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內(nèi)容簡介

　　本書由四篇共１７章組成篇是基礎(chǔ)理論篇共九章（第１ ~ ９章）從整體角度介紹人工智能的基本概念與基礎(chǔ)理論第二篇是應(yīng)用技術(shù)篇共四章（第１０ ~１３章）介紹人工智能基礎(chǔ)理論與相關(guān)分支領(lǐng)域相融合所產(chǎn)生的新技術(shù) 第三篇是應(yīng)用篇共三章（第１４ ~１６章）介紹智能產(chǎn)品的開發(fā)及目前廣為流行的四種應(yīng)用實例第四篇是展望篇共一章（第１７章）對人工智能學(xué)科今后發(fā)展提出建議和看法。在本書的編寫中堅持三項原則：教材的現(xiàn)代性，即新的技術(shù)路線與新的體系，并形成新一代人工智能技術(shù)，教材的應(yīng)用性，即更加關(guān)注人工智能與其他學(xué)科、領(lǐng) 域的融合，將人工智能應(yīng)用到多個行業(yè)中去，教材的引導(dǎo)性，即堅持教材的入門與引導(dǎo)作用本書的出版在一定程度上填補了新一代人工智能教材的空白本書適合作為人工智能、計算機類專業(yè)及相關(guān)專業(yè)“人工智能”課程教材及培訓(xùn)教材，也可作為人工智能應(yīng)用、開發(fā)人員的基礎(chǔ)讀物。

作者簡介

　　徐潔磐：南京大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系教授，博導(dǎo)。主要研究計算機理論與數(shù)據(jù)庫技術(shù)，曾任中國人工智能學(xué)會理事，離散數(shù)學(xué)學(xué)會理事長，中國計算機學(xué)會計算機理論專業(yè)委員會副主任，數(shù)據(jù)庫專委會委員。教育部計算機教學(xué)指導(dǎo)委員會、二屆委員。1957年南京大學(xué)數(shù)學(xué)系畢業(yè)，1963年蘇聯(lián)莫斯科大學(xué)數(shù)理邏輯副博士研究生畢業(yè)，1957年至今南京大學(xué)數(shù)學(xué)系、計算機系講師，副教授、教授。

