人工智能

出版时间：2004-8-1  出版社：清华大学出版社  作者：朱小燕,马少平  页数：324  
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内容概要

本书主要阐述人工智能问题求解方法的一般性原理和基本思想。主要内容有：一般的搜索问题，包括盲目搜索和启发式搜索等；与或图搜索，包括AO·算法和博弈树搜索等；谓词逻辑以及基于归结的定理证明方法；知识表示，包括产生式方法、语义网络、框架等；不确定性推理方法，包括贝叶斯方法、证据理论和确定性方法等；机器学习，包括实例学习、解释学习、决策树学习和神经网络等；高级搜索，包括局部搜索方法、模拟退火方法和遗传算法等。
    本书可作为计算机专业的本科生或者研究生学习人工智能基础课程的教材或参考书。

书籍目录

第0章  绪论  0.1  什么是人工智能  0.2  图灵测试  0.3  中文屋子问题  0.4  人工智能的研究目标  0.5  人工智能发展简史  0.6  人工智能研究的课题第1章  搜索问题  1.1  回溯策略  1.2  图搜索策略  1.3  无信息图搜索过程  1.4  启发式图搜索过程  1.5  搜索算法讨论  习题第2章  与或图搜索问题  2.1  与或图的搜索  2.2  与或图的启发式搜索算法AO  2.3  博弈树的搜索  习题第3章  谓词逻辑与归结原理  3.1  命题逻辑    3.1.1  命题    3.1.2  命题公式    3.1.3  命题逻辑的意义    3.1.4  命题逻辑的推理规则    3.1.5  命题逻辑的归结方法  3.2  谓词逻辑基础    3.2.1  谓词基本概念    3.2.2  一阶谓词逻辑    3.2.3  谓词演算与推理    3.2.4  谓词知识表示  3.3  谓词逻辑归结原理    3.3.1  归结原理概述    3.3.2  Skolem标准型    3.3.3  子句集    3.3.4  置换与合一    3.3.5  归结式    3.3.6  归结过程    3.3.7  归结过程控制策略  3.4  Herbrand定理    3.4.1  概述    3.4.2  H域    3.4.3  H解释    3.4.4  语义树与Herbrand定理    3.4.5  Herbrand定理    3.4.6  Herbrand定理与归结法的完备性  习题第4章  知识表示  4.1  概述    4.1.1  知识    4.1.2  知识表示    4.1.3  知识表示观  4.2  产生式表示    4.2.1  事实与规则的表示    4.2.2  产生式系统的结构    4.2.3  产生式系统的推理    4.2.4  产生式表示的特点  4.3  语义网络表示    4.3.1  语义网络的结构    4.3.2  基本的语义关系    4.3.3  语义网络的推理    4.3.4  语义网络表示法的特点  4.4  框架表示    4.4.1  框架结构    4.4.2  框架表示下的推理    4.4.3  框架表示法的特点  4.5  其他表示方法    4.5.1  脚本知识表示方法    4.5.2  过程性知识表示法    4.5.3  直接性知识表示方法  习题第5章  不确定性推理方法  5.1  概述    5.1.1  不确定性    5.1.2  不确定性推理的基本问题    5.1.3  不确定性推理方法的分类  5.2  概率论基础    5.2.1  随机事件    5.2.2  事件的概率    5.2.3  贝叶斯定理    5.2.4  信任几率  5.3  贝叶斯网络    5.3.1  贝叶斯网络基本概念    5.3.2  贝叶斯网络的推理模式  5.4  主观贝叶斯方法    5.4.1  规则的不确定性    5.4.2  证据的不确定性    5.4.3  推理计算  5.5  确定性方法    5.5.1  规则的不确定性度量    5.5.2  证据的不确定性度量    5.5.3  不确定性的传播与更新    5.5.4  问题  5.6  证据理论(D-Stheory)    5.6.1  基本概念    5.6.2  证据的不确定性    5.6.3  规则的不确定性    5.6.4  推理计算  习题第6章  机器学习  6.1  概述    6.1.1  机器学习的基本概念    6.1.2  机器学习研究的意义    6.1.3  机器学·习发展历史    6.1.4  机器学习分类  6.2  机器学习的基本系统结构    6.2.1  环境    6.2.2  知识库    6.2.3  学习环节    6.2.4  执行环节  6.3  实例学习    6.3.1  实例学习的基本概念    6.3.2  实例学习方法的分类    6.3.3  变型空间法  6.4  解释学习    6.4.1  解释学习的基本概念    6.4.2  解释学习方法  6.5  决策树学习    6.5.1  概述    6.5.2  1D3算法  6.6  神经网络学习    6.6.1  神经网络基础    6.6.2  前馈型人工神经网络    6.6.3  自组织竞争人工神经网络    6.6.4  人工神经网络的应用  习题第7章  高级搜索  7.1  基本概念    7.1.1  组合优化问题    7.1.2  邻域  7.2  局部搜索算法  7.3  模拟退火算法    7.3.1  固体退火过程    7.3.2  模拟退火算法    7.3.3  参数的确定    7.3.4  应用举例--旅行商问题  7.4  遗传算法    7.4.1  生物进化与遗传算法    7.4.2  遗传算法的实现问题  习题参考文献

