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模块1 认识人工智能
1.1人工智能概述
1.1.1人脑与计算机大战
1.1.2人工智能学派与争论
1.1.3人工智能的层次结构
1.2人工智能的发展
1.3人工智能的研究领域
1.3.1问题求解与博弈
1.3.2机器学习
1.3.3模式识别
1.3.4自然语言处理
1.3.5智能机器人
1.3.6专家系统领域
1.3.7人工神经网络
1.4人工智能的应用领域
模块2 知识学习
2.1与机器对话
2.1.1知识的概念
2.1.2知识的特征和知识表示分类
2.2正确表示知识
2.2.1产生式表示法
2.2.2语义网络法
2.2.3框架表示法
2.2.4逻辑表示法
2.2.5脚本表示法
模块3 机器学习
3.1认识机器学习
3.1.1机器学习的定义
3.1.2机器学习的基本模型
3.1.3机器学习与人类思考的类比
3.1.4机器学习的分类
3.2机器学习方法
3.2.1决策树学习
3.2.2贝叶斯算法
3.2.3聚类算法
3.2.4迁移学习
3.3深度学习与神经网络
3.4机器学习的应用
模块4 搜索策略
4.1搜索策略的基本概念
4.1.1认识AI中的搜索
4.1.2状态空间表示法
4.1.3与或树
4.2状态空间的搜索策略
4.2.1状态空间的一般搜索过程
4.2.2广度(宽度)优先搜索
4.2.3深度优先搜索
4.2.4启发式搜索
4.3与或树的搜索策略
4.4博弈树的搜索策略
模块5 自然语言的理解
5.1认识自然语言处理
5.1.1从Siri到微软小娜
5.1.2处理的主要范畴
5.1.3自然语言处理的实际问题
5.1.4自然语言处理的研究难点
5.2自然语言处理技术
5.2.1自然语言处理基础技术
5.2.2自然语言处理应用技术
5.3自然语言处理的应用
5.3.1智能翻译系统
5.3.2智能语音交互系统
模块6 计算机视觉
6.1认识计算机视觉
6.1.1人脸识别简介
6.1.2图像识别的研究现状
6.2计算机视觉的技术原理
6.2.1计算机视觉的模拟过程
6.2.2图像识别中的浅层学习方法
6.2.3图像识别中的深层学习方法
6.3计算机视觉的应用
模块7 专家系统
7.1专家系统简介
7.1.1专家系统的定义和特点
7.1.2专家系统的类型和应用领域
7.1.3专家系统的发展
7.2专家系统的结构和工作原理
7.2.1专家系统的结构
7.2.2专家系统的工作原理
7.3专家系统的开发过程
7.3.1知识获取和知识工程
7.3.2专家系统的设计
7.3.3专家系统的评价
7.4专家系统的应用
7.4.1动物识别专家系统
7.4.2MYCIN专家系统
模块8 智能机器人
8.1认识智能机器人
8.1.1机器人概述
8.1.2机器人发展史
8.2常见的机器人
8.2.1生产能手——工业机器人
8.2.2生活助手——服务机器人
8.2.3快乐天使——娱乐机器人
8.2.4战争骄子——军用机器人
8.3机器人控制技术
8.3.1机器人控制系统的特点和方式
8.3.2机器人控制系统的结构和工作原理
8.3.3机器人的传感器
8.4机器人的未来
8.4.1人机竞争——未来机器人会抢你的饭碗
8.4.2未来的机器人更懂你
本书共分8个模块,内容涵盖了人工智能研究的多个领域和相关技术,包括知识学习、机器学习、搜索策略、自然语言理解、计算机视觉、专家系统、智能机器人。本书内容力求反应人工智能发展的最新理论和技术成果,全书语言简明,结构合理,内容贴近实际,学生易于理解。
本书适合作为高等职业教育人工智能基础课程的教材,也可供广大了解人工智能基础的读者学习使用。
李立功,天津铁道职业技术学院副教授。
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