人工智能技術導論(PPT 95頁)

主要內容
第1章 人工智能概述 (2)
1.1 什麼是人工智能 (A)
1.2 人工智能的研究意義、目標和策略 (B)
1.3 人工智能的學科範疇 (C)
1.4 人工智能的研究內容(B)
1.5 人工智能的研究途徑與方法 (B)
1.6 人工智能的基本技術 (C)
1.7 人工智能的應用 (C)
1.8 人工智能的分支領域與研究方向 (B)
1.9 人工智能的發展概況(B)
第2章 邏輯程序設計語言PROLOG (4)
2.1 基本PROLOG (A)
2.2 Turbo PROLOG程序設計(A)
第3章 圖搜索與問題求解 (6)
3.1狀態圖搜索(A)
3.2狀態圖搜索問題求解(B)
3.3與或圖搜索(A)
3.4與或圖搜索問題求解(B)
3.5博弈樹搜索(A)
第4章 基於遺傳算法的隨機優化搜索
第1章 人工智能概述 (2)
1.1 什麼是人工智能 (A)
1.2 人工智能的研究意義、目標和策略 (B)
1.3 人工智能的學科範疇 (C)
1.4 人工智能的研究內容(B)
1.5 人工智能的研究途徑與方法 (B)
1.6 人工智能的基本技術 (C)
1.7 人工智能的應用 (C)
1.8 人工智能的分支領域與研究方向 (B)
1.9 人工智能的發展概況(B)
第2章 邏輯程序設計語言PROLOG (4)
2.1 基本PROLOG (A)
2.2 Turbo PROLOG程序設計(A)
第3章 圖搜索與問題求解 (6)
3.1狀態圖搜索(A)
3.2狀態圖搜索問題求解(B)
3.3與或圖搜索(A)
3.4與或圖搜索問題求解(B)
3.5博弈樹搜索(A)
第4章 基於遺傳算法的隨機優化搜索
第5章 基於謂詞邏輯的機器推理 (4)
5.1 一階謂詞邏輯(A)
5.2 歸結演繹推理(A)
5.3 應用歸結原理求取問題答案(A)
5.4 歸結策略(A)
5.5 歸結反演程序舉例(B)
5.6 Horn子句歸結與邏輯程序(D)
5.7 非歸結演繹推理(D)
第6章 基於產生式規則的機器推理 (2)
6.1 產生式規則(A)
6.2產生式係統(A)
第7章 幾種結構化知識表示及其推理 (2)
7.1 框架(A)
7.2 語義網絡(A)
7.3 類與對象(B)
第8章 不確定性知識的表示與推理 (4)
8.1 不確定性處理概述(A)
8.2 幾種經典的不確定性推理模型(A)
8.3 基於貝葉斯網絡的概率推理(B)
8.4 基於模糊集合與模糊邏輯的模糊推理(A)

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