| 《人工智能原理与应用》：教学目标明确，注重理论与实践的结合教学方法灵活，培养学生自主学习的能力教学内容先进，强调计算机在各专业中的应用教学模式完善，提供配套的教学资源解决方案 |
| 第1章 绪论1．1 什么是人工智能1．1．1 智能的解释1．1．2 人工智能的解释1．1．3 计算机与人工智能1．1．4 人类智能与人工智能1．1．5 人工智能的研究目标1．1．6 人工智能中的通用问题求解方法1．2 人工智能的发展简史1．3 人工智能的研究方法及基本内容1．3．1 人工智能的研究方法1．3．2 人工智能研究的基本内容1．4 人工智能的基本技术1．5 人工智能的主要研究领域及实践1．5．1 人工智能的主要研究领域1．5．2 人工智能实践1．6 人工智能在中国1．6．1 数学机械化1．6．2 机器学习1．6．3 自动推理1．6．4 时间和空间知识表示和推理1．6．5 自然语言处理1．6．6 智能体技术及应用1．6．7 图像识别习题第2章 知识及知识的表示2．1 概述2．1．1 知识的基本概念2．1．2 知识表示2．2 一阶谓词逻辑表示法2．2．1 知识的谓词逻辑表示法2．2．2 谓词逻辑表示知识举例2．2．3 一阶谓词逻辑表示法的特点2．3 产生式表示法2．3．1 产生式的基本形式2．3．2 产生式表示知识的方法2．3．3 产生式系统的组成2．3．4 产生式系统的推理方式2．3．5 产生式系统应用举例2．3．6 产生式表示法的特点2．4 框架表示法2．4．1 框架的构成2．4．2 框架表示知识举例2．4．3 框架系统的推理2．4．4 框架表示法的特点2．5 语义网络表示法2．5．1 语义网络的概念及结构2．5．2 语义网络的基本语义联系2．5．3 语义网络表示知识的方法及步骤2．5．4 语义网络知识表示举例2．5．5 语义网络的推理过程2．5．6 语义网络表示法的特点2．6 面向对象表示法2．6．1 面向对象的基本概念2．6．2 面向对象的知识表示2．6．3 面向对象的知识表示举例习题第3章 经典逻辑推理3．1 概述3．1．1 推理定义3．1．2 推理方式及分类3．2 推理的逻辑基础3．2．1 谓词公式的解释3．2．2 谓词公式的等价性与永真蕴含性3．2．3 置换与合一3．2．4 谓词公式的范式3．3 产生式系统推理3．3．1 产生式系统的基本结构3．3．2 推理方向3．3．3 冲突消解策略3．4 自然演绎推理3．4．1 自然演绎推理的基本概念3．4．2 利用演绎推理解决问题3．5 归结演绎推理3．5．1 子句集及其化简3．5．2 Herbrand理论3．5．3 Robinson归结原理3．5．4 应用归结原理证明问题3．5．6 用归结原理求解问题3．5．7 归结策略习题第4章 不确定性推理4．1 不确定性推理中的基本问题4．2 不确定性推理方法分类4．3 概率方法4．3．1 经典概率方法4．3．2 Bayes定理4．3．3 逆概率方法的基本思想4．3．4 逆概率方法的优缺点4．4 主观Bayes方法4．4．1 知识不确定性的表示4．4．2 证据不确定性的表示4．4．3 不确定性的传递算法4．4．4 结论不确定性的合成算法4．4．5 例子4．4．6 主观Bayes方法的主要优缺点4．5 可信度方法4．5．1 可信度概念4．5．2 C-F模型4．5．3 可信度方法应用举例4．6 证据理论4．6．1 基本概念4．6．2 D-S理论4．6．3 知识的不确定性的表示4．6．4 证据的不确定性的表示4．6．5 例子4．6．6 证据理论的主要优缺点习题第5章 搜索问题求解5．1 基本概念5．2 状态空间搜索5．2．1 问题的状态空间表示5．2．2 状态空间的穷搜索法5．2．3 启发式搜索法5．3 问题归约法5．3．1 问题归约描述5．3．2 与或图表示5．3．3 AO*算法5．4 博弈树搜索5．4．1 极大极小过程5．4．2 α-β过程习题第6章 遗传算法6．1 遗传算法简介6．1．1 遗传算法的起源6．1．2 遗传算法的基本思想6．1．3 遗传算法的主要特点6．1．4 遗传算法的应用6．2 函数优化实例6．2．1 问题描述6．2．2 种群的初始化6．2．3 选择策略6．2．4 遗传算子6．3 基本遗传算法6．3．1 编码表示6．3．2 适应度函数6．3．3 选择策略6．3．4 遗传算子的设计6．4 遗传算法的应用举例6．4．1 函数最优化问题6．4．2 旅行商问题6．4．3 排课表问题习题第7章 人工智能在教育教学领域中的应用7．1 遗传算法在教育教学领域中的应用7．1．1 基于遗传算法的智能组卷策略7．1．2 基于遗传算法和模糊综合评价的课堂效果评价方7．1．3 基于遗传算法的网络教学资源共享优化调度7．2 专家系统在教育教学领域中的应用7．2．1 智能教学专家系统的形式化模型7．2．2 计算机编程辅助教学专家系统的构建7．2．3 专家系统在计算机辅助教学系统中的应用7．2．4 智能计算机辅助教学系统中学生模型库的设计7．2．5 计算机智能导师系统的知识表示7．3 数据挖掘在教育教学领域中的应用7．3．1 数据挖掘在本科教学评估中的应用7．3．2 关联规则挖掘在学分制教学管理中的应用7．3．3 多维关联规则挖掘在高校就业领域中的应用7．4 神经网络在教育教学领域中的应用7．4．1 神经网络在教学工作水平评估中的应用7．4．2 基于BP神经网络的编译原理学绩评估方法附录简单函数优化的遗传算法C代码参考文献 |
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