人工智能技术导论(PPT 95页)

主要内容
第1章 人工智能概述 (2)
1.1 什么是人工智能 (A)
1.2 人工智能的研究意义、目标和策略 (B)
1.3 人工智能的学科范畴 (C)
1.4 人工智能的研究内容(B)
1.5 人工智能的研究途径与方法 (B)
1.6 人工智能的基本技术 (C)
1.7 人工智能的应用 (C)
1.8 人工智能的分支领域与研究方向 (B)
1.9 人工智能的发展概况(B)
第2章 逻辑程序设计语言PROLOG (4)
2.1 基本PROLOG (A)
2.2 Turbo PROLOG程序设计(A)
第3章 图搜索与问题求解 (6)
3.1状态图搜索(A)
3.2状态图搜索问题求解(B)
3.3与或图搜索(A)
3.4与或图搜索问题求解(B)
3.5博弈树搜索(A)
第4章 基于遗传算法的随机优化搜索
第1章 人工智能概述 (2)
1.1 什么是人工智能 (A)
1.2 人工智能的研究意义、目标和策略 (B)
1.3 人工智能的学科范畴 (C)
1.4 人工智能的研究内容(B)
1.5 人工智能的研究途径与方法 (B)
1.6 人工智能的基本技术 (C)
1.7 人工智能的应用 (C)
1.8 人工智能的分支领域与研究方向 (B)
1.9 人工智能的发展概况(B)
第2章 逻辑程序设计语言PROLOG (4)
2.1 基本PROLOG (A)
2.2 Turbo PROLOG程序设计(A)
第3章 图搜索与问题求解 (6)
3.1状态图搜索(A)
3.2状态图搜索问题求解(B)
3.3与或图搜索(A)
3.4与或图搜索问题求解(B)
3.5博弈树搜索(A)
第4章 基于遗传算法的随机优化搜索
第5章 基于谓词逻辑的机器推理 (4)
5.1 一阶谓词逻辑(A)
5.2 归结演绎推理(A)
5.3 应用归结原理求取问题答案(A)
5.4 归结策略(A)
5.5 归结反演程序举例(B)
5.6 Horn子句归结与逻辑程序(D)
5.7 非归结演绎推理(D)
第6章 基于产生式规则的机器推理 (2)
6.1 产生式规则(A)
6.2产生式系统(A)
第7章 几种结构化知识表示及其推理 (2)
7.1 框架(A)
7.2 语义网络(A)
7.3 类与对象(B)
第8章 不确定性知识的表示与推理 (4)
8.1 不确定性处理概述(A)
8.2 几种经典的不确定性推理模型(A)
8.3 基于贝叶斯网络的概率推理(B)
8.4 基于模糊集合与模糊逻辑的模糊推理(A)

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