本书以人工智能的哲学基础和工程实践为主线，系统全面地介绍了人工智能的核心知识和最新进展。主要宝库搜索与问题求解、人工神经网络、机器学习和人工智能程序设计语言等内容。
第1章 绪论
1.1 智能
1.2 人工智能
1.2.1 如何衡量机器是否具有智能
1.2.2 人工智能的研究目标
1.2.3 人工智能的研究和应用领域
1.3 人工智能发展简史
1.3.1 孕育期（1956年以前）
1.3.2 形成期（1956年——1970年）
1.3.3 知识工程时代（1970年至20世纪80年代初）
1.3.4 发展期（20世纪80年代初至今）
1.4 人工智能的实现途径
1.4.1 符号主义
1.4.2 连接主义
1.4.3 学习主义
1.4.4 行为主义
1.4.5 进化主义
1.4.6 群体主义
1.5 本书的内容与组织
小结
深入学习资源
习题
符号主义
第二章 搜索与问题求解
2.1 搜索概述
2.2 问题求解
2.2.1 状态空间
2.2.2 与或图
2.3 图搜索
2.3.1 图搜索算法的一般结构
2.3.2 盲目图搜索
2.3.3 启发式图搜索
2.4 博弈搜索
2.4.1 博弈树
2.4.2 极大极小搜索
2.4.3 α－β口剪枝
小结
深入学习资源
习题
第三章 知识与推理
3.1 推理概述
3.1.1 推理方式
3.1.2 推理控制策略
3.2 知识及其表示
3.2.1 知识
3.2.2 知识的表示
3.3 知识表示方法
3.3.1 一阶谓词逻辑表示法
3.3.2 产生式表示法
3.3.3 其他知识表示方法
3.4 经典逻辑推理的逻辑基础
3.4.1 推理规则
3.4.2 范式
3.4.3 置换与合一
3.4.4 自然演绎推理
3.5 归结演绎推理
3.5.1 子句集及其转化方法
3.5.2 归结原理
3.5.3 命题逻辑的归结反演
3.5.4 谓词逻辑的归结反演
连接主义
学习主义
行为主义
进化主义
群体主义
智能系统
附录1 汉英－英汉术语对照与索引
附录2 汉英－英汉人名对照与索引
参考文献
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