人工智能引論（計算機科學與技術系列教材）

第一章　人工智能概述
　1.1　人類智能與人工智能
　1.2　AI的起源及研究學派
　1.3　人工智能的發(fā)展
　1.4　人工智能的基本技術
　1.5　人工智能的研究與應用領域
　1.6　小結
　習題1
第二章　問題求解與搜索技術
　2.1　問題的狀態(tài)和狀態(tài)空間
　2.2　或圖通用搜索算法
　2.3　盲目的搜索方法
　2.4　啟發(fā)式搜索方法
　2.5　局部與全局搜索算法
　2.6　博弈搜索算法
　2.7　問題歸約與AO*算法
　習題2
第三章　知識表示與處理方法
　3.1　概述
　3.2　邏輯表示法
　3.3　產(chǎn)生式表示法
　3.4　語義網(wǎng)絡表示法
　3.5　框架表示法
　3.6　小結
　習題3
第四章　歸結推理及其應用
　4.1　自然演繹推理
　4.2　歸結演繹推理
　4.3　歸結方法
　4.4　歸結原理的理論依據(jù)
　4.5　小結
　習題4
第五章　不確定性推理
　5.1　不確定性推理概述
　5.2　MYCIN模型
　5.3　主觀Bayes方法
　5.4　證據(jù)理論
　5.5　模糊集合
　5.6　小結
　習題5
第六章　專家系統(tǒng)
　6.1　專家系統(tǒng)概述
　6.2　專家系統(tǒng)的結構
　6.3　專家系統(tǒng)開發(fā)階段與過程
　6.4　專家系統(tǒng)開發(fā)工具與環(huán)境
　6.5　專家系統(tǒng)發(fā)展趨勢
　6.6　小結
　習題6
第七章　機器學習
　7.1　概述
　7.2　基于解釋的學習
　7.3　基于類比的學習
　7.4　歸納學習
　7.5　基于神經(jīng)網(wǎng)絡的學習
　7.6　小結
　習題7
第八章　自然語言理解
　8.1　自然語言及其理解
　8.2　詞法分析
　8.3　句法和語意分析
　8.4　自然語言理解系統(tǒng)的模型
　8.5　自然語言理解系統(tǒng)應用實例
　8.6　小結
　習題8
第九章　分布式人工智能
　9.1　概述
　9.2　分布式問題求解
　9.3　主體理論
　9.5　主體結構
　9.6　主體通信
　9.7　主體的協(xié)調與協(xié)作
　9.8　小結
　習題9
第十章　知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘
　10.1　概述　
　10.2　數(shù)據(jù)挖掘與KDD
　10.3　數(shù)據(jù)挖掘功能
　10.4　數(shù)據(jù)挖掘技術和方法
　10.5　關聯(lián)分析
　10.6　聚類分析
　10.7　小結
　習題10
第十一章　遺傳算法
　11.1　遺傳算法概述
　11.2　基本遺傳算法
　11.3　模式理論
　11.4　遺傳算法的進一步討論
　11.5　小結
　習題11
參考文獻