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內容簡介

　　本書由四篇共１７章組成篇是基礎理論篇共九章（第１ ~ ９章）從整體角度介紹人工智能的基本概念與基礎理論第二篇是應用技術篇共四章（第１０ ~１３章）介紹人工智能基礎理論與相關分支領域相融合所產生的新技術第三篇是應用篇共三章（第１４ ~１６章）介紹智能產品的開發(fā)及目前廣為流行的四種應用實例第四篇是展望篇共一章（第１７章）對人工智能學科今后發(fā)展提出建議和看法。在本書的編寫中堅持三項原則：教材的現代性，即新的技術路線與新的體系，并形成新一代人工智能技術，教材的應用性，即更加關注人工智能與其他學科、領域的融合，將人工智能應用到多個行業(yè)中去，教材的引導性，即堅持教材的入門與引導作用本書的出版在一定程度上填補了新一代人工智能教材的空白本書適合作為人工智能、計算機類專業(yè)及相關專業(yè)“人工智能”課程教材及培訓教材，也可作為人工智能應用、開發(fā)人員的基礎讀物。

作者簡介

　　徐潔磐：南京大學計算機科學與技術系教授，博導。主要研究計算機理論與數據庫技術，曾任中國人工智能學會理事，離散數學學會理事長，中國計算機學會計算機理論專業(yè)委員會副主任，數據庫專委會委員。教育部計算機教學指導委員會、二屆委員。1957年南京大學數學系畢業(yè)，1963年蘇聯(lián)莫斯科大學數理邏輯副博士研究生畢業(yè)，1957年至今南京大學數學系、計算機系講師，副教授、教授。

