內容簡介
人工智慧是研究解釋和模擬人類智慧型、智慧型行為及其規律的一門前沿和交叉學科
人工智慧學習輔導與實驗指導 本書主要是人工智慧課程的配套教材。內容涉及知識表示、基本問題求解、基本推理方法、VisualProlog語言、專家系統、機器學習、人工神經網路、Agent等方面。本書對人工智慧的知識要點進行了歸納，對典型例題進行了深入解析，並提供了一些自測題及部分參考答案，設計了VisualProlog等編程實驗並有相應的提示，給出一個實現專家系統的小案例，最後的附錄是近幾年同等學力申請計算機碩士學位人工智慧考試真題及參考答案。
本書內容符合國家相關課程標準，適合計算機專業本科高年級學生學習參考，也適合作為研究生入學考試的備考資料。
目錄
第1章緒論
1.1學習目標與要求
1.2知識要點
1.2.1人工智慧的概念
1.2.2人工智慧程式和通常電腦程式的比較
1.2.3人工智慧的三個主要目標
1.2.4人工智慧發展史
1.2.5研究領域
1.3習題解析
1.4自測題及部分參考答案
1.4.1自測題
1.4.2部分參考答案
第2章知識表達技術
2.1學習目標與要求
2.2知識要點
2.2.1知識的概念與含義
2.2.2知識類型和知識模型的變換
2.2.3狀態空間表達法
2.2.4與/或圖表達法
2.2.5知識的邏輯表達方法
2.2.6語義網路表達法
2.2.7產生式系統
2.2.8框架表達法
2.2.9特徵表表達法
2.2.10面向對象的表示
2.3習題解析
2.4自測題及部分參考答案
2.4.1自測題
2.4.2部分參考答案
第3章基本的問題求解方法
3.1學習目標與要求
3.2基本內容
3.2.1搜尋的概念
3.2.2狀態空間搜尋概述
3.2.3盲目的圖搜尋策略
3.2.4啟發式圖搜尋策略
3.2.5與/或圖搜尋
3.2.6博弈樹搜尋
3.2.7通用問題求解技術簡述
3.3習題解析
3.4自測題及部分參考答案
3.4.1自測題
3.4.2部分參考答案
第4章基本的推理技術
4.1學習目標與要求
4.2知識要點
4.2.1推理技術概述
4.2.2歸結反演系統
4.2.3基於規則的演繹推理
4.3習題解析
4.4自測題及部分參考答案
4.4.1自測題
4.4.2部分參考答案
第5章不精確推理
5.1學習目標與要求
5.2知識要點
5.2.1不精確推理的概念、需要解決的基本問題及推理模型5.2.2機率方法
5.2.3主觀Bayes方法
5.2.4可信度方法
5.2.5模糊推理
5.3習題解析
5.4自測題及部分參考答案
5.4.1自測題
5.4.2部分參考答案
第6章VisualProlog語言
第7章專家系統
第8章機器學習
第9章人工神經網路
第10章Agent簡介及人工智慧的爭論與展望
附錄AVisualProlog語言程式設計實驗指導
附錄B基於VP設計專家系統的案例
附錄C同等學力人員申請碩士學位計算機科學與技術學科綜合水平全國統一考試大綱與指南（第二版）人工智慧部分附錄D計算機科學與技術人工智慧考試真題
附錄E計算機科學與技術人工智慧考試真題參考答案參考文獻
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