本書是作者積纍多年教學經驗,參考國內外大量文獻資料,追蹤當代人工智能發展趨勢而寫成的教材。
全書共分七篇。第一篇講述模擬人類自然推理的不確定性椎理方法和非單調推理方法:包括專傢係統MYCIN的不確定性椎理方法、主觀Bayes方法、模糊推理、證據理論和非單調推理;第二篇講述機器學習的概念與方法:包括概念學習、決策樹學習和學習規則集閤;第二篇講述計算智能:包括人工神經網絡、遺傳算法和其它計算智能方法;第四篇講述如何在機器上實現人類的語言、視覺和聽覺:包括語法和語義分析、基於語料庫的自然語言理解、計算機視,覺和語音處理;第五篇介紹蓬勃發展的分布式人工智能和Agent技術;第六篇介紹人工智能的三個應用領域:即漢語自然語言處理、光學文字識彆及移動Agent技術;第七篇是作者對於人工智能的現在與未來的思考。
本書敘述簡明清晰,邏輯性強,可作為高等學校相關專業研究生和高年級本科生的教材,也可供從事人工智能研究與應用的專業人員參考。
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