圖書目錄

第一篇　基礎理論篇
第１章　總論 ………………………………………………………………… ２
　　１. １　人工智能發(fā)展歷史………………………………………………………… ２
　　１. ２　人工智能概念介紹………………………………………………………… ７
　　１. ３　人工智能發(fā)展三大學派 ………………………………………………… １０
　　１. ４　人工智能的學科體系 …………………………………………………… １１
　　小結 ……………………………………………………………………………… １６
　　習題１ …………………………………………………………………………… １７
第２章　知識及知識表示 ………………………………………………… １８
　　２. １　概述 ……………………………………………………………………… １８
　　２. ２　產生式表示法 …………………………………………………………… ２０
　　２. ３　狀態(tài)空間表示法 ………………………………………………………… ２３
　　２. ４　謂詞邏輯表示法 ………………………………………………………… ２６
　　２. ５　知識圖譜表示法 ………………………………………………………… ３２
　　小結 ……………………………………………………………………………… ３５
　　習題２ …………………………………………………………………………… ３６
第３章　知識組織與管理———知識庫介紹 …………………………… ３７
　　３. １　知識庫概述 ……………………………………………………………… ３７
　　３. ２　知識庫發(fā)展歷史 ………………………………………………………… ４０
　　３. ３　典型知識庫系統(tǒng)介紹 …………………………………………………… ４１
　　小結 ……………………………………………………………………………… ４８
　　習題３ …………………………………………………………………………… ５０
第４章　知識獲取之搜索策略方法 …………………………………… ５１
　　４. １　概述 ……………………………………………………………………… ５１
　　４. ２　盲目搜索 ………………………………………………………………… ５２
　　４. ３　啟發(fā)式搜索 ……………………………………………………………… ５３
　　４. ４　博弈樹的啟發(fā)式搜索 …………………………………………………… ５６
　　小結 ……………………………………………………………………………… ５９
　　習題４ …………………………………………………………………………… ５９
Ⅰ
第５章　知識獲取之推理方法 …………………………………………… ６０
　　５. １　知識推理基本理論 ……………………………………………………… ６０
　　５. ２　謂詞邏輯自然推理 ……………………………………………………… ６１
　　５. ３　謂詞邏輯的自動定理證明 ……………………………………………… ６５
　　５. ４　知識推理方法之評價 …………………………………………………… ７３
　　小結 ……………………………………………………………………………… ７４
　　習題５ …………………………………………………………………………… ７４
第６章　知識獲取之機器學習方法 …………………………………… ７６
　　６. １　機器學習概述 …………………………………………………………… ７６
　　６. ２　人工神經網絡 …………………………………………………………… ７９
　　６. ３　決策樹 …………………………………………………………………… ８６
　　６. ４　貝葉斯方法 ……………………………………………………………… ９２
　　６. ５　支持向量機方法 ………………………………………………………… ９５
　　６. ６　關聯(lián)規(guī)則方法 …………………………………………………………… ９７
　　６. ７　聚類方法 ………………………………………………………………… １０３
　　６. ８　遷移學習 ………………………………………………………………… １０６
　　６. ９　強化學習方法…………………………………………………………… １０８
　　小結 …………………………………………………………………………… １０９
　　習題６ ………………………………………………………………………… １１０
第７章　深度學習與卷積神經網絡 …………………………………… １１１
　　７. １　淺層學習與深度學習…………………………………………………… １１１
　　７. ２　深度學習概述…………………………………………………………… １１２
　　７. ３　卷積神經網絡…………………………………………………………… １１４
　　小結 …………………………………………………………………………… １２１
　　習題７ ………………………………………………………………………… １２３
第８章　知識獲取之知識圖譜方法 …………………………………… １２４
　　８. １　知識圖譜中的知識獲取概述 ………………………………………… １２４
　　８. ２　知識圖譜中的知識獲取方法 ………………………………………… １２４
　　８. ３　著名的知識圖譜介紹…………………………………………………… １２７
　　８. ４　知識圖譜中的知識存儲………………………………………………… １２９
　　８. ５　知識圖譜的應用………………………………………………………… １３０
　　小結 …………………………………………………………………………… １３０
　　習題８ ………………………………………………………………………… １３１
第９章　知識獲取之Ａｇｅｎｔ方法 ……………………………………… １３３
　　９. １　Ａｇｅｎｔ介紹 ……………………………………………………………… １３３
Ⅱ
　　９. ２　多Ａｇｅｎｔ ………………………………………………………………… １３７
　　９. ３　移動Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １３９
　　９. ４　智能Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １４０
　　小結 …………………………………………………………………………… １４１
　　習題９ ………………………………………………………………………… １４２
第二篇　應用技術篇
第１０章　知識工程與專家系統(tǒng) ………………………………………… １４４
　　１０. １　知識工程與專家系統(tǒng)概述 …………………………………………… １４４
　　１０. ２　專家系統(tǒng)組成 ………………………………………………………… １４６
　　１０. ３　專家系統(tǒng)分類 ………………………………………………………… １４８
　　１０. ４　專家系統(tǒng)開發(fā) ………………………………………………………… １４８
　　１０. ５　傳統(tǒng)專家系統(tǒng)與新一代專家系統(tǒng) …………………………………… １５１
　　小結 …………………………………………………………………………… １５２
　　習題１０ ………………………………………………………………………… １５３
第１１章　計算機視覺 …………………………………………………… １５５
　　１１. １　計算機視覺概述 ……………………………………………………… １５５
　　１１. ２　計算機視覺中的圖像分析和理解 …………………………………… １５８
　　１１. ３　計算機視覺應用 ……………………………………………………… １６０
　　小結 …………………………………………………………………………… １６３
　　習題１１ ………………………………………………………………………… １６５
第１２章　自然語言處理 ………………………………………………… １６６
　　１２. １　自然語言處理之自然語言理解 ……………………………………… １６７
　　１２. ２　自然語言處理之自然語言生成 ……………………………………… １７３
　　１２. ３　語音處理 ……………………………………………………………… １７４
　　１２. ４　自然語言處理應用實例 ……………………………………………… １８１
　　小結 …………………………………………………………………………… １８３
　　習題１２ ………………………………………………………………………… １８５
第１３章　機器人 …………………………………………………………… １８７
　　１３. １　機器人概述 …………………………………………………………… １８７
　　１３. ２　機器人組織結構 ……………………………………………………… １９０
　　１３. ３　機器人工作原理 ……………………………………………………… １９１
　　１３. ４　機器人的應用 ………………………………………………………… １９２
　　小結 …………………………………………………………………………… １９６
　　習題１３ ………………………………………………………………………… １９８
Ⅲ
第三篇　應　用　篇
第１４章　大數據技術 …………………………………………………… ２０１
　　１４. １　大數據技術概述 ……………………………………………………… ２０１
　　１４. ２　大數據基礎平臺 ……………………………………………………… ２０４
　　１４. ３　大數據軟件平臺—Ｈａｄｏｏｐ …………………………………………… ２０４
　　１４. ４　大數據管理系統(tǒng)標準ＮｏＳＱＬ ………………………………………… ２０７
　　１４. ５　大數據計算 …………………………………………………………… ２０８
　　１４. ６　大數據用戶接口與可視化 …………………………………………… ２１２
　　小結 …………………………………………………………………………… ２１２
　　習題１４ ………………………………………………………………………… ２１４
第１５章　人工智能應用系統(tǒng)開發(fā) ……………………………………… ２１６
　　１５. １　概述 …………………………………………………………………… ２１６
　　１５. ２　人工智能應用開發(fā)的三大要素 ……………………………………… ２１７
　　１５. ３　人工智能應用開發(fā)系統(tǒng)結構 ………………………………………… ２２０
　　１５. ４　人工智能應用系統(tǒng)開發(fā)流程 ………………………………………… ２２３
　　１５. ５　人工智能應用的三種典型方法 ……………………………………… ２２５
　　小結 …………………………………………………………………………… ２２６
　　習題１５ ………………………………………………………………………… ２２７
第１６章　人工智能的應用系統(tǒng) ………………………………………… ２２８
　　１６. １　自動駕駛與網聯(lián)車 …………………………………………………… ２２８
　　１６. ２　人臉識別 ……………………………………………………………… ２３４
　　１６. ３　機器翻譯 ……………………………………………………………… ２３９
　　１６. ４　智能醫(yī)學圖像處理 …………………………………………………… ２４２
　　小結 …………………………………………………………………………… ２４７
　　習題１６ ………………………………………………………………………… ２４９
第四篇　展　望　篇
第１７章　人工智能發(fā)展展望 …………………………………………… ２５２
　　１７. １　人工智能學科發(fā)展 …………………………………………………… ２５２
　　１７. ２　人工智能所引發(fā)的社會問題及其解決 ……………………………… ２５４
　　小結 …………………………………………………………………………… ２５７
　　習題１７ ………………………………………………………………………… ２５８
參考文獻 ……………………………………………………………………… ２５９