人工智能学习辅导与实验指导

第1章 绪论
　1.1 学习目标与要求
　1.2 知识要点
　　1.2.1 人工智能的概念
　　1.2.2 人工智能程序和通常计算机程序的比较
　　1.2.3 人工智能的三个主要目标
　　1.2.4 人工智能发展史
　　1.2.5 研究领域
　1.3 习题解析
　1.4 自测题及部分参考答案
　　1.4.1 自测题
　　1.4.2 部分参考答案
第2章 知识表达技术
　2.1 学习目标与要求
　2.2 知识要点
　　2.2.1 知识的概念与含义
　　2.2.2 知识类型和知识模型的变换
　　2.2.3 状态空间表达法
　　2.2.4 与/或图表达法
　　2.2.5 知识的逻辑表达方法
　　2.2.6 语义网络表达法
　　2.2.7 产生式系统
　　2.2.8 框架表达法
　　2.2.9 特征表表达法
　　2.2.10 面向对象的表示
　2.3 习题解析
　2.4 自测题及部分参考答案
　　2.4.1 自测题
　　2.4.2 部分参考答案
第3章 基本的问题求解方法
　3.1 学习目标与要求
　3.2 基本内容
　　3.2.1 搜索的概念
　　3.2.2 状态空间搜索概述
　　3.2.3 盲目的图搜索策略
　　3.2.4 启发式图搜索策略
　　3.2.5 与/或图搜索
　　3.2.6 博弈树搜索
　　3.2.7 通用问题求解技术简述
　3.3 习题解析
　3.4 自测题及部分参考答案
　　3.4.1 自测题
　　3.4.2 部分参考答案
第4章 基本的推理技术
　4.1 学习目标与要求
　4.2 知识要点
　　4.2.1 推理技术概述
　　4.2.2 归结反演系统
　　4.2.3 基于规则的演绎推理
　4.3 习题解析
　4.4 自测题及部分参考答案
　　4.4.1 自测题
　　4.4.2 部分参考答案
第5章 不精确推理
　5.1 学习目标与要求
　5.2 知识要点
　　5.2.1 不精确推理的概念、需要解决的基本问题及推理模型
　　5.2.2 概率方法
　　5.2.3 主观Bayes方法
　　5.2.4 可信度方法
　　5.2.5 模糊推理
　5.3 习题解析
　5.4 自测题及部分参考答案
　　5.4.1 自测题
　　5.4.2 部分参考答案
第6章 Visual Prolog语言
第7章 专家系统
第8章 机器学习
第9章 人工神经网络
第10章 Agent简介及人工智能的争论与展望
附录A Visual Prolog语言程序设计实验指导
附录B 基于VP设计专家系统的案例
附录C 同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试大纲与指南（第二版）人工智能部分
附录D 计算机科学与技术人工智能考试真题
附录E 计算机科学与技术人工智能考试真题参考答案
参考文献