◇ 第一章 人工智能概述
- 课前索引
- 1.1 人工智能的定义
- 1.2 人工智能的发展史
- 1.3 人工智能成功的实例
- 1.4 人工智能的研究内容
- 1.5 人工智能研究的特点
- 1.6 人工智能相关文献及网站介绍
- 章节小结
- 课后思考题
◇ 第二章 归结推理方法
- 课前索引
- 2.1 归结原理概述
- 2.2 命题逻辑的归结
- 2.3 谓词逻辑归结法基础
- 2.4 归结原理
- 2.5 归结过程控制策略
- 2.6 Herbrand定理
- 章节小结
- 课后思考题
- 课后习题
◇ 第三章 不确定性推理方法
- 课前索引
- 3.1 概述
- 3.2 确定性方法
- 3.3 主观Bayes方法
- 3.4 证据理论（D-S Theory）
- 3.5 贝叶斯网络
- 章节小结
- 课后思考题
- 课后习题
◇ 第四章 知识表示
- 课前索引
- 4.1 概述
- 4.2 表示观
- 4.3 逻辑表示法
- 4.4 产生式表示法
- 4.5 语义网络表示法
- 4.6 框架表示法
- 4.7 面向对象的表示法
- 4.8 直接型知识表示方法
- 4.9 混合型知识表示方法
- 章节小结
- 课后思考题
- 课后习题
◇ 第五章 机器学习
- 课前索引
- 5.1 概述
- 5.2 机器学习的分类与基本系统结构
- 5.3 符号学习方法
- 5.4 实例学习方法
- 章节小结
- 课后思考题
- 课后习题
◇ 第六章 神经网络
- 课前索引
- 6.1 概述
- 6.2 前馈型人工神经网络
- 6.3 反馈神经网络
- 6.4 自组织竞争人工神经网络
- 6.5 神经网络在模式识别中的应用
- 章节小结
- 课后思考题
◇ 第七章 自然语言处理
- 课前索引
- 7.1 概述
- 7.2 句法分析
- 7.3 词性标注
- 章节小结
- 课后思考题
- 课后习题
◇ 第八章 智能体
- 课前索引
- 8.1 智能体概述
- 8.2 多智能体
- 8.3 智能体之间的通讯
- 8.4 智能体体系结构
- 章节小结
- 课后思考题