人工智能

出版時(shí)間:2004-8-1  出版社:清華大學(xué)出版社  作者:朱小燕,馬少平  頁(yè)數(shù):324  
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內(nèi)容概要

本書主要闡述人工智能問(wèn)題求解方法的一般性原理和基本思想。主要內(nèi)容有:一般的搜索問(wèn)題,包括盲目搜索和啟發(fā)式搜索等;與或圖搜索,包括AO·算法和博弈樹搜索等;謂詞邏輯以及基于歸結(jié)的定理證明方法;知識(shí)表示,包括產(chǎn)生式方法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架等;不確定性推理方法,包括貝葉斯方法、證據(jù)理論和確定性方法等;機(jī)器學(xué)習(xí),包括實(shí)例學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、決策樹學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等;高級(jí)搜索,包括局部搜索方法、模擬退火方法和遺傳算法等。
本書可作為計(jì)算機(jī)專業(yè)的本科生或者研究生學(xué)習(xí)人工智能基礎(chǔ)課程的教材或參考書。

書籍目錄

第0章  緒論  0.1  什么是人工智能  0.2  圖靈測(cè)試  0.3  中文屋子問(wèn)題  0.4  人工智能的研究目標(biāo)  0.5  人工智能發(fā)展簡(jiǎn)史  0.6  人工智能研究的課題第1章  搜索問(wèn)題  1.1  回溯策略  1.2  圖搜索策略  1.3  無(wú)信息圖搜索過(guò)程  1.4  啟發(fā)式圖搜索過(guò)程  1.5  搜索算法討論  習(xí)題第2章  與或圖搜索問(wèn)題  2.1  與或圖的搜索  2.2  與或圖的啟發(fā)式搜索算法AO  2.3  博弈樹的搜索  習(xí)題第3章  謂詞邏輯與歸結(jié)原理  3.1  命題邏輯    3.1.1  命題    3.1.2  命題公式    3.1.3  命題邏輯的意義    3.1.4  命題邏輯的推理規(guī)則    3.1.5  命題邏輯的歸結(jié)方法  3.2  謂詞邏輯基礎(chǔ)    3.2.1  謂詞基本概念    3.2.2  一階謂詞邏輯    3.2.3  謂詞演算與推理    3.2.4  謂詞知識(shí)表示  3.3  謂詞邏輯歸結(jié)原理    3.3.1  歸結(jié)原理概述    3.3.2  Skolem標(biāo)準(zhǔn)型    3.3.3  子句集    3.3.4  置換與合一    3.3.5  歸結(jié)式    3.3.6  歸結(jié)過(guò)程    3.3.7  歸結(jié)過(guò)程控制策略  3.4  Herbrand定理    3.4.1  概述    3.4.2  H域    3.4.3  H解釋    3.4.4  語(yǔ)義樹與Herbrand定理    3.4.5  Herbrand定理    3.4.6  Herbrand定理與歸結(jié)法的完備性  習(xí)題第4章  知識(shí)表示  4.1  概述    4.1.1  知識(shí)    4.1.2  知識(shí)表示    4.1.3  知識(shí)表示觀  4.2  產(chǎn)生式表示    4.2.1  事實(shí)與規(guī)則的表示    4.2.2  產(chǎn)生式系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)    4.2.3  產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理    4.2.4  產(chǎn)生式表示的特點(diǎn)  4.3  語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示    4.3.1  語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)    4.3.2  基本的語(yǔ)義關(guān)系    4.3.3  語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的推理    4.3.4  語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法的特點(diǎn)  4.4  