人工智能基础教程图书目录
人工智能基础教程图书目录概览
第1章深入探讨了人工智能的基础概念，包括人工智能的定义、起源、主要学派以及应用系统的特点。它还明确了衡量人工智能成功标准，并概述了技术特征。习题1引导读者入门。
第2部分着重于搜索与问题求解，从基本原理出发，介绍了搜索过程的三大要素：搜索对象、扩展规则和目标测试。盲目搜索方法如宽度优先、深度优先搜索等被详细讲解，以及启发式搜索策略和随机搜索，如模拟退火法。习题2帮助巩固理解。
第3章详细阐述了图搜索策略，包括通用或图搜索算法和a*算法，以及与/或图搜索及其特点。博弈与搜索部分介绍了极小极大搜索算法和α-β剪枝算法，习题5加深对这些概念的理解。
第6章介绍了演化搜索算法，如遗传算法及其基本概念、操作和理论基础，以及免疫算法的起源、原理和应用。习题6挑战读者运用这些算法解决实际问题。
第7章群集智能算法部分探讨了蚁群、flock和粒子群算法，以及它们在实际环境中的应用。群集智能的优缺点也进行了深入剖析，习题7检验学习成果。
第8章是记忆型搜索，包括禁忌搜索和和声搜索算法，以及基于agent的搜索，介绍了分布式问题求解和agent的相关概念。习题8鼓励实践应用。
第9章进一步探讨知识型搜索，涉及知识表示与处理方法，如逻辑表示、产生式系统和语义网络。第10章深入研究谓词逻辑的归结原理，习题10检验理论掌握程度。
领域应用章节包括专家系统，讲述其开发工具、知识获取方法和自然语言处理技术，如语法分析和语义解释。习题17和18提供实际应用的案例和练习。