目录

第1章绪论

微课视频31分钟

1.1人工智能的基本概念

1.1.1图灵测试与中文房间

1.1.2什么是人工智能

1.1.3人工智能的特征

1.2人工智能的发展历史

1.2.1人工智能的孕育

1.2.2人工智能发展

1.3人工智能的学派与研究方法

1.3.1人工智能三大学派

1.3.2多学科交叉融合

1.4人工智能的研究内容、应用领域与发展趋势

1.4.1人工智能的研究内容

1.4.2人工智能的应用领域

1.4.3人工智能的发展趋势

本章小结

本章习题

第2章知识表示

微课视频36分钟

2.1概述

2.1.1知识的概念

2.1.2知识的特征

2.1.3知识的表示

2.1.4知识表示的历史发展

2.2基于逻辑的知识表示

2.2.1命题逻辑

2.2.2谓词逻辑

2.2.3逻辑子句

2.2.4转换为霍恩子句

2.2.5Prolog编程

2.2.6模糊逻辑

2.3基于规则的知识表示

2.3.1产生式表示法

2.3.2产生式系统的结构

2.3.3产生式系统的推理

2.3.4产生式表示法的特点

2.3.5产生式系统与逻辑子句

2.4基于图的知识表示

2.4.1语义网络

2.4.2语义万维网

2.4.3知识图谱

2.5基于对象的知识表示

2.5.1框架的一般结构

2.5.2框架表示法的特点

2.5.3框架与对象

2.6基于向量的知识表示

本章小结

本章习题

第3章推理方法

微课视频40分钟

3.1推理的基本概念

3.1.1什么是推理

3.1.2推理的分类

3.1.3冲突消解策略

3.2确定性推理

3.2.1自然演绎推理

3.2.2归结反演推理

3.3不确定性推理

3.3.1不确定性处理

3.3.2可信度方法

3.3.3证据理论及推理

3.3.4模糊推理方法

本章小结

本章习题

第4章搜索技术与问题求解

微课视频48分钟

4.1经典的搜索问题

4.2状态空间与图搜索

4.2.1状态空间的概念与表示

4.2.2状态空间图

4.2.3状态空间图的搜索

4.3盲目搜索策略

4.3.1回溯策略

4.3.2广度优先搜索

4.3.3深度优先搜索

4.4启发式搜索策略

4.4.1启发式搜索

4.4.2A搜索算法

4.4.3A*搜索算法

4.4.4博弈树搜索

本章小结

本章习题

第5章智能优化算法

微课视频44分钟

5.1优化算法

5.1.1优化算法的产生与发展

5.1.2优化算法的分类与应用

5.2遗传算法

5.2.1遗传算法的基本思想

5.2.2遗传算法的流程

5.2.3遗传算法的实现过程

5.2.4遗传算法应用实例

5.2.5遗传算法的特点与改进

5.3群智能算法

5.4粒子群优化算法

5.4.1粒子群优化算法的基本思想

5.4.2粒子群优化算法的流程

5.4.3粒子群优化算法的实现过程

5.4.4粒子群优化算法的应用实例

5.4.5粒子群优化算法的改进

5.5蚁群算法

5.5.1蚁群算法的基本思想

5.5.2蚁群算法的流程与实现过程

5.5.3蚁群算法的应用实例

5.5.4蚁群算法的改进

本章小结

本章习题

第6章机器学习

微课视频39分钟

6.1什么是机器学习

6.1.1机器学习的基本概念

6.1.2机器学习的发展

6.1.3机器学习的分类

6.1.4机器学习的目标和应用

6.2监督学习、无监督学习、弱监督学习

6.2.1支持向量机

6.2.2k最近邻分类

6.2.3集成分类

6.2.4k均值聚类

6.3深度学习

6.3.1浅层学习与深度学习

6.3.2深度学习框架

6.3.3深度学习的应用

6.4强化学习与迁移学习

本章小结

本章习题

第7章人工神经网络

微课视频41分钟

7.1神经元与神经网络

7.1.1神经元模型

7.1.2感知器模型

7.1.3神经网络的结构与工作模式

7.1.4神经网络学习

7.2神经网络机器学习算法

7.2.1BP神经网络的结构

7.2.2BP学习算法

7.2.3BP神经网络算法实现

7.3卷积神经网络

7.3.1卷积神经网络的结构

7.3.2权值共享与特征提取

7.3.3卷积层

7.3.4池化层

7.3.5全连接层

7.3.6卷积神经网络学习算法

7.4生成对抗网络

7.4.1生成对抗网络的基本原理

7.4.2生成对抗网络的结构

7.4.3生成对抗网络的训练

7.4.4生成对抗网络的应用

7.5循环神经网络

本章小结

本章习题

第8章感知智能与语言智能

微课视频34分钟

8.1数字图像处理技术

8.1.1图像处理基本技术

8.1.2机器视觉

8.2模式识别

8.2.1模式识别的方法

8.2.2模式识别的过程

8.2.3图像分类技术

8.2.4人脸识别技术

8.3目标检测与模式识别应用

8.4自然语言处理

8.4.1自然语言处理的发展

8.4.2自然语言处理技术

8.4.3自然语言处理的应用

8.5语音识别

8.5.1语音识别的发展历程

8.5.2语音识别系统的结构

8.6机器翻译

8.6.1机器翻译的关键技术

8.6.2机器翻译处理过程

8.6.3通用机器翻译模型

8.7智能问答与聊天机器人

本章小结

本章习题

第9章人工智能与社会发展

微课视频24分钟

9.1人工智能技术对社会的影响

9.1.1人工智能推动产业升级与转型

9.1.2人工智能推动教育领域进步

9.1.3人工智能推进医疗智能化

9.1.4人工智能让生活工作更便捷

9.2人工智能道德困境与风险

9.2.1人工智能道德困境

9.2.2人工智能风险

9.3人工智能伦理问题

9.3.1人工智能伦理的发展历程

9.3.2人工智能伦理的主要问题

9.3.3人工智能伦理的基本原则与规范

9.3.4人工智能伦理的治理措施

9.4人工智能法律问题

9.4.1人工智能主要法律问题

9.4.2人工智能法律问题的复杂性

9.4.3人工智能法律问题的发展趋势

本章小结

本章习题

参考文献