人工智能导论

本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。本书内容包括知识表示、知识获取、知识应用三部分。其中，知识表示主要介绍概念表示、知识表示、知识图谱；知识获取主要介绍搜索技术、群智能算法、机器学习、人工神经网络与深度学习；知识应用涉及计算机视觉、自然语言处理、语音处理、专家系统、规划、多智能体系统与智能机器人六部分。力求将人工智能的发展脉络、技术理论、产业成果以翔实的形态展现于人前。除了必要的知识点与宽泛的知识图谱，本书还深入浅出地介绍了有关智能搜索技术、机器学习、神经网络、计算机视觉、语言智能、机器人等在内的不同领域的应用实践成果。本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生，帮助学生了解人工智能的发展过程与基本知识，熟悉人工智能产业的发展现状与市场需求，培养人工智能应用能力。同时，对于计算机相关专业的学生，本书也可作为人工智能专业课程的先导学习材料。

前言李德毅
第一章绪论001
1.1人工智能的起源和定义001
1.2人工智能的流派003
1.3人工智能的进展和发展趋势009
第二章概念表示012
2.1经典概念理论012
2.2数理逻辑013
2.3集合论017
2.4概念的现代表示理论020
第三章知识表示023
3.1知识与知识表示的概念023
3.2产生式表示法026
3.3框架表示法029
3.4状态空间表示法032
3.5本章小结036
第四章知识图谱038
4.1知识图谱038
4.2本体知识表示042
4.3万维网知识表示043
4.4知识图谱的现状及发展049
4.5知识图谱的应用示例055
4.6本章小结056
第五章搜索技术057
5.1图搜索策略058
5.2盲目搜索059
5.3启发式搜索063
5.4博弈搜索067
5.5本章小结070
第六章群智能算法072
6.1群智能算法产生的背景072
6.2遗传算法073
6.3粒子群优化算法及其应用083
6.4蚁群算法088
6.5本章小结092
第七章机器学习094
7.1机器学习的发展095
7.2监督学习096
7.3无监督学习101
7.4弱监督学习104
7.5讨论108
7.6本章小结109
第八章人工神经网络与深度学习111
8.1神经网络的发展历史111
8.2神经元与神经网络112
8.3BP神经网络及其学习算法115
8.4卷积神经网络119
8.5生成对抗网络126
8.6深度学习的应用128
8.7本章小结131
第九章专家系统133
9.1专家系统概述133
9.2推理方法135
9.3一个简单的专家系统136
9.4非确定性推理142
9.5专家系统工具146
9.6专家系统的应用147
9.7专家系统的局限性148
9.8本章小结148
第十章计算机视觉150
10.1计算机视觉概述150
10.2数字图像的类型及机内表示152
10.3常用计算机视觉模型和关键技术153
10.4应用实例：人脸识别技术162
10.5本章小结164
第十一章自然语言处理166
11.1自然语言处理概述166
11.2机器翻译172
11.3自然语言人机交互177
11.4智能问答189
11.5本章小结193
第十二章语音处理195
12.1语音的基本概念195
12.2语音识别196
12.3语音合成202
12.4语音增强206
12.5语音转换208
12.6情感语音210
12.7本章小结214
第十三章规划216
13.1基本概念216
13.2经典规划217
13.3概率规划221
13.4典型应用227
第十四章多智能体系统229
14.1智能体229
14.2智能体的具体结构234
14.3多智能体协商236
14.4多智能体学习242
14.5本章小结244
第十五章智能机器人246
15.1概述247
15.2人工智能技术在机器人中的应用249
15.3智能机器人发展展望259
参考文献262