第一章 绪论 1
1.1人工智能的起源和定义 1
1.2人工智能的流派 3
1.3人工智能的进展和发展趋势 9
第二章 概念表示 12
2.1经典概念理论 12
2.2数理逻辑 13
2.3集合论 17
2.4概念的现代表示理论 20
第三章 知识表示 23
3.1知识与知识表示的概念 23
3.2产生式表示法 26
3.3框架表示法 29
3.4状态空间表示法 32
3.5本章小结 36
第四章 知识图谱 38
4.1知识图谱 38
4.2本体知识表示 42
4.3万维网知识表示 43
4.4知识图谱的现状及发展 49
4.5知识图谱的应用示例 55
4.6本章小结 56
第五章 搜索技术 57
5.1图搜索策略 58
5.2盲目搜索 59
5.3启发式搜索 63
5.4博弈搜索 67
5.5本章小结 70
第六章 群智能算法 72
6.1群智能算法产生的背景 72
6.2遗传算法 73
6.3粒子群优化算法及其应用 83
6.4蚁群算法 88
6.5本章小结 92
第七章 机器学习 94
7.1机器学习的发展 95
7.2监督学习 96
7.3无监督学习 101
7.4弱监督学习 104
7.5讨论 108
7.6本章小结 109
第八章 人工神经网络与深度学习 111
8.1神经网络的发展历史 111
8.2神经元与神经网络 112
8.3BP神经网络及其学习算法 115
8.4卷积神经网络 119
8.5生成对抗网络 126
8.6深度学习的应用 128
8.7本章小结 131
第九章 专家系统 133
9.1专家系统概述 133
9.2推理方法 135
9.3一个简单的专家系统 136
9.4非确定性推理 142
9.5专家系统工具 146
9.6专家系统的应用 147
9.7专家系统的局限性 148
9.8本章小结 148
第十章 计算机视觉 150
10.1计算机视觉概述 150
10.2数字图像的类型及机内表示 152
10.3常用计算机视觉模型和关键技术 153
10.4应用实例：人脸识别技术 162
10.5本章小结 164
第十一章 自然语言处理 166
11.1自然语言处理概述 166
11.2机器翻译 172
11.3自然语言人机交互 177
11.4智能问答 189
11.5本章小结 193
第十二章 语音处理 195
12.1语音的基本概念 195
12.2语音识别 196
12.3语音合成 202
12.4语音增强 206
12.5语音转换 208
12.6情感语音 210
12.7本章小结 214
第十三章 规划 216
13.1基本概念 216
13.2经典规划 217
13.3概率规划 221
13.4典型应用 227
第十四章 多智能体系统 229
14.1智能体 229
14.2智能体的具体结构 234
14.3多智能体协商 236
14.4多智能体学习 242
14.5本章小结 244
第十五章 智能机器人 246
15.1概述 247
15.2人工智能技术在机器人中的应用 249
15.3智能机器人发展展望 259
参考文献 262