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   本書比較全面地介紹了人工智能的原理及應(yīng)用，全書共分9章內(nèi)容，分別介紹了AI基本概念及其發(fā)展?fàn)顩r、AI數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、知識表示方法、確定性推理方法、不確定推理、狀態(tài)空間搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。每章給出了一定量的例題和習(xí)題，供學(xué)生練習(xí)使用。各章對原理的敘述力求概念清晰、表達(dá)準(zhǔn)確，突出理論聯(lián)系實(shí)際，富有啟發(fā)性，易于理解。
   本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)、智能科學(xué)、自動化、電子、通信和管理等專業(yè)研究生和高年級本科生的教材和參考書。本書內(nèi)容對從事人工智能、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域研究的科技人員具有良好的參考價(jià)值。

前言
第1章 緒論
1.1 人工智能的定義
　1.1.1 什么是人工智能
　1.1.2 人工智能與人類智能
1.2 人工智能的發(fā)展概括
1.3 人工智能的研究途徑及方法
1.4 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
第2章 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2.1 謂詞邏輯
2.1.1 謂詞基本概念
2.1.2 謂詞公式
2.1.3 謂詞公式的解釋
2.1.4 謂詞公式的性質(zhì)
2.2 概率論

前言
第1章  緒論
  1.1  人工智能的定義
  　1.1.1  什么是人工智能
  　1.1.2  人工智能與人類智能
  1.2  人工智能的發(fā)展概括
  1.3  人工智能的研究途徑及方法
  1.4  人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
第2章  人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
  2.1  謂詞邏輯
    2.1.1  謂詞基本概念
    2.1.2  謂詞公式
    2.1.3  謂詞公式的解釋
    2.1.4  謂詞公式的性質(zhì)
  2.2  概率論
    2.2.1  隨機(jī)現(xiàn)象
    2.2.2  樣本空間與隨機(jī)事件
    2.2.3  事件的概率
    2.4.4  事件的獨(dú)立性
  2.3  模糊理論
    2.3.1  模糊性
    2.3.2  模糊集與隸屬函數(shù)
    2.3.3  模糊集的表示及運(yùn)算
    2.3.4  模糊集的水平截集
    2.3.5  模糊度和模糊數(shù)
    2.3.6  模糊關(guān)系及其合成
    2.3.7  模糊變換
　2.4  粗糙集理論
 　 2.4.1  粗糙集的基本概念
 　 2.4.2  粗糙集在知識發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用
 　 本章小結(jié)
  　課后練習(xí)題
第3章　知識表示方法
第4章　確定性推理
第5章　不確定推理方法
第6章　狀態(tài)空間搜索
第7章　機(jī)器學(xué)習(xí)
第8章　專家系統(tǒng)
第9章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
參考文獻(xiàn)