本書是中國科協(xié)新一代信息技術(shù)系列叢書之一。本書內(nèi)容包括知識表示、知識獲取、知識應(yīng)用三部分。其中，知識表示主要介紹概念表示、知識表示、知識圖譜；知識獲取主要介紹搜索技術(shù)、群智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)；知識應(yīng)用涉及計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音處理、專家系統(tǒng)、規(guī)劃、多智能體系統(tǒng)與智能機(jī)器人六部分。力求將人工智能的發(fā)展脈絡(luò)、技術(shù)理論、產(chǎn)業(yè)成果以翔實(shí)的形態(tài)展現(xiàn)于人前。除了必要的知識點(diǎn)與寬泛的知識圖譜，本書還深入淺出地介紹了有關(guān)智能搜索技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)視覺、語言智能、機(jī)器人等在內(nèi)的不同領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐成果。本書主要面向大學(xué)非計(jì)算機(jī)類的工科專業(yè)的高年級學(xué)生與研究生，幫助學(xué)生了解人工智能的發(fā)展過程與基本知識，熟悉人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與市場需求，培養(yǎng)人工智能應(yīng)用能力。同時，對于計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，本書也可作為人工智能專業(yè)課程的先導(dǎo)學(xué)習(xí)材料。
本書的編寫匯集了多位專家學(xué)者的智慧。本書主編李德毅院士以其睿智深邃的學(xué)術(shù)思想對全書進(jìn)行了高屋建瓴的頂層設(shè)計(jì)，并以嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的學(xué)者風(fēng)范引領(lǐng)并全程參與撰寫與審訂工作。本書邀請了陸汝鈐院士、桂衛(wèi)華院士、譚鐵牛院士、吳朝暉院士、戴瓊海院士擔(dān)任顧問專家，他們對本書的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)、技術(shù)方向以及內(nèi)容組織都提供了極具價值的意見和建議。中國科協(xié)學(xué)會學(xué)術(shù)部對叢書的撰寫、出版、推廣全過程提供了大力支持與具體指導(dǎo)。中國人工智能學(xué)會承擔(dān)了本書編寫的全部組織工作。
前言 李德毅
第一章 緒論 001
11 人工智能的起源和定義 001
12 人工智能的流派 003
13 人工智能的進(jìn)展和發(fā)展趨勢 009
第二章 概念表示 012
21 經(jīng)典概念理論 012
22 數(shù)理邏輯 013
23 集合論 017
24 概念的現(xiàn)代表示理論 020
第三章 知識表示 023
31 知識與知識表示的概念 023
32 產(chǎn)生式表示法 026
33 框架表示法 029
34 狀態(tài)空間表示法 032
35 本章小結(jié) 036
第四章 知識圖譜 038
41 知識圖譜 038
42 本體知識表示 042
43 萬維網(wǎng)知識表示 043
44 知識圖譜的現(xiàn)狀及發(fā)展 049
45 知識圖譜的應(yīng)用示例 055
46 本章小結(jié) 056
第五章 搜索技術(shù)057
51 圖搜索策略 058
52 盲目搜索 059
53 啟發(fā)式搜索 063
54 博弈搜索 067
55 本章小結(jié) 070
第六章 群智能算法072
61 群智能算法產(chǎn)生的背景 072
62 遺傳算法 073
63 粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用 083
64 蟻群算法 088
65 本章小結(jié) 092
第七章 機(jī)器學(xué)習(xí)094
71 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展 095
72 監(jiān)督學(xué)習(xí) 096
73 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 101
74 弱監(jiān)督學(xué)習(xí) 104
75 討論 108
76 本章小結(jié) 109
第八章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)111
81 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史 111
82 神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 112
83 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法 115
84 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 119
85 生成對抗網(wǎng)絡(luò) 126
86 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用 128
87 本章小結(jié) 131
第九章 專家系統(tǒng) 133
91 專家系統(tǒng)概述 133
92 推理方法 135
93 一個簡單的專家系統(tǒng) 136
94 非確定性推理 142
95 專家系統(tǒng)工具 146
96 專家系統(tǒng)的應(yīng)用 147
97 專家系統(tǒng)的局限性 148
98 本章小結(jié) 148
第十章 計(jì)算機(jī)視覺 150
101 計(jì)算機(jī)視覺概述 150
102 數(shù)字圖像的類型及機(jī)內(nèi)表示 152
103 常用計(jì)算機(jī)視覺模型和關(guān)鍵技術(shù) 153
104 應(yīng)用實(shí)例：人臉識別技術(shù) 162
105 本章小結(jié) 164
第十一章 自然語言處理 166
111 自然語言處理概述 166
112 機(jī)器翻譯 172
113 自然語言人機(jī)交互 177
114 智能問答 189
115 本章小結(jié) 193
第十二章 語音處理 195
121 語音的基本概念 195
122 語音識別 196
123 語音合成 202
IV
124 語音增強(qiáng) 206
125 語音轉(zhuǎn)換 208
126 情感語音 210
127 本章小結(jié) 214
第十三章 規(guī)劃 216
131 基本概念 216
132 經(jīng)典規(guī)劃 217
133 概率規(guī)劃 221
134 典型應(yīng)用 227
第十四章 多智能體系統(tǒng)229
141 智能體 229
142 智能體的具體結(jié)構(gòu) 234
143 多智能體協(xié)商 236
144 多智能體學(xué)習(xí) 242
145 本章小結(jié) 244
第十五章 智能機(jī)器人246
151 概述 247
152 人工智能技術(shù)在機(jī)器人中的應(yīng)用 249
153 智能機(jī)器人發(fā)展展望 259
參考文獻(xiàn)262
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