人工智能原理
人工智能是国内外著名大学计算机专业设置的骨干课之一，也是国内外著名高校和研究机构的主要研究方向之一。人工智能研究如何用计算机软件和硬件去实现Agent的感知、决策与智能行为，其理论基础表现为搜索、推理、规划和学习，应用领域包括计算机视觉、图像分析、模式识别、专家系统、自动规划、智能搜索、计算机博弈、智能控制、机器人学、自然语言处理、社交网络、数据挖掘、虚拟现实等。
本课程在系统回顾人工智能发展历程的基础上，重点介绍人工智能的核心思想、基本理论，基本方法与部分应用。课程以该英文原版教材为主，并根据人工智能、特别是机器学习领域的发展和变化，编撰和充实了大量的内容。本课程共有12讲，采用双语教学，即中英文PPT和中英文作业等、中文讲授和交流。
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）内容简介：本书系统、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。
作者简介：斯图尔特·罗素（StuartRussell），1986年他进入加利福尼亚大学伯克利分校，任计算机科学系教授，并曾担任系主任，人类兼容人工智能中心主任，他也是史密斯–扎德（Smith-Zadeh）工程系讲席教授。1990年，他获得了美国国家科学基金会（NSF）杰出青年科学家总统奖；1995年，他成为计算机与思想奖的获奖人之一。他是美国人工智能协会（AAAI）、美国计算机协会（ACM）和美国科学促进协会的会士，牛津大学瓦德汉学院的荣誉院士和安德鲁·卡内基（AndrewCarnegie）院士。2012年到2014年，他在巴黎担任布莱斯·帕斯卡（BlaisePascal）主席。他在人工智能领域发表了300多篇论文，涉及范围广泛。彼得·诺维格（PeterNorvig）曾任谷歌公司的研究总监、核心网络搜索算法的负责人。他曾与他人合作共同教授了一门有16万名学生注册的在线人工智能课程，帮助开启了当下的大规模在线公开课程的大幕。他曾担任美国宇航局艾姆斯研究中心计算科学部的负责人，负责人工智能和机器人学的研究和开发。他曾任南加利福尼亚大学的教授和加利福尼亚大学伯克利分校、斯坦福大学的教师。他是美国人工智能协会和美国计算机协会的会士，以及美国艺术与科学院和加利福尼亚科学院的院士。两位作者共同获得了2016年首届AAAI/EAAI杰出教育家奖。
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人工智能 一种现代的方法 第四版 pdf
本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。
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第1部分人工智能第1章绪论1.1什么是人工智能1.2人工智能的基础1.3人工智能的历史1.4最新发展水平1.5本章小结参考文献与历史注释习题第2章智能Agent2.1Agent和环境2.2好的行为：理性的概念2.3环境的性质2.4Agent的结构2.5本章小结参考文献与历史注释习题
第Ⅱ部分问题求解第3章通过搜索进行问题求解3.1问题求解Agent3.2问题实例3.3通过搜索求解3.4无信息搜索策略3.5有信息（启发式）的搜索策略3.6启发式函数3.7本章小结参考文献与历史注释习题第4章超越经典搜索4.1局部搜索算法和最优化问题4.2连续空间中的局部搜索4.3使用不确定动作的搜索4.4使用部分可观察信息的搜索4.5联机搜索Agent和未知环境4.6本章小结参考文献与历史注释习题第5章对抗搜索5.1博弈5.2博弈中的优化决策5.3a-p剪枝5.4不完美的实时决策5.5随机博弈5.6部分可观察的博弈5.7博弈程序发展现状5.8其他途径5.9本章小结参考文献与历史注释习题第6章约束满足问题6.1定义约束满足问题6.2约束传播：CSP中的推理6.3CSP的回溯搜索6.4CSP局部搜索6.5问题的结构6.6本章小结参考文献与历史注释习题
第Ⅲ部分知识、推理与规划第7章逻辑Agent7.1基于知识的Agent7.2Wumpus世界7.3逻辑7.4命题逻辑：一种简单逻辑7.5命题逻辑定理证明7.6有效的命题逻辑模型检验7.7基于命题逻辑的Agent7.8本章小结……
第Ⅳ部分不确定知识与推理第V部分学习第Ⅵ部分通讯、感知与行动第Ⅶ部分结论参考文献