编辑推荐

《人工智能》可作为计算机专业的本科生或者研究生学习人工智能基础课程的教材或参考书。

用户评论 (总计46条)

•   人工智能教材，里面的都是伪代码，更偏向于理论
•   人工智能老师上课用的，里面的都是伪代码，偏理论
•   入门好书，喜欢人工智能的可以买一下
•   我们现在就在学这个课程，本书并不是从单纯的某种算法讲解，也不会给出源代码，而是介绍一种思想，需要有一定的编程基础，再去读本书。
•   学点基础知识
•   高校教材类的内容，中规中矩。
•   教材而已！就不做啥评价啦
•   我们这学期的教材，范围还算广，但都不深入，用来入门
•   做教材用，印刷质量很好。。当当服务一如既往的好和迅速
•   比较实用，很基础的东西少
•   还可以，就是一教科书
•   书还不错，就是外表有点脏啊
•   考试用书，正在研读
•   买来作为教科书的，这是我们老师指定的教科书。正版，很好。
•   书的质量很好，送货和服务态度也很好，很满意！
•   书么，反正就是正品
•   书很不错，是正版的。哈哈
•   当当的评论真是烦人，为什么不让批量评论！
•   快递挺快的，书本和所需的一样哈。很不错
•   不错，全面系统的介绍了人工智能的相关理论，特别喜欢里面的例子，都是经典的例子，比如野人传教士问题，解析的相当详细和直观，容易理解
•   主要讲算法。
•   这本书just ****了，不太喜欢
•   书是好书，但很皱。不过这本书送货很快
•   所有的书，我都喜欢。因为相信至少人家花了很多时间来写的。
•   书是好书，比较流畅。比蔡的那本好多了。蔡的书感觉说了很多，但不清楚。
•   印刷清晰，入门的书
•   还行吧，呵呵。没看过其他的，也没法比较
•   所见商品符合我的要求，包裹投递迅速，很好很强大！
•   刚开始学习。
•   国内的计算机书籍普遍写得既不全也不深入，这本也是。有条件应该买国外的经典看，这本不会看得你很难受，但收获的确一般般，可惜我们学校拿来当教材，不得不用
•   作为教材书还好
•   考研复试用 ，没说的
•   很好很系统！
•   初学者不适合看这本书，主要是内容太深，如果计算机理论知识不扎实，这本书是很难看懂的。就书本书的质量而言，是没有问题的。
•   把简单的内容写复杂了，不建议大家购买
•   我是冲着清华大学的金字招牌和清华大学精品课程主讲教材的光环而买的这本书，买回来大呼上当！不怕不识货就怕货比货，跟几个同类教材比较一下，就可看出来，本书概念和算法讲解很不清楚，最突出的一个问题，恐怕也是许多中国人写书常犯的一个错误，就是不从ABC谈起，而是假定读者已经具有许多专门知识，甚至作者潜意识假设读者已经具备人工智能的有关知识，简而言之，这本书是写给会的人看的，不是写给不会的人看的，读起来一头雾水，该解释的地方也不作必要的基本的铺垫性解释，后悔透了，建议别买！！！
•   还不错哦，不过先看看学校怎么上课再买为好
•   虽然对于学算法的人这本书不怎么样，但如果只是大学里做教材，打打酱油，这本书还是不错，讲得比较清楚，例子和程序都比较多。
•   书质量很好，速度也很快，觉得适合入门者学习。
•   这是我们的课本啊 推荐一下
•   本打算上这门课用，还是不能称职
•   可以找到配套的ppt。内容丰富，只是比较脱离实际应用，需要教师补充很多内容
•   比较基础和全面的书
•   书不错，没有什么错。而且也不难懂
•   　　讲的不清不楚，算法过程也不具体说清楚点，用的也不知道是什么语言，举个例子也不说清楚，还得自己琢磨它说的到底是什么意思，还一堆错误！！！真不明白学校干嘛选这么本教材！
  　　破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书破书！！！
•   　　本书作为人工智能课程教材，适合初学者了解人工智能领域的一些基本思想和方法。
  　　书中1、2、7章和马少平老师《人工智能导论》中的内容雷同，听说是抄来的。同时，书中有些理论，如Herbrand定理，讲得很模糊，这也许是不少国内教材的通病。
  　　总之，这本书写得不是很好。据说此书并非二位老师亲自动笔，质量难免不高。