人工智能

第一部分    引        論第1章    引論1.1    人工智能從實驗室中浮現1.2    什么是人工智能應用程序1.3    什么是人工智能1.4    不同的智能模型1.5    表示第二部分    邏輯和搜索第2章    邏輯2.1    命題邏輯2.2    謂詞演算2.3    小結第3章    搜索3.1    引言3.2    一些經典的人工智能問題3.3    基于樹的算法3.4    用函數最優(yōu)化表示搜索3.5    小結第4章    自動邏輯推理4.1    命題邏輯中的歸結4.2    FOPC中的歸結4.3    Prolog4.4    小結第三部分    不 確 定 性第5章    貝葉斯網絡（I）5.1    引言5.2    基礎概率論綜述5.3    貝葉斯網絡5.4    小結第6章    貝葉斯網絡（II）6.1    構造簇樹6.2    量化連接樹6.3    處理證據6.4    不精確推理6.5    小結第7章    其他不確定性方法7.1    模糊邏輯7.2    Dempster-Shafer 理論7.3    非數值方法7.4    小結第四部分    行 動 決 策第8章    決策網絡8.1    非干預行動8.2    干預行動 8.3    測試決策8.4    信息價值 8.5    有關效益值的一點說明8.6    小結第9章    規(guī)劃（I）9.1    簡單規(guī)劃描述語言9.2　派生規(guī)劃9.3    將實施規(guī)劃作為簡單搜索過程9.4    圖規(guī)劃9.5    小結第10章  規(guī)劃（II）10.1    有表現力的表達10.2    不確定情況下的行動10.3    使用基于知識方法的規(guī)劃器10.4    討論10.5    小結第五部分    學        習第11章    學習引論11.1    學習中的元素11.2    目標函數的表示11.3    學習任務的類型11.4    學習即是搜索11.5    假設空間中的學習偏置11.6    更深入的問題 11.7    小結第12章    決策樹學習12.1    簡介12.2    ID3算法12.3    有關決策樹學習的一些問題12.4    小結第13章    歸納邏輯程序設計13.1    簡介13.2    假設的產生13.3    歸納推理 13.4    FOIL算法13.5    逆向歸結（逆向蘊含）13.6    q-包含13.7    具有逆向蘊含的ILP系統(tǒng)的實際實現13.8    小結第14章    強化學習14.1    簡介14.2    強化學習的關鍵元素14.3    最優(yōu)策略的計算14.4    Q-學習14.5    小結第15章    神經網絡（I）15.1    基本成分15.2    基本概念15.3    線性與非線性問題15.4    反向傳播學習15.5    字符分類示例15.6    小結第16章    神經網絡（II）16.1    使用相似性度量發(fā)現簇16.2    自組織特征映射16.3    用于聚類的模型生成器16.4    徑向基函數網絡16.5    小結 第17章    遺傳算法17.1    一些術語17.2    一個較完整的算法17.3    假設表示17.4    模式定理與隱含的并行機制17.5    遺傳算法的其他方面17.6    小結第六部分    自然語言理解與感知第18章    自然語言處理（Ⅰ）18.1    自然語言理解的階段 18.2    語言的各部分 18.3    分析結構18.4    語義分析18.5    語境分析 18.6   小結第19章    自然語言處理（Ⅱ）19.1    圖表分析器19.2    文法與屬性19.3    語義學19.4    量化和中介邏輯形式19.5    上下文19.6    NLP的統(tǒng)計學方法19.7    小結第20章    語音處理20.1    組成單詞讀音的基本單元20.2    信號處理20.3    識別20.4    隱馬爾可夫模型20.5    小結第21章    視覺21.1    圖像21.2    物體和圖像之間的基本數學關系21.3　視覺線索21.4    形狀描述21.5    邊緣檢測21.6    分割21.7    提取邊界21.8    對物體進行分類21.9   小結第七部分    代理、哲學和應用第22章    代理22.1    代理第23章    人工智能的哲學23.1    什么是哲學23.2    強人工智能與弱人工智能23.3    思維機器23.4    圖靈測試23.5    我們是否用語言思考第24章    人工智能的若干應用24.1    宇宙飛船的自主控制24.2    使用O-Plan的層次式任務規(guī)劃24.3    幫助機場操作的決策支持工具24.4    新聞報道中的文本提取24.5    航班信息會話接口24.6    人臉識別24.7    醫(yī)學診斷中的成像24.8    數據挖掘24.9    從非結構數據獲取信息24.10  欺詐檢測24.11  給予機器常識24.12  管理飛行器安全24.13  貝葉斯推理增長的作用24.14  機器人附錄A    Prolog簡介參考文獻