框架表示    4.4.1  框架結(jié)構(gòu)    4.4.2  框架表示下的推理    4.4.3  框架表示法的特點(diǎn)  4.5  其他表示方法    4.5.1  腳本知識(shí)表示方法    4.5.2  過(guò)程性知識(shí)表示法    4.5.3  直接性知識(shí)表示方法  習(xí)題第5章  不確定性推理方法  5.1  概述    5.1.1  不確定性    5.1.2  不確定性推理的基本問(wèn)題    5.1.3  不確定性推理方法的分類  5.2  概率論基礎(chǔ)    5.2.1  隨機(jī)事件    5.2.2  事件的概率    5.2.3  貝葉斯定理    5.2.4  信任幾率  5.3  貝葉斯網(wǎng)絡(luò)    5.3.1  貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本概念    5.3.2  貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理模式  5.4  主觀貝葉斯方法    5.4.1  規(guī)則的不確定性    5.4.2  證據(jù)的不確定性    5.4.3  推理計(jì)算  5.5  確定性方法    5.5.1  規(guī)則的不確定性度量    5.5.2  證據(jù)的不確定性度量    5.5.3  不確定性的傳播與更新    5.5.4  問(wèn)題  5.6  證據(jù)理論(D-Stheory)    5.6.1  基本概念    5.6.2  證據(jù)的不確定性    5.6.3  規(guī)則的不確定性    5.6.4  推理計(jì)算  習(xí)題第6章  機(jī)器學(xué)習(xí)  6.1  概述    6.1.1  機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念    6.1.2  機(jī)器學(xué)習(xí)研究的意義    6.1.3  機(jī)器學(xué)·習(xí)發(fā)展歷史    6.1.4  機(jī)器學(xué)習(xí)分類  6.2  機(jī)器學(xué)習(xí)的基本系統(tǒng)結(jié)構(gòu)    6.2.1  環(huán)境    6.2.2  知識(shí)庫(kù)    6.2.3  學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)    6.2.4  執(zhí)行環(huán)節(jié)  6.3  實(shí)例學(xué)習(xí)    6.3.1  實(shí)例學(xué)習(xí)的基本概念    6.3.2  實(shí)例學(xué)習(xí)方法的分類    6.3.3  變型空間法  6.4  解釋學(xué)習(xí)    6.4.1  解釋學(xué)習(xí)的基本概念    6.4.2  解釋學(xué)習(xí)方法  6.5  決策樹學(xué)習(xí)    6.5.1  概述    6.5.2  1D3算法  6.6  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)    6.6.1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)    6.6.2  前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    6.6.3  自組織競(jìng)爭(zhēng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    6.6.4  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用  習(xí)題第7章  高級(jí)搜索  7.1  基本概念    7.1.1  組合優(yōu)化問(wèn)題    7.1.2  鄰域  7.2  局部搜索算法  7.3  模擬退火算法    7.3.1  固體退火過(guò)程    7.3.2  模擬退火算法    7.3.3  參數(shù)的確定    7.3.4  應(yīng)用舉例--旅行商問(wèn)題  7.4  遺傳算法    7.4.1  生物進(jìn)化與遺傳算法    7.4.2  遺傳算法的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題  習(xí)題參考文獻(xiàn)

