人工智能導(dǎo)論

第一篇　基礎(chǔ)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(xué)派 ………………………………………………… １０
　 　 １. ４　 人工智能的學(xué)科體系 …………………………………………………… １１
　 　 小結(jié) ……………………………………………………………………………… １６
　 　 習(xí)題１ …………………………………………………………………………… １７
第２ 章　 知識及知識表示 ………………………………………………… １８
　 　 ２. １　 概述 ……………………………………………………………………… １８
　 　 ２. ２　 產(chǎn)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(jié) ……………………………………………………………………………… ３５
　 　 習(xí)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(jié) ……………………………………………………………………………… ４８
　 　 習(xí)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(jié) ……………………………………………………………………………… ５９
　 　 習(xí)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(jié) ……………………………………………………………………………… ７４
　 　 習(xí)題５ …………………………………………………………………………… ７４
第６ 章　 知識獲取之機(jī)器學(xué)習(xí)方法 …………………………………… ７６
　 　 ６. １　 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 …………………………………………………………… ７６
　 　 ６. ２　 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) …………………………………………………………… ７９
　 　 ６. ３　 決策樹 …………………………………………………………………… ８６
　 　 ６. ４　 貝葉斯方法 ……………………………………………………………… ９２
　 　 ６. ５　 支持向量機(jī)方法 ………………………………………………………… ９５
　 　 ６. ６　 關(guān)聯(lián)規(guī)則方法 …………………………………………………………… ９７
　 　 ６. ７　 聚類方法 ………………………………………………………………… １０３
　 　 ６. ８　 遷移學(xué)習(xí) ………………………………………………………………… １０６
　 　 ６. ９　 強化學(xué)習(xí)方法…………………………………………………………… １０８
　 　 小結(jié) …………………………………………………………………………… １０９
　 　 習(xí)題６ ………………………………………………………………………… １１０
第７ 章　 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) …………………………………… １１１
　 　 ７. １　 淺層學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)…………………………………………………… １１１
　 　 ７. ２　 深度學(xué)習(xí)概述…………………………………………………………… １１２
　 　 ７. ３　 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…………………………………………………………… １１４
　 　 小結(jié) …………………………………………………………………………… １２１
　 　 習(xí)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(yīng)用………………………………………………………… １３０
　 　 小結(jié) …………………………………………………………………………… １３０
　 　 習(xí)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(jié) …………………………………………………………………………… １４１
　 　 習(xí)題９ ………………………………………………………………………… １４２
第二篇　應(yīng)用技術(shù)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(jié) …………………………………………………………………………… １５２
　 　 習(xí)題１０ ………………………………………………………………………… １５３
第１１ 章　 計算機(jī)視覺 …………………………………………………… １５５
　 　 １１. １　 計算機(jī)視覺概述 ……………………………………………………… １５５
　 　 １１. ２　 計算機(jī)視覺中的圖像分析和理解 …………………………………… １５８
　 　 １１. ３　 計算機(jī)視覺應(yīng)用 ……………………………………………………… １６０
　 　 小結(jié) …………………………………………………………………………… １６３
　 　 習(xí)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(yīng)用實例 ……………………………………………… １８１
　 　 小結(jié) …………………………………………………………………………… １８３
　 　 習(xí)題１２ ………………………………………………………………………… １８５
第１３ 章　 機(jī)器人 …………………………………………………………… １８７
　 　 １３. １　 機(jī)器人概述 …………………………………………………………… １８７
　 　 １３. ２　 機(jī)器人組織結(jié)構(gòu) ……………………………………………………… １９０
　 　 １３. ３　 機(jī)器人工作原理 ……………………………………………………… １９１
　 　 １３. ４　 機(jī)器人的應(yīng)用 ………………………………………………………… １９２
　 　 小結(jié) …………………………………………………………………………… １９６
　 　 習(xí)題１３ ………………………………………………………………………… １９８
Ⅲ
第三篇　應(yīng)　用　篇
第１４ 章　 大數(shù)據(jù)技術(shù) …………………………………………………… ２０１
　 　 １４. １　 大數(shù)據(jù)技術(shù)概述 ……………………………………………………… ２０１
　 　 １４. ２　 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺 ……………………………………………………… ２０４
　 　 １４. ３　 大數(shù)據(jù)軟件平臺—Ｈａｄｏｏｐ …………………………………………… ２０４
　 　 １４. ４　 大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn) ＮｏＳＱＬ ………………………………………… ２０７
　 　 １４. ５　 大數(shù)據(jù)計算 …………………………………………………………… ２０８
　 　 １４. ６　 大數(shù)據(jù)用戶接口與可視化 …………………………………………… ２１２
　 　 小結(jié) …………………………………………………………………………… ２１２
　 　 習(xí)題１４ ………………………………………………………………………… ２１４
第１５ 章　 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā) ……………………………………… ２１６
　 　 １５. １　 概述 …………………………………………………………………… ２１６
　 　 １５. ２　 人工智能應(yīng)用開發(fā)的三大要素 ……………………………………… ２１７
　 　 １５. ３　 人工智能應(yīng)用開發(fā)系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ………………………………………… ２２０
　 　 １５. ４　 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)流程 ………………………………………… ２２３
　 　 １５. ５　 人工智能應(yīng)用的三種典型方法 ……………………………………… ２２５
　 　 小結(jié) …………………………………………………………………………… ２２６
　 　 習(xí)題１５ ………………………………………………………………………… ２２７
第１６ 章　 人工智能的應(yīng)用系統(tǒng) ………………………………………… ２２８
　 　 １６. １　 自動駕駛與網(wǎng)聯(lián)車 …………………………………………………… ２２８
　 　 １６. ２　 人臉識別 ……………………………………………………………… ２３４
　 　 １６. ３　 機(jī)器翻譯 ……………………………………………………………… ２３９
　 　 １６. ４　 智能醫(yī)學(xué)圖像處理 …………………………………………………… ２４２
　 　 小結(jié) …………………………………………………………………………… ２４７
　 　 習(xí)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(xué)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(jié) …………………………………………………………………………… ２５７
　 　 習(xí)題１７ ………………………………………………………………………… ２５８
參考文獻(xiàn) ……………………………………………………………………… ２５９