人工智能习题解析与实践 9787302519669
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天津西青
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作者朱福喜,朱丽达
出版社清华大学出版社
ISBN9787302519669
出版时间2019-09
装帧平装
开本16开
定价69.8元
货号1201982199
上书时间2024-07-05
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目录
章概论
1.1学习目标与要求
1.2知识要点
1.2.1人工智能的概念
1.2.2人工智能的产生及主要学派
1.2.3人工智能、专家系统和知识工程
1.2.4图灵测试
1.2.5人工智能应用系统
1.2.6人工智能的技术特征
1.3习题解析
1.4补充习题
1.5课堂演示与实践指导
第2章用搜索求解问题的基本原理
2.1学习目标与要求
2.2知识要点
2.2.1搜索求解问题的基本思路
2.2.2实现搜索过程的三大要素
2.2.3通过搜索求解问题的方法
2.2.4问题特征分析
2.3习题解析
2.4补充习题
2.5课堂演示与实践指导
2.5.1课堂演示
2.5.2实践指导： 分啤酒问题
第3章搜索的基本策略
3.1学习目标与要求
3.2知识要点
3.2.1盲目的搜索方法
3.2.2启发式搜索
3.3习题解析
3.4补充习题
3.5课堂演示与实践指导
3.5.1课堂演示
3.5.2实践指导： 传教士―野人过河问题的实现
第4章图搜索策略
4.1学习目标与要求
4.2知识要点
4.2.1或图搜索策略
4.2.2与/或图搜索
4.3习题解析
4.4补充习题
4.5课堂演示与实践指导
4.5.1课堂演示
4.5.2实践指导： 天平称球
第5章博弈与搜索
5.1学习目标与要求
5.2知识要点
5.2.1博弈与对策
5.2.2极小极大搜索算法
5.2.3α-β剪枝算法
5.3习题解析
5.4补充习题
5.5课堂演示与实践指导
5.5.1课堂演示
5.5.2实践指导： 人机对战五子棋游戏的实现
第6章演化搜索算法
6.1学习目标与要求
6.2知识要点
6.2.1遗传算法的基本概念
6.2.2遗传编码
6.2.3适应值函数
6.2.4遗传操作
6.2.5初始化群体
6.2.6控制参数的选取
6.2.7算法的终止准则
6.2.8免疫算法
6.3习题解析
6.4补充习题
6.5课堂演示与实践指导
6.5.1课堂演示
6.5.2实践指导： 遗传算法求解TSP问题
第7章群集智能算法
7.1学习目标与要求
7.2知识要点
7.2.1群集智能的基本算法介绍
7.2.2群集智能与人工鱼
7.2.3群集智能的优缺点
7.3习题解析
7.4补充习题
7.5课堂演示与实践指导
7.5.1课堂演示
7.5.2实践指导： 蚁群算法的模拟实现
第8章记忆型搜索算法
8.1学习目标与要求
8.2知识要点
8.2.1禁忌搜索算法
8.2.2和声搜索算法
8.3习题解析
第9章基于Agent的搜索
9.1学习目标与要求
9.2知识要点
9.2.1DAI概述
9.2.2分布式问题求解
9.2.3Agent的定义
9.2.4Agent的分类
9.2.5Agent通信
9.2.6移动Agent
9.2.7典型的移动Agent平台
9.3习题解析
9.4补充习题
9.5实践指导： 基于Agent实现的分布式计算
0章知识表示与处理方法
10.1学习目标与要求
10.2知识要点
10.2.1知识表示概述
10.2.2逻辑表示法
10.2.3产生式表示法
10.2.4语义网络表示法
10.2.5框架表示法
10.2.6过程式知识表示
10.3习题解析
10.4补充习题
1章谓词逻辑的归结原理及其应用
11.1学习目标与要求
11.2知识要点
11.2.1命题演算的归结方法
11.2.2谓词演算的归结
11.2.3归结原理
11.2.4归结过程的控制策略
11.3习题解析
11.4补充习题
11.5课堂演示与实践指导
11.5.1课堂演示
11.5.2实践指导
2章非经典逻辑的推理
12.1学习目标与要求
12.2知识要点
12.2.1非单调推理
12.2.2Dempster-Shater(D-S)证据理论
12.2.3不确定性推理
12.2.4MYCIN系统的推理模型
12.2.5模糊推理
12.3习题解析
12.4补充习题
3章机器学习
13.1学习目标与要求
13.2知识要点
13.2.1概述
13.2.2归纳学习
13.2.3基于解释的学习
13.2.4基于类比的学习
13.3习题解析
13.4补充习题
13.5实践指导
4章人工神经网络
14.1学习目标与要求
14.2知识要点
14.2.1人工神经网络的特点
14.2.2人工神经网络的基本原理
14.2.3人工神经网络的基本结构模式
14.2.4人工神经网络互联结构
14.2.5神经网络模型分类
14.2.6基本的神经网络学习算法介绍
14.2.7典型神经网络简介
14.2.8人工神经网络与人工智能其他技术的比较
14.3习题解析
14.4补充习题
14.5实践指导
5章数据挖掘与知识发现
15.1学习目标与要求
15.2知识要点
15.2.1数据挖掘
15.2.2Web挖掘
15.2.3文本挖掘
15.3习题解析
15.4补充习题
15.5实践指导： 利用Weka挖掘关联规则
6章专家系统
16.1学习目标与要求
16.2知识要点
16.2.1专家系统概述
16.2.2专家系统中的知识获取
16.2.3专家系统的解释机制
16.2.4专家系统开发工具与环境
16.2.5专家系统开发方法
16.3习题解析
16.4补充习题
参考文献
内容摘要
《人工智能习题解析与实践/21世纪高等学校计算机专业实用规划教材》配合作者出版的《人工智能（第3版）》的内容，集习题解答、课堂演示和实践指导于一体，全面地反映了靠前外人工智能研究领域的新进展和发展方向，是从事人工智能学习、研究和教学的实用工具书。
《人工智能习题解析与实践/21世纪高等学校计算机专业实用规划教材》共16章，内容基本与《人工智能（第3版）》对应。每章分为五部分，部分是学习目标与要求，简要列出每章的学习目标；第二部分是知识要点，简要概述各章的主要知识点；第三部分是习题解析，给出对应教材的习题答案；第四部分是补充习题，同时也给出了这些补充习题的答案；第五部分是课堂演示与实践指导，列出了算法演示、动画和视频资料，给出一些经典实践项目的实现过程和程序代码。
《人工智能习题解析与实践/21世纪高等学校计算机专业实用规划教材》具有优选性、实用性和可读性，可作为计算机、信息处理、自动化等专业的高年级本科生学习人工智能的辅助教材，也可供从事人工智能研究、开发和应用的科研人员，特别是高校从事人工智能教学的教师参考。
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