人工智能教程學(xué)習(xí)指導(dǎo)與習(xí)題解析

定　價(jià)：￥19.30

作　者：	張仰森編著
出版社：	高等教育出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	人工智能

購(gòu)買(mǎi)這本書(shū)可以去

ISBN：	9787040261493	出版時(shí)間：	2009-04-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	227	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《人工智能教程學(xué)習(xí)指導(dǎo)與習(xí)題解析》是普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材《人工智能教程》的配套參考書(shū)，《人工智能教程學(xué)習(xí)指導(dǎo)與習(xí)題解析》對(duì)《人工智能教程》各章中的學(xué)習(xí)要點(diǎn)和基本知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)，并通過(guò)例題解析，講解人工智能習(xí)題的求解步驟和方法。對(duì)教材中的大多數(shù)習(xí)題都給出參考解答。全書(shū)共分10章，和《人工智能教程》的內(nèi)容相對(duì)應(yīng)。《人工智能教程學(xué)習(xí)指導(dǎo)與習(xí)題解析》可作為高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)及其相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生或碩士研究生學(xué)習(xí)"人工智能原理"課程的教學(xué)參考書(shū)或自學(xué)用書(shū)，也可作為同等學(xué)力人員申請(qǐng)碩士學(xué)位計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科考試的參考用書(shū)，還可供參加其他考試的相關(guān)人員參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《人工智能教程學(xué)習(xí)指導(dǎo)與習(xí)題解析》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章緒論
1.1 基本知識(shí)點(diǎn)
1.1.1 人工智能的誕生及發(fā)展
1.1.2 人工智能的定義
1.1.3 人工智能的研究?jī)?nèi)容
1.1.4 人工智能研究的方法及途徑
1.1.5 人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域
1.2 例題分析
1.3 練習(xí)題
1.4 解題指導(dǎo)與習(xí)題解答
第2章知識(shí)表示方法
2.1 基本知識(shí)點(diǎn)
2.1.1 知識(shí)及其表示
2.1.2 一階謂詞邏輯表示法
2.1.3 產(chǎn)生式表示法
2.1.4 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法
2.1.5 框架表示法
2.1.6 面向?qū)ο蟮谋硎痉?br /> 2.1.7 狀態(tài)空間表示法
2.2 例題分析
2.2.1 一階謂詞公式表示知識(shí)的舉例
2.2.2 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)舉例
2.2.3 框架表示知識(shí)舉例
2.2.4 狀態(tài)空間表示知識(shí)舉例
2.3 練習(xí)題
2.4 解題指導(dǎo)與習(xí)題解答
第3章確定性推理方法
3.1 基本知識(shí)點(diǎn)
3.1.1 謂詞公式的永真性和可滿足性
3.1.2 置換與合一
3.1.3 歸結(jié)推理方法
3.1.4 利用歸結(jié)原理進(jìn)行定理證明
3.1.5 應(yīng)用歸結(jié)原理進(jìn)行問(wèn)題求解
3.1.6 歸結(jié)過(guò)程的控制策略
3.2 例題分析
3.3 練習(xí)題
3.4 解題指導(dǎo)與習(xí)題解答
第4章不確定推理方法
4.1 基本知識(shí)點(diǎn)
4.1.1 不確定推理概述
4.1.2 可信度方法
4.1.3 主觀Bayes方法
4.1.4 證據(jù)理論
4.2 例題分析
4.3 練習(xí)題
4.4 解題指導(dǎo)與習(xí)題解答
第5章狀態(tài)空間搜索策略
5.1 基本知識(shí)點(diǎn)
5.1.1 盲目搜索策略
5.1.2 啟發(fā)式搜索策略
5.2 例題分析
5.3 練習(xí)題
5.4 解題指導(dǎo)與習(xí)題解答
第6章機(jī)器學(xué)習(xí)
6.1 基本知識(shí)點(diǎn)
6.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
6.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本模型
6.1.3 機(jī)械學(xué)習(xí)
6.1.4 傳授式學(xué)習(xí)
6.1.5 類(lèi)比學(xué)習(xí)
6.1.6 歸納學(xué)習(xí)
6.1.7 基于解釋的學(xué)習(xí)
6.1.8 ID3判定樹(shù)算法
6.2 例題分析
6.3 練習(xí)題
6.4 解題指導(dǎo)與習(xí)題解答
第7章自然語(yǔ)言理解
7.1 基本知識(shí)點(diǎn)
7.1.1 自然語(yǔ)言及其理解
7.1.2 詞法分析
7.1.3 句法分析
7.1.4 語(yǔ)義分析
7.1.5 大規(guī)模真實(shí)文本的處理
7.2 例題分析
7.3 練習(xí)題
7.4 解題指導(dǎo)與習(xí)題解答
第8章專(zhuān)家系統(tǒng)
8.1 基本知識(shí)點(diǎn)
8.1.1 專(zhuān)家系統(tǒng)概述
8.1.2 專(zhuān)家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
8.1.3 知識(shí)獲取
8.1.4 專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與建造
8.1.5 專(zhuān)家系統(tǒng)的評(píng)價(jià)
8.1.6 專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具
8.1.7 新一代專(zhuān)家系統(tǒng)的發(fā)展
8.2 例題分析
8.3 練習(xí)題
8.4 解題指導(dǎo)與習(xí)題解答
第9章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法
9.1 基本知識(shí)點(diǎn)
9.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
9.1.2 基于反向傳播的網(wǎng)絡(luò)模型
9.1.3 Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型
9.1.4 遺傳算法的概念與原理
9.2 例題分析
9.3 練習(xí)題
9.4 解題指導(dǎo)與習(xí)題解答
第10章數(shù)據(jù)挖掘與Agent技術(shù)
10.1 基本知識(shí)點(diǎn)
10.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念與研究?jī)?nèi)容
10.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能與作用
10.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的模型與算法
10.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程
10.1.5 數(shù)據(jù)挖掘的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)
10.1.6 Agent的定義與體系結(jié)構(gòu)
10.1.7 多Agent系統(tǒng)
10.1.8 面向Agent的軟件技術(shù)
10.1.9 Agent技術(shù)所面臨的挑戰(zhàn)
10.2 例題分析
10.3 練習(xí)題
10.4 解題指導(dǎo)與習(xí)題解答
附錄A《計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)》綜合考試真題
附錄B《計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)》綜合考試真題參考解答
參考文獻(xiàn)