| 作 者: | 沃尔夫冈·埃特尔 |
| 出版社: | 清华大学出版社 |
| 丛编项: | |
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| 标 签: | 暂缺 |
| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
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第1章 导论
1.1 什么是人工智能
1.1.1 脑科学与问题求解
1.1.2 图灵测试及聊天机器人
1.2 AI的历史
1.2.1 人工智能的开始
1.2.2 基于逻辑的问题求解
1.2.3 新联接主义
1.2.4 不确定性推理
1.2.5 分布式的自治且有学习能力的智能体
1.2.6 人工智能的进一步发展
1.2.7 人工智能革命
1.3 人工智能与社会
1.3.1 人工智能会抢夺人类的工作吗
1.3.2 AI与交通
1.3.3 服务机器人
1.4 智能体
1.5 基于知识的系统
1.6 练习
第2章 命题逻辑
2.1 句法
2.2 语义
2.3 证明系统
2.4 归结
2.5 Horn子句
2.6 可计算性和复杂性
2.7 应用及限制
2.8 练习
第3章 一阶谓词逻辑
3.1 句法
3.2 语义
3.3 量词和范式
3.4 证明演算
3.5 归结
3.5.1 归结策略
3.5.2 等值
3.6 自动定理证明
3.7 数学例子
3.8 应用
3.9 小结
3.10 练习
第4章 逻辑的局限性
4.1 搜索空间问题
4.2 可判定性和不完备性
4.3 会飞的企鹅
4.4 模型的不确定性
4.5 练习
第5章 Prolog逻辑程序设计
5.1 Prolog系统及实现
5.2 简单例子
5.3 执行控制和过程要素
5.4 列表
5.5 自我修改程序
5.6 规划示例
5.7 约束逻辑编程
5.8 总结
5.9 练习
第6章 搜索、博弈与问题求解
6.1 引言
6.2 无信息搜索
6.2.1 宽度优先搜索
6.2.2 深度优先搜索
6.2.3 迭代深入
6.2.4 对比
6.2.5 循环校验
6.3 启发式搜索
6.3.1 贪婪搜索
6.3.2 A*搜索
6.3.3 A*搜索算法的路径规划
6.3.4 IDA*搜索
6.3.5 搜索算法的经验对比
6.3.6 总结
6.4 对弈
6.4.1 最小最大搜索
6.4.2 Alpha-Beta剪枝
6.4.3 非决定性游戏
6.5 启发式评估函数
6.6 搜索前沿现状
6.6.1 象棋
6.6.2 围棋
6.7 练习
第7章 不确定性推理
7.1 概率计算
7.2 最大熵的原理
7.2.1 概率推理规则
……
第8章 机器学习与数据挖掘
第9章 神经网络
第10章 强化学习
第11章 练习解答