第1章 緒論
1.1 人工智能的定義和研究目標
1.1.1 圖靈測試
1.1.2 人工智能的定義
1.1.3 人工智能的研究目標
1.2 人工智能的起源和發展
1.2.1 人工智能的起源
1.2.2 人工智能的發展
1.2.3 40位圖靈獎獲得者中有6名人工智能學者
1.2.4 人工智能實現的飛躍
1.3 人工智能各學派的認知觀
1.3.1 符號主義
1.3.2 聯結主義
1.3.3 行為主義
1.4 人工智能的研究與應用領域
1.4.1 智能感知
1.4.2 智能推理
1.4.3 智能學習
1.4.4 智能行動
1.5 人工智能的近期發展分析
小結
習題
第2章 知識表示
2.1 知識的概念
2.1.1 知識、數據和信息
2.1.2 知識的特點
2.1.3 知識的分類及知識表示
2.2 一階謂詞邏輯表示法
2.2.1 什麽是一階謂詞
2.2.2 一階謂詞邏輯表示法的特點
2.3 產生式表示法
2.3.1 產生式系統的定義和組成
2.3.2 產生式系統問題求解的基本過程
2.3.3 產生式系統的類型
2.3.4 產生式系統的優缺點
2.4 語義網絡表示法
2.4.1 語義網絡的基本概念
2.4.2 事物和概念的表示
2.4.3 語義網絡表示法的優缺點
2.5 框架表示法
2.5.1 框架理論
2.5.2 框架和實例框架
2.5.3 框架表示的優缺點
2.6 腳本表示法
2.6.1 腳本的結構
2.6.2 腳本的推理
2.7 過程表示法
2.7.1 表示知識的方法
2.7.2 過程表示的優缺點
2.8 面向對象表示法
2.8.1 面向對象的基本概念和特征
2.8.2 知識的面向對象表示
2.9 基於Ontology的知識表示法
2.10 基於語義Web的知識表示法
小結
習題
第3章 搜索策略
3.1 引言
3.1.1 搜索的含義
3.1.2 狀態空間法
3.1.3 問題歸約
3.2 狀態空間的盲目搜索
3.2.1 圖搜索過程
3.2.2 寬度優先搜索
3.2.3 深度優先搜索
3.2.4 有界深度優先搜索
3.2.5 代價樹搜索
3.3 狀態空間的啟發式搜索
3.3.1 啟發式搜索窺視
3.3.2 啟發信息與估價函數
3.3.3 啟發式搜索算法(A算法)
3.3.4 A*算法
3.3.5 A*自滿應用舉例
3.4 與/或樹的盲目搜索
3.5 與/或樹的啟發式搜索
3.6 博弈樹搜索
小結
習題
第4章 確定性推理
第5章 機器學習簡介
第6章 Agent技術理論基礎
參考文獻