人工智能（第2版）

第1章 緒論
1.1 人工智能的定義與發(fā)展
1.2 人類智能與人工智能
1.2.1 智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)
1.2.2 人類智能的計算機模擬
1.3 人工智能各學(xué)派的認知觀
1.4 人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域
1.4.1 智能感知
1.4.2 智能推理
1.4.3 智能學(xué)習(xí)
1.4.4 智能行動
1.5 未來50年的人工智能問題
1.6 人類級人工智能
習(xí)題

第2章 知識表示和推理
2.1 概述
2.1.1 知識和知識表示
2.1.2 知識-策略-智能
2.1.3 人工智能對知識表示方法的要求
2.1.4 知識的分類
2.1.5 知識表示語言問題
2.1.6 現(xiàn)代邏輯學(xué)的基本研究方法
2.2 命題邏輯
2. 2.1 語法
2.2.2 語義
2.2.3 命題演算形式系統(tǒng)
2.3 謂詞邏輯
2.3.1 語法
2.3.2 語義
2.3.3 謂詞邏輯形式系統(tǒng)FC
2.3.4 一階謂詞邏輯的應(yīng)用
2.4 歸結(jié)推理
2.4.1 命題演算中的歸結(jié)推理
2.4.2 謂詞演算中的歸結(jié)推理
2.4.3 謂詞演算歸結(jié)反演的合理性和完備性
2.5 產(chǎn)生式系統(tǒng)
2.5.1 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成部分
2.5.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本過程
2.5.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)的控制策略
2.6 知識表示的其他方法
2.6.1 語義網(wǎng)絡(luò)
2.6.2 框架
2.6.3 腳本
2.6.4 面向?qū)ο?br /> 2.7 基于知識的系統(tǒng)
2.7．1 知識獲取
2.7.2 知識組織
2.7.3 知識應(yīng)用
2.7.4 常識知識和大規(guī)模知識處理
2.8 小結(jié)
習(xí)題　

第3章 搜索技術(shù)　
3.1 概述
3.2 盲目搜索方法．
3.2.1 生成再測試法
3.2.2 迭代加深搜索
3.3 啟發(fā)式搜索
3.3.1 啟發(fā)性信息和評估函數(shù)
3.3.2 最好優(yōu)先搜索算法
3.3.3 貪婪最好優(yōu)先搜索算法
3.3.4 A算法和A算法
3.3.5 迭代加深A(yù)算法
3.4 問題歸約和AND-OR圖啟發(fā)式搜索
3.4.1 問題歸約的描述
……

第4章 高級搜索
第5章 不確定知識表示和推理
第6章 Agent
第7章 自然語言處理技術(shù)
第8章 機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第9章 智能規(guī)劃
第10章 機器人學(xué)
第11章 互聯(lián)網(wǎng)智能

附錄A 人工智能程序設(shè)計語言Prolog
附錄B 人工智能大作業(yè)
參考文獻