人工智能导论

参考文献

课后习题

情境小结

5.3 任务实施

情境操作

5.2 人工智能的社会约束

5.1 人工智能的自然辩证法

知识链接

情境目标

情境导入

学习情境5 让机器成为“社会人”——德才兼备

课后习题

情境小结

4.9 任务实施

情境操作

4.8 深度学习

4.7 机器学习的模型

4.6 机器学习的方法

4.5 机器学习的分类

4.4 机器学习的过程

4.3 机器学习的定义

4.2 学习相关的基本概念

4.1 习得技术概述

知识链接

情境目标

情境导入

学习情境4 让机器习得知识——机器学习

课后习题

情境小结

3.9 任务实施

情境操作

3.8 不确定性推理

3.7 产生式推理

3.6 基于规则的演绎推理

3.5 遗传算法搜索

3.4 状态空间的启发式搜索

3.3 状态空间的盲目搜索

3.2 状态空间的搜索策略

3.1 搜索和推理概述

知识链接

情境目标

情境导入

学习情境3 让机器使用知识——搜索与推理

课后习题

情境小结

2.3 任务实施

情境操作

2.2 知识的表示方法

2.1 知识的概述

知识链接

情境目标

情境导入

学习情境2 让机器具有知识——知识表示技术

课后习题

情境小结

1.9 案例欣赏

情境操作

1.8 人工智能对人类的影响

1.7 人工智能的分类

1.6 人工智能的五个感官

1.5 人工智能的定义

1.4 人工智能的主流学派

1.3 人工智能的发展

1.2 人工智能的产生

1.1 人工智能简史

知识链接

情境目标

情境导入

学习情境1 让机器走进您的世界——人工智能概述

二维码资源清单

前言

出版说明

内容概述

版权页

封面

封面

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1.1 人工智能简史

1.2 人工智能的产生

1.3 人工智能的发展

1.4 人工智能的主流学派

1.5 人工智能的定义

1.6 人工智能的五个感官

1.7 人工智能的分类

1.8 人工智能对人类的影响

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2.2 知识的表示方法

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3.1 搜索和推理概述

3.2 状态空间的搜索策略

3.3 状态空间的盲目搜索

3.4 状态空间的启发式搜索

3.5 遗传算法搜索

3.6 基于规则的演绎推理

3.7 产生式推理

3.8 不确定性推理

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4.1 习得技术概述

4.2 学习相关的基本概念

4.3 机器学习的定义

4.4 机器学习的过程

4.5 机器学习的分类

4.6 机器学习的方法

4.7 机器学习的模型

4.8 深度学习

情境操作

4.9 任务实施

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5.1 人工智能的自然辩证法

5.2 人工智能的社会约束

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