本书是一本经典的人工智能教材。全面系统地阐述了人工智能的基础理论,有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法,把人工智能的应用程序应用于实际环境中,并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。新版中增加了对“随机方法”的介绍,提出了自然语言理解中的一些问题。
本书适合作为高等院校计算机教学中的人工智能教材,也可供人工智能领域的研究者及相关工程技术人员参考。
出版者的话专家指导委员会译者序前言致谢第一部分 人工智能的历史渊源及研究范围第1章 人工智能的历史及应用 1.1从伊甸园到第一台电子计算机 1.1.1人工智能基础的简要历史 1.1.2理性主义和经验主义学派对人工 智能的影响 1.1.3形式逻辑的发展 1.1.4图灵测试 1.1.5智能的生物和社会模型:主体理论 1.2人工智能的应用领域 1.2.1博弈 1.2.2自动推理和定理证明 1.2.3专家系统 1.2.4自然语言理解和语义建模 1.2.5对人类工作能力建模 1.2.6规划和机器人 1.2.7人工智能的语言和环境 1.2.8机器学习 1.2.9另类表示:神经网络和遗传算法 1.2.10 AI和哲学 1.3人工智能概要 1.4结语和参考文献 1.5习题第二部分 作为表示和搜索的人工智能第2章 谓词演算 2.0简介 2.1命题演算 2.1.1符号和语句 2.1.2命题演算的语义 2.2谓词演算 2.2.1谓词的语法和语句 2.2.2谓词演算的语义 2.2.3语义含义的积木世界例子 2.3使用推理规则产生谓词演算表达式 2.3.1推理规则 2.3.2合一算法 2.3.3合一的例子 2.4应用:一个基于逻辑的财务顾问 2.5结语和参考文献 2.6习题第3章 用以搜索状态空间的结构和策略 3.0简介 3.1图论 3.1.1状态空间搜索的结构 3.1.2有限状态自动机 3.1.3问题的状态空间表示 3.2用于状态空间搜索的策略 3.2.1数据驱动搜索和目标驱动搜索 3.2.2图搜索的实现 3.2.3深度优先搜索和宽度优先搜索 3.2.4迭代加深的深度优先搜索 3.3利用状态空间来表示谓词演算推理 3.3.1逻辑系统的状态空间描述 3.3.2与或图 3.3.3进一步的例子和应用 3.4结语和参考文献 3.5习题第4章 启发式搜索 4.0简介 4.1启发式搜索算法 4.1.1爬山 4.1.2动态程序设计 4.2最佳优先搜索算法 4.2.1实现最佳优先搜索 4.2.2实现启发评估函数……
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