第 1 章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的发展简史
1.3 人工智能研究的基本内容
1.4 人工智能的主要研究领域
第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 框架表示法
第3章 确定性推理方法
3.1 推理的基本概念
3.2 自然演绎推理
3.3 谓词公式化为子句集的方法
3.4 鲁宾逊归结原理
3.5 归结反演
3.6 应用归结反演求解问题
第4章 不确定性推理方法
4.1 不确定性推理的基本概念
4.2 可信度方法
4.3 证据理论
4.4 模糊推理方法
第5章 搜索求解策略
5.1 搜索的概念
5.2 状态空间的搜索策略
5.3 盲目的图搜索策略
5.4 启发式图搜索策略
第6章 遗传算法及其应用
6.1 遗传算法的产生与发展
6.2 遗传算法的基本算法
6.3 遗传算法的改进算法
6.4 遗传算法的应用
第7章 专家系统与机器学习
7.1 专家系统的产生和发展
7.2 专家系统的概念
7.3 专家系统的工作原理
7.4 知识获取的主要过程与模式
7.5 机器学习
7.6 知识发现与数据挖掘
7.7 专家系统的建立
7.8 专家系统实例
7.9 专家系统的开发工具
第8章 人工神经网络及其应用
8.1 神经元与神经网络
8.2 BP神经网络及其学习算法
8.3 BP神经网络的应用
8.4 Hopfield神经网络及其改进
8.5 Hopfield神经网络的应用
第9章 智能体与多智能体系统
9.1 智能体的概念与结构
9.2 多智能体系统的概念与结构
9.3 多智能体系统的通信
9.4 多智能体系统的协调
9.5 多智能体系统的协作
9.6 多智能体系统的协商
第10章 自然语言处理及其应用
10.1 自然语言理解的概念与发展历史
10.2 语言处理过程的层次
10.3 机器翻译
10.4 语音识别
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