本書繫統而全面地介紹經典人工智能歷史、現狀及主要應用領域；兩大知識表示方法及相應搜索技術；確定性推理以及不確定性推理；遺傳算法、群智能以及人工神經網絡；機器學習與模式識別。在內容選取上，側重介紹基礎的原理和技術，盡可能全面描述不同知識點的各種方法策略

●第1章 概論
1.1 人工智能的定義
1.1.1 生物智能與人類智能
1.1.2 人工智能
1.2 人工智能的發展史和研究現狀
1.2.1 萌芽期（1956年以前）
1.2.2 形成期（1956-1970年）
1.2.3 黯淡期（1966-1974年）
1.2.4 繁榮期（1970-1988年）
1.2.5 集成發展期（1986-2005年）
1.2.6 發展新時代（2006年至今）
1.2.7 人工智能的研究現狀
1.3 人工智能三大學派
1.3.1 圖靈測試
1.3.2 符號主義
1.3.3 連接主義
1.3.4 行為主義
1.3.5 三大學派的爭論
1.4 人工智能的應用領域
1.4.1 計算機視覺
1.4.2 自然語言處理
1.4.3 認知與推理
1.4.4 機器人學
1.4.5 博弈與倫理
1.4.6 機器學習
本章小結
習題1
參考文獻

第2章 狀態空間知識表示及其搜索技術
2.1 經典問題
2.2 狀態空間表示法
2.2.1 狀態空間的基本構成
2.2.2 狀態空間的問題表示
2.3 狀態空間搜索的一般過程
2.3.1 搜索的一般概念
2.3.2 狀態空間圖搜索
2.4 盲目式搜索
2.4.1 寬度優先搜索
2.4.2 深度優先搜索
2.4.3 有界深度優先搜索
2.4.4 等代價搜索
2.5 啟發式搜索
2.5.1 估價函數與啟發式信息
2.5.2 局部擇優搜索
2.5.3 全局擇優搜索
2.5.4 A*算法
2.6 搜索算法的評價標準
本章小結
習題2
參考文獻
……

第3章 問題歸約知識表示及其搜索技術
第4章 確定性推理
第5章 不確定性推理
第6章 遺傳算法
第7章 群智能算法
第8章 人工神經網絡
第9章 機器學習基礎
第10章 模式識別
第11章 未來人工智能

本書繫統地論述了經典人工智能的基礎理論及人工智能主要研究領域的基礎知識與應用。全書共11章。前5章介紹經典人工智能的基礎理論，包括人工智能的發展歷史、狀態空間表示及其搜索技術、問題歸約表示及其搜索技術、確定性推理以及不確定推理；接下來的5章介紹人工智能主要研究領域的基礎知識與應用，包括遺傳算法、群智能算法、人工神經網絡、機器學習基礎、模式識別；最後一章介紹了非常具代表性的人工智能技術，並分析了未來人工智能的發展趨勢及其面臨的挑戰。每章都附有本章內容框圖、習題和參考文獻。本書可作為高等院校智能科學與技術、計算機科學、電子科學與技術、信息科學、控制科學與工程、模式識別與人工智能等專業的低年級本科生或專科生的教材，也可作為人文社科類各專業本科生的通識課程教材，還可供對人工智能技術及其應用感興趣的工程技術人員參考。

劉若辰 等 編