第1章 绪论 1
1.1 人工智能的定义和目标 1
1.2 人工智能的发展 4
1.3 人工智能各学派的认知观 8
1.4 人工智能的应用领域 9
小结 12
习题1 13
第2章 高级知识推理 14
2.1 概论 14
2.2 非单调推理 15
2.3 不确定性推理 24
2.4 主观Bayes方法 27
2.5 可信度方法 36
2.6 证据理论 43
2.7 模糊推理 49
小结 55
习题2 56
第3章 高级搜索 58
3.1 进化计算 58
3.2 粒子群优化算法 73
3.3 蚁群算法 76
3.4 免疫算法 81
小结 88
习题3 88
第4章 计算智能 90
4.1 概论 90
4.2 神经计算 91
4.3 模糊计算 106
4.4 粗糙计算 119
小结 128
习题4 129
第5章 机器学习 130
5.1 机器学习概述 130
5.2 归纳学习 136
5.3 决策树学习 141
5.4 强化学习 146
5.5 知识发现 151
小结 157
习题5 157
第6章 支持向量机 159
6.1 引言 159
6.2 统计学习理论 160
6.3 支持向量机（SVM） 165
6.4 核函数 170
6.5 非平行超平面支持向量机 171
小结 176
习题6 176
第7章 分布智能 177
7.1 概论 177
7.2 分布式问题求解 178
7.3 主体（agent）技术 179
小结 192
习题7 193
第8章 云计算 194
8.1 云计算定义 194
8.2 云计算的关键技术 197
8.3 云计算编程模型 198
8.4 云计算平台 210
8.5 云计算应用 216
8.6 云计算的未来及展望 228
小结 228
习题8 229
第9章 人工智能的争论与展望 230
9.1 人工智能的争论 230
9.2 人工智能对人类的影响 233
9.3 人工智能的展望 235
小结 237
习题9 238
参考文献 239