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內容簡介： 本书对人工智能学科及其研究领域进行抽象，梳理出一个人工智能的研究体系，然后再按照这个体系讲述其原理，再穿插一些实例。全书分为五篇、共十四章。这五篇分别是人工智能的体系、求解、规划、学习、以及推理。 体系篇中有两章，即绪论与体系论。其次，求解篇分成四章，讲述搜索问题、优化问题、博弈问题、以及约束问题求解。第三，规划篇中有两章，分别是时空关联规划和决策理论规划。第四，是学习篇，论述机器学习的三个视角、然后再用三章分别讲述学习的任务、范式、以及框架。*后是推理篇，用两章分别介绍知识表示和推理机制。 本书可作为人工智能、计算机及其相关专业的高年级本科生或研究生的教材，也可作为人工智能的参考书，供有关教学和科研人员使用。 目錄： 第一篇 体系 第1章 绪论 1．1 引言 1．2 关于agent的翻译 1．3 人工智能的定义 1．4 人工智能的基础 1．4．1 数学 1．4．2 经济学 1．4．3 神经科学 1．4．4 认知心理学 1．4．5 控制理论与控制论 1．5 人工智能的历史 1．5．1 人工智能的孕育和诞生 1．5．2 人工智能的黄金年代 1．5．3 人工智能的第一个冬天 1．5．4 人工智能的第一次繁荣 1．5．5 人工智能的第二个冬天 1．5．6 人工智能的第二次繁荣 1．6 人工智能的突破 1．6．1 计算机游戏 1．6．2 计算机视觉 1．6．3 语音识别 1．6．4 机器翻译 1．6．5 自动驾驶 1．6．6 人工大脑 1．6．7 人工智能芯片 1．6．8 医学人工智能 1．6．9 药物人工智能 1．6．10 法律人工智能 1．7 人工智能的判定 1．7．1 图灵测试 1．7．2 图灵测试的解读 1．7．3 图灵测试 1．7．4 中文房间 1．8 人工智能的层级 1．8．1 人工专用智能 1．8．2 人工通用智能 1．8．3 人工超级智能 1．9 人工智能的安全 1．10 人工智能的应用 1．11 小结 习题 第2章 体系论 2．1 引言 2．2 人工智能的研究途径 2．2．1 控制论与人工智能 2．2．2 符号与亚符号 2．2．3 整齐与不整齐 2．2．4 逻辑与反逻辑 2．2．5 符号主义、联结主义与行为主义 2．2．6 概率与统计方法 2．2．7 计算心理学、计算哲学与机器智能 2．2．8 经典与现代人工智能 2．3 人工智能的主体论点 2．3．1 智能主体 2．3．2 计算主体 2．3．3 理性主体 2．4 智能主体的环境 2．5 智能主体的构成 2．5．1 主体函数 2．5．2 主体算法 …… 第二篇 求解 第三篇 规划 第四篇 学习 第五篇 推理

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