人工智能：探昔論今（英文版）

定　價：￥258.00

作　者：	蔡自興，劉麗玨，陳白帆，王勇編
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302590972	出版時間：	2021-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	544	字數：

內容簡介

　　《人工智能：探昔論今（英文版）》涵蓋了人工智能的廣泛領域。首先，《人工智能：探昔論今（英文版）》系統(tǒng)全面地介紹了人工智能的核心知識，包括傳統(tǒng)人工智能的基本理論和技術，計算智能的基本原理和方法。其次，該書側重于發(fā)展迅速、應用廣泛的人工智能新技術，對神經網絡和深度學習及其應用進行了較為全面的介紹。再次，該書理論與實踐高度融合，第8章至第12章列舉了人工智能的應用實例，如專家系統(tǒng)、智能規(guī)劃、智能感知、自然語言處理等，有助于讀者對人工智能的全面理解?！度斯ぶ悄埽禾轿粽摻瘢ㄓ⑽陌妫房勺鳛楦叩仍盒Ｏ嚓P專業(yè)本科生和研究生的人工智能課程教材，也可供從事人工智能研究與應用的科技工作者和技術人員學習參考。

作者簡介

　　蔡自興，中南大學信息科學與工程學院教授，博士生導師，湖南省自興人工智能研究院首席科學家。曾任中國人工智能學會副理事長，智能機器人學會專業(yè)委員會主任，中國計算機學會人工智能與模式識別專業(yè)委員會委員，中國自動化學會理事，智能自動化專業(yè)委員會委員，IEEE 計算智能學會評審委員會委員和進化計算技術委員會委員，曾任《智能系統(tǒng)學報》編委會副主任，《控制理論和應用》、《機器人》、《控制與決策》、《計算技術與自動化》、《冶金自動化》等6家雜志編委。

圖書目錄

List of Tabies
List of Figures
About the Authors
Chapter 1．Introduction
1．1 Definition and Development of Artificial Intelligence
1．1．1 Definition of artificial intelligence
1．1．2 Origin and development of artificial intelligence
1．2 Classification of Artificial Intelligence Systems
1．3 Research Objectives and Contents of Artificial Intelligence
1．3．1 Research objectives of artificial intelligence
1．3．2 Research and application fields of artificial intelligence
1．4 Core Elements of Artificial Intelligence
1．5 Outline of the Book
References
Part 1： Knowledge-based Artificial Intelligence
Chapter 2．Knowledge Representation
2．1 State Space Representation
2．1．1 Problem state space description
2．1．2 Graph theory terminology and graphic method
2．1．3 Problem reduction representation
2．2 Knowledge Base
2．2．1 Definition and characteristics of knowledge base
2．2．2 Design and application of knowledge base
2．3 Ontology
2．3．1 Concept and definition of ontology
2．3．2 Composition and classification of ontology
2．3．3 Ontology modeling
2．4 Semantic Network Representation
2．4．1 Composition and characteristics of the semantic network
2．4．2 Representation of a binary semantic network
2．4．3 Representation of a multi-element semantic network
2．4．4 Inference process of a semantic network
2．5 Knowledge Graph
2．5．1 Definition and architecture of knowledge graph
2．5．2 Key technologies of knowledge graph
2．6 Frame Representation
2．6．1 Frame composition
2．6．2 Frame reasoning
2．7 Predicate Logic Representation
2．7．1 Predicate calculus
2．7．2 Predicate formula
2．8 Summary
References
Chapter 3．Knowledge Search and Reasoning
3．1 Graph Search Strategy
3．2 Blind Search
3．2．1 Breadth-first search
3．2．2 Depth-first search
3．2．3 Uniform cost search
3．3 Heuristic Search
3．3．1 Heuristic search strategy and valuation function
3．3．2 Ordered search
3．3．3 Algorithm A*
……
Part 2：Data-based Artificial Intelligence
Part 3：Application Examples of Artificial Intelligence