目錄
緒論
0.1 人工智能的研究目標
0.2 人工智能發展簡史
0.3 人工智能研究的課題
第一章 産生式係統
1.1 産生式係統的組成部分
1.2 産生式係統的基本過程
1.3 産生式係統的控製策略
1.4 問題的錶示
1.5 産生式係統的類型
1.6 小結
習題
第二章 産生式係統的搜索策略
2.1 迴溯策略 （BacktrackingStrategies）
2.2 圖搜索策略
2.3 無信息圖搜索過程
2.4 啓發式圖搜索過程
2.5 搜索算法討論
2.6 小結
習題
第三章 可分解産生式係統的搜索策略
3.1 與成圖的搜索
3.2 與或圖的啓發式搜索算法人O
3.3 博弈樹的搜索
3.4 小結
習題
第四章 人工智能中的謂詞演算及應用
4.1 一階謂詞演算的基本體係
4.2 歸結（消解Resoluti0n）
4.3 歸結反演係統（Refutation）
4.4 基於歸結法的問答係統
4.5 基於歸結的自動程序綜閤
4.6 基於歸結的問題求解方法
4.7 基於規則的正嚮演繹係統
4.8 基於規則的逆嚮演繹係統
4.9 基於規則的演繹係統的幾個問題
4.10 小結
習題
第五章 人工智能係統規劃方法
5.1 規劃（Planning）
5.2 機器人問題求解
5.3 規劃的錶示問題
5.4 使用目標堆棧的簡單規劃方法
5.5 用目標集的非綫性規劃方法
5.6 分層規劃方法
5.7 小結
習題
第六章 人工智能語言
6.1 LISP
6.2 PLANNER
6.3 PROLOG
6.4 專傢係統工具
6.5 小結
習題
第七章 知識錶示
7.1 單元錶示
7.2 語義網絡
7.3 概念從屬
7.4 框架
7.5 腳本
7.6 過程錶示
7.7 小結
習題
第八章 自然語言理解
8.1 引言
8.2 簡單句理解
8.3 復閤句理解
8.4 語言生成
8.5 機器翻譯
8.6 小結
習題
第九章 感知
9.1 感知問題概述
9.2 求解感知問題所使用的技術
9.3 約束滿足法
9.4 小結
習題
第十章 學習
10.1 概述
10.2 機器學習的分類
10.3 機械（或死記）學習（RoteLearning）
10.4 指點或教授學習（Learningbybeingtold）
10.5 類比學習（LearningbyAnalogy）
10.6 概念學習 （C0nceptLearning）
10.7 發現學習（DiscoveryasLearning）
10.8 小結
習題
參考文獻
· · · · · · (收起)