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诺森人工智能基础柳林,戚桂美,于海清主编9787030763科学出版社
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章人工智能1.1人工智能概述1.1.1人工智能的定义1.1.2人工智能简史
1.1.3研究领域
1.2人工智能流派
1.2.1符号主义1.2.2连接主义1..行为主义本章小结本章习题第2章知识表示2.1知识表示概述2.2数理逻辑表示法2.2.1命题逻辑・2.2.2谓词逻辑·
2..谓词逻辑表示法
.语义网络表示法
..1语义网络的概念..2知识的语义网络表示..语义网络中常用的语义联系..4语义网络表示下的推理过程..5语义网络表示法的特点
2.4过程表示法
2.4.1过程表示法概述2.4.2过程表示法求解过程2.4.3过程表示法求解总结框架表示法2.52.5.1框架结构及知识表示
2.5.2基于框架的推理2.5.3框架表示法的特点2.6产生式表示法2.6.1产生式系统的组成2.6.2产生式系统推理机的推理方式2.6.3产生式系统的优缺点…2.7状态空间表示法2.7.1状态空间表示法的描述2.7.2状态空间表示法示例
2.8问题归约法
2.8.1问题归约描述2.8.2与图、或图、与或图表示法2.9面向对象表示法2.9.1面向对象的基本概念2.9.2面向对象的知识表示本章小结本章习题第3章搜索求解3.1搜索概述3.1.1搜索的基本问题与主要过程3.1.2搜索策略3.2状态空间的搜索策略·3.2.1状态空间表示法3.2.2状态空间的图描述
3.3盲目的图搜索策略
3.3.1回溯策略3.3.2宽度优先搜索策略…3.3.3深度优先搜索策略3.4启发式图搜索策略3.4.1启发式策略3.4.2启发信息和估价函数3.4.3A搜索算法3.4.4A*搜索算法及其特征分析3.5综合案例本章小结本章习题
……
8.4免模型学习
8.4.1强化学习…
8.4.2时序差分学习
8.5值函数近似…
8.6模仿学习
8.6.1直接模仿学习
8.6.2逆强化学习
本章小结
本章习题
参考文献
本书以简明的方式系统地、全面地介绍了人工智能基础知识及其拓展应用,目的是用通俗易懂的方法帮读者构建完整的人工智能知识体系,为后续深入地学习人工智能相关知识打下坚实的理论基础。全书共分8章,主要内容包括人工智能的基本概念、知识表示、搜索求解、群智能算法、专家系统、机器学经网络与深度学习、强化学习。每章附有习题,以供读者练习。
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