圖書目錄

第一篇　基礎(chǔ)理論篇
第１章　總論 ………………………………………………………………… ２
　　１. １　人工智能發(fā)展歷史………………………………………………………… ２
　　１. ２　人工智能概念介紹………………………………………………………… ７
　　１. ３　人工智能發(fā)展三大學(xué)派 ………………………………………………… １０
　　１. ４　人工智能的學(xué)科體系 …………………………………………………… １１
　　小結(jié) ……………………………………………………………………………… １６
　　習(xí)題１ …………………………………………………………………………… １７
第２章　知識及知識表示 ………………………………………………… １８
　　２. １　概述 ……………………………………………………………………… １８
　　２. ２　產(chǎn)生式表示法 …………………………………………………………… ２０
　　２. ３　狀態(tài)空間表示法 ………………………………………………………… ２３
　　２. ４　謂詞邏輯表示法 ………………………………………………………… ２６
　　２. ５　知識圖譜表示法 ………………………………………………………… ３２
　　小結(jié) ……………………………………………………………………………… ３５
　　習(xí)題２ …………………………………………………………………………… ３６
第３章　知識組織與管理———知識庫介紹 …………………………… ３７
　　３. １　知識庫概述 ……………………………………………………………… ３７
　　３. ２　知識庫發(fā)展歷史 ………………………………………………………… ４０
　　３. ３　典型知識庫系統(tǒng)介紹 …………………………………………………… ４１
　　小結(jié) ……………………………………………………………………………… ４８
　　習(xí)題３ …………………………………………………………………………… ５０
第４章　知識獲取之搜索策略方法 …………………………………… ５１
　　４. １　概述 ……………………………………………………………………… ５１
　　４. ２　盲目搜索 ………………………………………………………………… ５２
　　４. ３　啟發(fā)式搜索 ……………………………………………………………… ５３
　　４. ４　博弈樹的啟發(fā)式搜索 …………………………………………………… ５６
　　小結(jié) ……………………………………………………………………………… ５９
　　習(xí)題４ …………………………………………………………………………… ５９
Ⅰ
第５章　知識獲取之推理方法 …………………………………………… ６０
　　５. １　知識推理基本理論 ……………………………………………………… ６０
　　５. ２　謂詞邏輯自然推理 ……………………………………………………… ６１
　　５. ３　謂詞邏輯的自動定理證明 ……………………………………………… ６５
　　５. ４　知識推理方法之評價 …………………………………………………… ７３
　　小結(jié) ……………………………………………………………………………… ７４
　　習(xí)題５ …………………………………………………………………………… ７４
第６章　知識獲取之機器學(xué)習(xí)方法 …………………………………… ７６
　　６. １　機器學(xué)習(xí)概述 …………………………………………………………… ７６
　　６. ２　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) …………………………………………………………… ７９
　　６. ３　決策樹 …………………………………………………………………… ８６
　　６. ４　貝葉斯方法 ……………………………………………………………… ９２
　　６. ５　支持向量機方法 ………………………………………………………… ９５
　　６. ６　關(guān)聯(lián)規(guī)則方法 …………………………………………………………… ９７
　　６. ７　聚類方法 ………………………………………………………………… １０３
　　６. ８　遷移學(xué)習(xí) ………………………………………………………………… １０６
　　６. ９　強化學(xué)習(xí)方法…………………………………………………………… １０８
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １０９
　　習(xí)題６ ………………………………………………………………………… １１０
第７章　深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) …………………………………… １１１
　　７. １　淺層學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)…………………………………………………… １１１
　　７. ２　深度學(xué)習(xí)概述…………………………………………………………… １１２
　　７. ３　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…………………………………………………………… １１４
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １２１
　　習(xí)題７ ………………………………………………………………………… １２３
第８章　知識獲取之知識圖譜方法 …………………………………… １２４
　　８. １　知識圖譜中的知識獲取概述 ………………………………………… １２４
　　８. ２　知識圖譜中的知識獲取方法 ………………………………………… １２４
　　８. ３　著名的知識圖譜介紹…………………………………………………… １２７
　　８. ４　知識圖譜中的知識存儲………………………………………………… １２９
　　８. ５　知識圖譜的應(yīng)用………………………………………………………… １３０
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １３０
　　習(xí)題８ ………………………………………………………………………… １３１
第９章　知識獲取之Ａｇｅｎｔ方法 ……………………………………… １３３
　　９. １　Ａｇｅｎｔ介紹 ……………………………………………………………… １３３
Ⅱ
　　９. ２　多Ａｇｅｎｔ ………………………………………………………………… １３７
　　９. ３　移動Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １３９
　　９. ４　智能Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １４０
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １４１
　　習(xí)題９ ………………………………………………………………………… １４２
第二篇　應(yīng)用技術(shù)篇
第１０章　知識工程與專家系統(tǒng) ………………………………………… １４４
　　１０. １　知識工程與專家系統(tǒng)概述 …………………………………………… １４４
　　１０. ２　專家系統(tǒng)組成 ………………………………………………………… １４６
　　１０. ３　專家系統(tǒng)分類 ………………………………………………………… １４８
　　１０. ４　專家系統(tǒng)開發(fā) ………………………………………………………… １４８
　　１０. ５　傳統(tǒng)專家系統(tǒng)與新一代專家系統(tǒng) …………………………………… １５１
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １５２
　　習(xí)題１０ ………………………………………………………………………… １５３
第１１章　計算機視覺 …………………………………………………… １５５
　　１１. １　計算機視覺概述 ……………………………………………………… １５５
　　１１. ２　計算機視覺中的圖像分析和理解 …………………………………… １５８
　　１１. ３　計算機視覺應(yīng)用 ……………………………………………………… １６０
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １６３
　　習(xí)題１１ ………………………………………………………………………… １６５
第１２章　自然語言處理 ………………………………………………… １６６
　　１２. １　自然語言處理之自然語言理解 ……………………………………… １６７
　　１２. ２　自然語言處理之自然語言生成 ……………………………………… １７３
　　１２. ３　語音處理 ……………………………………………………………… １７４
　　１２. ４　自然語言處理應(yīng)用實例 ……………………………………………… １８１
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １８３
　　習(xí)題１２ ………………………………………………………………………… １８５
第１３章　機器人 …………………………………………………………… １８７
　　１３. １　機器人概述 …………………………………………………………… １８７
　　１３. ２　機器人組織結(jié)構(gòu) ……………………………………………………… １９０
　　１３. ３　機器人工作原理 ……………………………………………………… １９１
　　１３. ４　機器人的應(yīng)用 ………………………………………………………… １９２
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… １９６
　　習(xí)題１３ ………………………………………………………………………… １９８
Ⅲ
第三篇　應(yīng)　用　篇
第１４章　大數(shù)據(jù)技術(shù) …………………………………………………… ２０１
　　１４. １　大數(shù)據(jù)技術(shù)概述 ……………………………………………………… ２０１
　　１４. ２　大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺 ……………………………………………………… ２０４
　　１４. ３　大數(shù)據(jù)軟件平臺—Ｈａｄｏｏｐ …………………………………………… ２０４
　　１４. ４　大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn) ＮｏＳＱＬ ………………………………………… ２０７
　　１４. ５　大數(shù)據(jù)計算 …………………………………………………………… ２０８
　　１４. ６　大數(shù)據(jù)用戶接口與可視化 …………………………………………… ２１２
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… ２１２
　　習(xí)題１４ ………………………………………………………………………… ２１４
第１５章　人工智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā) ……………………………………… ２１６
　　１５. １　概述 …………………………………………………………………… ２１６
　　１５. ２　人工智能應(yīng)用開發(fā)的三大要素 ……………………………………… ２１７
　　１５. ３　人工智能應(yīng)用開發(fā)系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ………………………………………… ２２０
　　１５. ４　人工智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)流程 ………………………………………… ２２３
　　１５. ５　人工智能應(yīng)用的三種典型方法 ……………………………………… ２２５
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… ２２６
　　習(xí)題１５ ………………………………………………………………………… ２２７
第１６章　人工智能的應(yīng)用系統(tǒng) ………………………………………… ２２８
　　１６. １　自動駕駛與網(wǎng)聯(lián)車 …………………………………………………… ２２８
　　１６. ２　人臉識別 ……………………………………………………………… ２３４
　　１６. ３　機器翻譯 ……………………………………………………………… ２３９
　　１６. ４　智能醫(yī)學(xué)圖像處理 …………………………………………………… ２４２
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… ２４７
　　習(xí)題１６ ………………………………………………………………………… ２４９
第四篇　展　望　篇
第１７章　人工智能發(fā)展展望 …………………………………………… ２５２
　　１７. １　人工智能學(xué)科發(fā)展 …………………………………………………… ２５２
　　１７. ２　人工智能所引發(fā)的社會問題及其解決 ……………………………… ２５４
　　小結(jié) …………………………………………………………………………… ２５７
　　習(xí)題１７ ………………………………………………………………………… ２５８
參考文獻 ……………………………………………………………………… ２５９