人的体系结构 103机器人视觉系统 1031视觉系统分类 1032定位技术 1033自主视觉导航 1034视觉伺服系统 104机器人规划 1041任务规划 1042分层任务网络规划 1043路径规划 1044轨迹规划 105情感机器人 106发育机器人 107机器人应用 108智能机器人发展趋势 109小结 习题 第11章互联网智能 111互联网智能概述 112语义Web 1121语义Web的层次模型 1122本体的基本概念 1123本体描述语言OWL 113本体知识管理 1131知识管理系统Protégé 1132知识管理系统KMSphere 114Web技术的演化 115Web挖掘 1151Web内容挖掘 1152Web结构挖掘 1153Web使用挖掘 116搜索引擎 1161搜索引擎原理 1162知识图谱 117集体智能 1171引言 1172社群智能 1173集体智能系统 1174全球脑 118小结 习题 第12章类脑智能 121类脑智能概述 122大数据智能 123欧盟人脑计划 124美国脑计划 125脑模拟系统Spaun 126中国脑科学计划 127神经形态芯片 128类脑智能路线图 习题 参考文献
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本书尽可能吸收国际上近期新的研究成果，反映人工智能领域在分布式人工智能、机器人、互联网智能和类脑智能等方面的最优选水平。 根据人工智能实际应用需求，安排知识表示、自动推理、机器学习、神经网络、专家系统和自然语言处理等内容，并通过大量的例题讲解解题方法。
精彩内容
本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面反映了国内外人工智能研究领域的近期新进展和发展方向。全书共12章。第1章简要介绍了人工智能的概况。第2~6章阐述了人工智能的基本原理和方法，重点论述了知识表示、自动推理、不确定性推理、机器学习和神经网络等。第7章和第8章介绍了专家系统、自然语言处理等应用技术。第9~11 章阐述了当前人工智能的研究热点，包括分布式人工智能与智能体、智能机器人和互联网智能等。第12章探讨了类脑智能，展望人工智能的发展。 本书力求科学性、实用性和优选性，可读性强。内容由浅入深、循序渐进，条理清晰，让学生在有限的时间内掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能习题的求解能力。 本书可以作为高等院校计算机科学与技术、自动化、智能科学与技术等相关专业的研究生和高年级本科生的人工智能课程教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。
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