編輯推薦

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用戶評(píng)論 (總計(jì)46條)

 
 

  •   人工智能教材,里面的都是偽代碼,更偏向于理論
  •   人工智能老師上課用的,里面的都是偽代碼,偏理論
  •   入門好書,喜歡人工智能的可以買一下
  •   我們現(xiàn)在就在學(xué)這個(gè)課程,本書并不是從單純的某種算法講解,也不會(huì)給出源代碼,而是介紹一種思想,需要有一定的編程基礎(chǔ),再去讀本書。
  •   學(xué)點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)
  •   高校教材類的內(nèi)容,中規(guī)中矩。
  •   教材而已!就不做啥評(píng)價(jià)啦
  •   我們這學(xué)期的教材,范圍還算廣,但都不深入,用來(lái)入門
  •   做教材用,印刷質(zhì)量很好。。當(dāng)當(dāng)服務(wù)一如既往的好和迅速
  •   比較實(shí)用,很基礎(chǔ)的東西少
  •   還可以,就是一教科書
  •   書還不錯(cuò),就是外表有點(diǎn)臟啊
  •   考試用書,正在研讀
  •   買來(lái)作為教科書的,這是我們老師指定的教科書。正版,很好。
  •   書的質(zhì)量很好,送貨和服務(wù)態(tài)度也很好,很滿意!
  •   書么,反正就是正品
  •   書很不錯(cuò),是正版的。哈哈
  •   當(dāng)當(dāng)?shù)脑u(píng)論真是煩人,為什么不讓批量評(píng)論!
  •   快遞挺快的,書本和所需的一樣哈。很不錯(cuò)
  •   不錯(cuò),全面系統(tǒng)的介紹了人工智能的相關(guān)理論,特別喜歡里面的例子,都是經(jīng)典的例子,比如野人傳教士問(wèn)題,解析的相當(dāng)詳細(xì)和直觀,容易理解
  •   主要講算法。
  •   這本書just ****了,不太喜歡
  •   書是好書,但很皺。不過(guò)這本書送貨很快
  •   所有的書,我都喜歡。因?yàn)橄嘈胖辽偃思一撕芏鄷r(shí)間來(lái)寫的。
  •   書是好書,比較流暢。比蔡的那本好多了。蔡的書感覺說(shuō)了很多,但不清楚。
  •   印刷清晰,入門的書
  •   還行吧,呵呵。沒(méi)看過(guò)其他的,也沒(méi)法比較
  •   所見商品符合我的要求,包裹投遞迅速,很好很強(qiáng)大!
  •   剛開始學(xué)習(xí)。
  •   國(guó)內(nèi)的計(jì)算機(jī)書籍普遍寫得既不全也不深入,這本也是。有條件應(yīng)該買國(guó)外的經(jīng)典看,這本不會(huì)看得你很難受,但收獲的確一般般,可惜我們學(xué)校拿來(lái)當(dāng)教材,不得不用
  •   作為教材書還好
  •   考研復(fù)試用 ,沒(méi)說(shuō)的
  •   很好很系統(tǒng)!
  •   初學(xué)者不適合看這本書,主要是內(nèi)容太深,如果計(jì)算機(jī)理論知識(shí)不扎實(shí),這本書是很難看懂的。就書本書的質(zhì)量而言,是沒(méi)有問(wèn)題的。
  •   把簡(jiǎn)單的內(nèi)容寫復(fù)雜了,不建議大家購(gòu)買
  •   我是沖著清華大學(xué)的金字招牌和清華大學(xué)精品課程主講教材的光環(huán)而買的這本書,買回來(lái)大呼上當(dāng)!不怕不識(shí)貨就怕貨比貨,跟幾個(gè)同類教材比較一下,就可看出來(lái),本書概念和算法講解很不清楚,最突出的一個(gè)問(wèn)題,恐怕也是許多中國(guó)人寫書常犯的一個(gè)錯(cuò)誤,就是不從ABC談起,而是假定讀者已經(jīng)具有許多專門知識(shí),甚至作者潛意識(shí)假設(shè)讀者已經(jīng)具備人工智能的有關(guān)知識(shí),簡(jiǎn)而言之,這本書是寫給會(huì)的人看的,不是寫給不會(huì)的人看的,讀起來(lái)一頭霧水,該解釋的地方也不作必要的基本的鋪墊性解釋,后悔透了,建議別買!??!
  •   還不錯(cuò)哦,不過(guò)先看看學(xué)校怎么上課再買為好
  •   雖然對(duì)于學(xué)算法的人這本書不怎么樣,但如果只是大學(xué)里做教材,打打醬油,這本書還是不錯(cuò),講得比較清楚,例子和程序都比較多。
  •   書質(zhì)量很好,速度也很快,覺得適合入門者學(xué)習(xí)。
  •   這是我們的課本啊 推薦一下
  •   本打算上這門課用,還是不能稱職
  •   可以找到配套的ppt。內(nèi)容豐富,只是比較脫離實(shí)際應(yīng)用,需要教師補(bǔ)充很多內(nèi)容
  •   比較基礎(chǔ)和全面的書
  •   書不錯(cuò),沒(méi)有什么錯(cuò)。而且也不難懂
  •     講的不清不楚,算法過(guò)程也不具體說(shuō)清楚點(diǎn),用的也不知道是什么語(yǔ)言,舉個(gè)例子也不說(shuō)清楚,還得自己琢磨它說(shuō)的到底是什么意思,還一堆錯(cuò)誤?。?!真不明白學(xué)校干嘛選這么本教材!
      破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書破書?。?!
  •     本書作為人工智能課程教材,適合初學(xué)者了解人工智能領(lǐng)域的一些基本思想和方法。
      書中1、2、7章和馬少平老師《人工智能導(dǎo)論》中的內(nèi)容雷同,聽說(shuō)是抄來(lái)的。同時(shí),書中有些理論,如Herbrand定理,講得很模糊,這也許是不少國(guó)內(nèi)教材的通病。
      總之,這本書寫得不是很好。據(jù)說(shuō)此書并非二位老師親自動(dòng)筆,質(zhì)量難免不高。
 

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