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第一篇 基础理论篇 2

第1章 总论 2

1.1 人工智能发展历史 2

1.2 人工智能概念介绍 7

1.3 人工智能发展三大学派 10

1.4 人工智能的学科体系 11

小结 16

习题1 17

第2章 知识及知识表示 18

2.1 概述 18

2.2 产生式表示法 20

2.3 状态空间表示法 23

2.4 谓词逻辑表示法 26

2.5 知识图谱表示法 32

小结 35

习题2 36

第3章 知识组织与管理——知识库介绍 37

3.1 知识库概述 37

3.2 知识库发展历史 40

3.3 典型知识库系统介绍 41

小结 48

习题3 50

第4章 知识获取之搜索策略方法 51

4.1 概述 51

4.2 盲目搜索 52

4.3 启发式搜索 53

4.4 博弈树的启发式搜索 56

小结 59

习题4 59

第5章 知识获取之推理方法 60

5.1 知识推理基本理论 60

5.2 谓词逻辑自然推理 61

5.3 谓词逻辑的自动定理证明 65

5.4 知识推理方法之评价 73

小结 74

习题5 74

第6章 知识获取之机器学习方法 76

6.1 机器学习概述 76

6.2 人工神经网络 79

6.3 决策树 86

6.4 贝叶斯方法 92

6.5 支持向量机方法 95

6.6 关联规则方法 97

6.7 聚类方法 103

6.8 迁移学习 106

6.9 强化学习方法 108

小结 109

习题6 110

第7章 深度学习与卷积神经网络 111

7.1 浅层学习与深度学习 111

7.2 深度学习概述 112

7.3 卷积神经网络 114

小结 121

习题7 123

第8章 知识获取之知识图谱方法 124

8.1 知识图谱中的知识获取概述 124

8.2 知识图谱中的知识获取方法 124

8.3 著名的知识图谱介绍 127

8.4 知识图谱中的知识存储 129

8.5 知识图谱的应用 130

小结 130

习题8 131

第9章 知识获取之Agent方法 133

9.1 Agent介绍 133

9.2 多Agent 137

9.3 移动Agent 139

9.4 智能Agent 140

小结 141

习题9 142

第二篇 应用技术篇 144

第10章 知识工程与专家系统 144

10.1 知识工程与专家系统概述 144

10.2 专家系统组成 146

10.3 专家系统分类 148

10.4 专家系统开发 148

10.5 传统专家系统与新一代专家系统 151

小结 152

习题10 153

第11章 计算机视觉 155

11.1 计算机视觉概述 155

11.2 计算机视觉中的图像分析和理解 158

11.3 计算机视觉应用 160

小结 163

习题11 165

第12章 自然语言处理 166

12.1 自然语言处理之自然语言理解 167

12.2 自然语言处理之自然语言生成 173

12.3 语音处理 174

12.4 自然语言处理应用实例 181

小结 183

习题12 185

第13章 机器人 187

13.1 机器人概述 187

13.2 机器人组织结构 190

13.3 机器人工作原理 191

13.4 机器人的应用 192

小结 196

习题13 198

第三篇 应用篇 201

第14章 大数据技术 201

14.1 大数据技术概述 201

14.2 大数据基础平台 204

14.3 大数据软件平台一Hadoop 204

14.4 大数据管理系统标准NoSQL 207

14.5 大数据计算 208

14.6 大数据用户接口与可视化 212

小结 212

习题14 214

第15章 人工智能应用系统开发 216

15.1 概述 216

15.2 人工智能应用开发的三大要素 217

15.3 人工智能应用开发系统结构 220

15.4 人工智能应用系统开发流程 223

15.5 人工智能应用的三种典型方法 225

小结 226

习题15 227

第16章 人工智能的应用系统 228

16.1 自动驾驶与网联车 228

16.2 人脸识别 234

16.3 机器翻译 239

16.4 智能医学图像处理 242

小结 247

习题16 249

第四篇 展望篇 252

第17章 人工智能发展展望 252

17.1 人工智能学科发展 252

17.2 人工智能所引发的社会问题及其解决 254

小结 257

习题17 258

参考文献 259