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人工智能

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马少平,朱小燕 著

    

发表于2021-03-08

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图书介绍

出版社: 清华大学出版社
ISBN:9787302089117
版次:1
商品编码:12313770
包装:平装
丛书名: 21世纪大学本科计算机专业系列教材
开本:16开
出版时间:2004-08-01
用纸:胶版纸
页数:324
字数:436000
正文语种:中文


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图书描述

内容简介

  《人工智能》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》可作为计算机专业的本科生或者研究生学习人工智能基础课程的教材或参考书。

内页插图

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AO
2.3 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 -阶谓词逻辑
3.2.3 谓词演算与推理
3.2.4 谓词知识表示
3.3 谓词逻辑归结原理
3.3.1 归结原理概述
3.3.2 Skolem标准型
3.3.3 子句集
3.3.4 置换与合
3.3.5 归结式
3.3.6 归结过程
3.3.7 归结过程控制策略
3.4 Herbrand定理
3.4.1 概述
3.4.2 H域
3.4.3 H解释
3.4.4 语义树与Herbrand定理
3.4.5 Herbrand定理
3.4.6 Herbrand定理与归结法的完备性
习题
……

第4章 知识表示
第5章 不确定性推理方法
第6章 机器学习
第7章 高级搜索

参考文献

前言/序言

  人工智能自从1956年问世以来,已经经历了近50年的风风雨雨,其发展并非一帆风顺,历经几次大起大落。也正是在这样的起落中,人工智能这门学科得以逐步发展壮大起来。
  实际上,从古代开始,人类就一直幻想着制造出具有智能的机器。很多古代的传说,无不体现了这样的思想。但是,只有在计算机出现以后,借助于计算机这种工具,人工智能才有可能从幻想走向现实。
  究竟什么是人工智能?人工智能是否能够实现?一直是人们争议的问题。由于对智能本身研究得不够充分,人们往往将智能神秘化。当IBM的“深蓝”第一次战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的时候,先是惊叹人工智能的发展,继而,当对“深蓝”的原理有所了解之后,又有很多人提出这样的疑问:这就是智能吗?人类下棋可不是这样的。
  机器智能是对人类智能的一种模仿,是功能上的模仿,而不是机理上的模仿。由于对人类智能的了解还远远不够,因此,从机理上模仿人类的智能,至少在近期内是不可能实现的,而且即使实现也不一定就是成功的。当年莱特兄弟成功地制造了飞机,正是因为他们没有模仿鸟的飞行,他们制造的飞机不是像鸟那样依靠翅膀的煽动而飞行,才取得了成功。可以想象,如果当时人们制造的是翅膀可以煽动的飞机的话,也许到现在飞机也不能成为一种常用的交通工具。因此,在研究人工智能的过程中,不必追求其机理是否与人类一致,所追求的应该是人工智能的功能。
  通俗地讲,人工智能就是一些方法,依靠这些方法,计算机可以比较好地求解问题,能够帮助人类做许多以前需要人类的智能才能完成的工作。
  人工智能发展至今,已经形成了一整套的理论和方法,这些理论和方法已经在专家系统、自然语言处理、模式识别、人机交互、智能信息处理、信息检索、图像处理、数据挖掘和机器人技术等各个人工智能的应用领域发挥着巨大的作用。
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