关于人工智能的参考文献

前沿学科的最精彩成就代序－－计算机时代的脑力劳动机械化与科学技术现代化第三版序第二版序前言第1章　绪论1　人工智能的定义与发展1　人工智能的定义2　人工智能的起源与发展2　人类智能的与人工智能1　智能信息处理系统的假设和认知的研究层次2　人类智能的计算机模似3　人工智能各学派的认知观4　人工智能的研究与应用领域1　问题求解2　逻辑推理与定理证明3　自然语言理解4　自动程序设计5　专家系统6　机器学习7　神经网络8　机器人学9　模式识别10　机器视觉11　智能控制12　智能检察13　智能调度与指挥14　分布式人工智能与A15　计算智能与进化计算16　数据挖掘与知识发展17　人工生命18　系统与语言工具5　本书概要习题1第2章　知识表示与推理1　知识表示的一般方法2　图搜索策略3　一般搜索与推理技术4　A算法5　消解原理1　子句集的求取2　消解推理规则3　含有变量的消解式4　消解反演求解过程5　含状态项的回答语句的求取6　规则演绎系统1　规则正向演绎系统2　规则逆向演绎系统3　规则双向演绎系统7　产生式系统1　产生式系统的组成2　产生式系统的推理3　产生式系统举例8　系统组织技术1　议程表2　黑板法3　极小搜索法9　小结习题2第3章　高级知识推理1　经典推理和非经典推理2　非单调推理1　缺省推理2　限定推理3　真值维持系统3　时序推理1　时间区间关系的表示2　各种约束关系算法3　时序关系表示和约束算法的拓广4　不确定推理1　不确定性的表示与度量2　不确定性的算法5　概率推理1　概率的基本性质和计算公式2　概率推理方法6　可信度方法1　知识不确定性的表示2　证据不确定的表示3　主观贝叶斯方法的推理算法7　可信度方法1　基于可信度的不确定性表示2　可信度方法的推理算法8　证据理论1　证据理论的形式化描述2　证据理论的不确定性推理模型3　推理示例9　小结习题3第4章　计算智能第5章　专家系统第6章　机器学习第7章　自动规划第8章　Agent（艾真体）第9章　机器视觉第10章　自然语言理解第11章　智能控制第12章　人工智能的争论与发展望参考文献索引

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清华大学出版社最近推出了两部人工智能新教材？：《人工智能概论》和《人工智能导论》，前者为人工智能通识课教材，后者面向人工智能专业及计算机、自动化和电子信息类专业。也两本书的最大特点就是易读易懂，易教易学。