人工智能导论与原理 (神经网络、机器学习、自然语言处理

人工智能导论课程目录】

序言

1. 人工智能的研讨方针

2. 人工智能开展简史

3. 人工智能研讨的课题

第一章 发生式系统

1.1 发生式系统的组成部分

1.2 发生式系统的根本进程

1.3 发生式系统的操控战略

1.4 问题的表明

1.5 发生式系统的类型

1.6 小结

– 课后习题

第二章 发生式系统的查找战略

2.1 回溯战略(Backtracking Strategies)

2.2 图查找战略

2.3 无信息图查找进程

2.4 启发式图查找进程

2.5 查找算法评论

2.6 小结

– 课后习题

第三章 可分解发生式系统的查找战略

3.1 与或图的查找

3.2 与或图的启发式查找算法AO*

3.3 博弈树的查找

3.4 小结

– 课后习题

第四章 人工智能中的谓词演算及使用

4.1 一阶谓词演算的根本体系

4.2 归结(消解Resolution)

4.3 归结反演系统(Refutation)

4.4 根据归结法的问答系统

4.5 根据归结的主动程序综合

4.6 根据归结的问题求解办法

4.7 根据规矩的正向演绎系统

4.8 根据规矩的逆向演绎系统

4.9 根据规矩的演绎系统的几个问题

4.10 小结

– 课后习题

第五章 人工智能言语

5.1 LISP

5.2 PROLOG

5.3 小结

– 课后习题

【人工智能原理课程目录】

第一章 人工智能概述

– 课前索引

– 1.1 人工智能的界说

– 1.2 人工智能的开展史

– 1.3 人工智能成功的实例

– 1.4 人工智能的研讨内容

– 1.5 人工智能研讨的特色

– 1.6 人工智能相关文献及网站介绍

– 章节小结

– 课后思考题

第二章 归结推理办法

– 课前索引

– 2.1 归结原理概述

– 2.2 命题逻辑的归结

– 2.3 谓词逻辑归结法基础

– 2.4 归结原理

– 2.5 归结进程操控战略

– 2.6 Herbrand定理

– 章节小结

– 课后思考题

– 课后习题

第三章 不确定性推理办法

– 课前索引

– 3.1 概述

– 3.2 确定性办法

– 3.3 片面Bayes办法

– 3.4 依据理论(D-S Theory)

– 3.5 贝叶斯网络

– 章节小结

– 课后思考题

– 课后习题

第四章 常识表明

– 课前索引

– 4.1 概述

– 4.2 表明观

– 4.3 逻辑表明法

– 4.4 发生式表明法

– 4.5 语义网络表明法

– 4.6 结构表明法

– 4.7 面向对象的表明法

– 4.8 直接型常识表明办法

– 4.9 混合型常识表明办法

– 章节小结

– 课后思考题

– 课后习题

第五章 机器学习

– 课前索引

– 5.1 概述

– 5.2 机器学习的分类与根本系统结构

– 5.3 符号学习办法

– 5.4 实例学习办法

– 章节小结

– 课后思考题

– 课后习题

第六章 神经网络

– 课前索引

– 6.1 概述

– 6.2 前馈型人工神经网络

– 6.3 反应神经网络

– 6.4 自组织竞赛人工神经网络

– 6.5 神经网络在模式识别中的使用

– 章节小结

– 课后思考题

第七章 自然言语处理

– 课前索引

– 7.1 概述

– 7.2 句法分析

– 7.3 词性标示

– 章节小结

– 课后思考题

– 课后习题

第八章 智能体

– 课前索引

– 8.1 智能体概述

– 8.2 多智能体

– 8.3 智能体之间的通讯

– 8.4 智能体体系结构

– 章节小结

– 课后思考题

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人工智能导论与原理 (神经网络、机器学习、自然语言处理原文链接:https://www.qwzy8.com/36657.html

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