人工智能 本书特色

《人工智能/21世纪大学本科计算机专业系列教材》主要阐述人工智能问题求解方法的一般性原理和基本思想。主要内容有：一般的搜索问题，包括盲目搜索和启发式搜索等；与或图搜索，包括AO*算法和博弈树搜索等；谓词逻辑以及基于归结的定理证明方法；知识表示，包括产生式方法、语义网络、框架等；不确定性推理方法，包括贝叶斯方法、证据理论和确定性方法等；机器学习，包括实例学习、解释学习、决策树学习和神经网络等；高级搜索，包括局部搜索方法、模拟退火方法和遗传算法等。

人工智能 内容简介

人工智能是一个多学科的交叉学科，涉及的内容广泛，而且一直在不断的发展，随时都在产生新的方法和理论。本书主要介绍人工智能研究中那些*基本的、*经典的理论和方法，为计算机科学和技术人员以及其他学科领域中对人工智能感兴趣的科技工作者和学生提供*基本的人工智能技术和有关问题的知识。 l 人工智能的一个主要特点就是涉及范围广，发展快速，内容相对比较杂。因此在内容组织上就要力求突出重点内容，系统性强，把人工智能中*基本的内容反映出来，使得学生能在有限的学时内，系统深入地掌握人工智能中*主要的基本问题，为进一步深入研究人工智能问题打下良好基础。 l 针对人工智能的几个重要的专题，例如：知识表示、不确定性推理、机器学习、自然语言处理等进行了较深入的讨论。本教材的特点和创新也是体现在这个方面。 l 在内容组织上既包括了启发式搜索、博弈树搜索、知识表示等这些非常经典的内容，又包括了局部搜索、模拟退火、遗传算法、机器学习等比较新的内容。同时，增加了人工智能有关的哲学问题的探讨，如图灵测试、中文屋子问题等，这些内容的讨论将有助于学生理解什么人工智能。 l 本书参考了ACM和IEEE CS Computing Curricula中关于人工智能的有关部分，结合作者自己多年从事人工智能教学和科研的工作经验，确定了两大主线：一是适应于本科生教学的，以搜索为主线，主要讲解启发式搜索，博弈树搜索，局部搜索，模拟退火，遗传算法等内容，使得学生通过本课程的学习，掌握利用搜索技术求解人工智能问题的方法。二是适合于研究生教学的，一些更加深入的问题，主要讲解谓词逻辑，知识表示，机器学习，不确定推理等内容，使得学生通过课程学习，了解更多的人工智能求解问题的方法。这些内容前后呼应，本科教学为研究生教学打下基础。 本教材已经被作为国内*影响的人工智能的教材、，被国内众多高校广泛采用，本书发行已超5万册。 配套资源：提供了教学用PowerPoint课件，可以在清华大学出版社网站免费下载。 清华大学孙茂松教授推荐： 本教材充分考虑了教学的特点，内容十分丰富，知识结构合理，整体性强，反映了人工智能科学发展迄今为止的主要结晶。对主要算法的叙述，难度恰当，且作了必要的展开，决不流于泛泛的一般介绍。举例详实，富有启发性。这些构成了本教材的鲜明特色。其中第5、6、7三章，对国内传统的《人工智能》教材，作了大幅度拓展，使得教材的面貌一新，这也构成了本教材的另一个鲜明特色。相信这部教材的出版，一定会得到任课教师与广大学生的欢迎。

人工智能 目录

第0章 绪论0.1 什么是人工智能0.2 图灵测试0.3 中文屋子问题0.4 人工智能的研究目标0.5 人工智能发展简史0.6 人工智能研究的课题第1章 搜索问题1.1 回溯策略1.2 图搜索策略1.3 无信息图搜索过程1.4 启发式图搜索过程1.5 搜索算法讨论习题第2章 与或图搜索问题2.1 与或图的搜索2.2 与或图的启发式搜索算法AO2.3 博弈树的搜索习题第3章 谓词逻辑与归结原理3.1 命题逻辑3.1.1 命题3.1.2 命题公式3.1.3 命题逻辑的意义3.1.4 命题逻辑的推理规则3.1.5 命题逻辑的归结方法3.2 谓词逻辑基础3.2.1 谓词基本概念3.2.2 一阶谓词逻辑3.2.3 谓词演算与推理3.2.4 谓词知识表示
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人工智能 作者简介

马少平、朱小燕：清华大学计算机系教授、博士生导师。多年在清华大学从事与人工智能相关的教学和研究工作，曾与他人著过《人工智能导论》，自1992年起至今从事清华大学计算机系本科生必修课“人工智能导论”教学工作，自1994年起至今从事清华大学计算机系研究生学位课“人工智能原理”教学工作。

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教材 研究生/本科/专科教材 工学

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