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人工智能导论 王万良pdf

当前，以大数据、人工智能、机器人、云计算、区块链、工业互联网为代表的新一代信息技术蓬勃发展，为加快培养新一代信息技术人才，解决新一代信息技术产业人才紧缺问题，开设本专栏，传递专家观点，分享学习心得。干货分享二：700页来自全国知名高校的《人工智能导论》师资导教课件公开分享。

网址：链接：https://pan.baidu.com/s/1Nr33MWdOaQ_u5KpEE13BCQ提取码：my2n

《人工智能导论》编写组

顾问：

陆汝钤中国科学院院士

桂卫华中国工程院院士

谭铁牛中国科学院院士

吴朝晖中国科学院院士

戴琼海中国工程院院士

主编：

李德毅中国工程院院士

执行主编：

于剑北京交通大学教授

副主编：

马少平清华大学教授

王万良浙江工业大学教授

参编（按姓氏笔画排序）

于剑北京交通大学教授

山世光中国科学院计算技术研究所研究员

马少平清华大学教授

王万良浙江工业大学教授

朱军清华大学教授

孙富春清华大学教授

李涓子清华大学教授

陈小平中国科学技术大学教授

周明微软亚洲研究院常务副院长

高阳南京大学教授

陶建华中国科学院自动化研究所研究员

人工智能导论期末复习

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数据库系统概论（第五版）复习资料

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阅读

文章目录绪论-人工智能第1章、绪论1.1人工智能的起源和定义1.2人工智能的流派1.3人工智能的进展和发展趋势知识表示篇第2章、概念表示2.1经典概念理论2.2数理逻辑2.3集合论2.4概念的现代表示理论第3章、知识表示3.1知识与知识表示的概念3.2产生式表示法3.3框架表示法3.4状态空间表示法3.5本章小结第4章、知识图谱4.1知识图谱4.2本体知识表示4.3万维网知识表示4.4知识图谱的现状及发展4.5知识图谱的应用示例4.6本章小结

写在前面：

本系列文是笔者在阅读人工智能相关书籍的过程中，结合导图所做的笔记梳理。

本文源自：2018年《人工智能导论》李德毅梳理内容：书中前四章（绪论及知识表示篇），分别为：01绪论、02概念表示、03知识表示、04知识图谱本文写于：2022年9月2日~4日

书籍框架：

绪论-人工智能第1章、绪论

1.1人工智能的起源和定义

导图

1.2人工智能的流派

导图

三大流派的相关实验

人工智能主要有三大流派，这三大流派分别对应了概念的不同功能。

符号主义

图灵测试：符号主义中著名的思想实验

中文屋实验：批判图灵测试

连接主义

缸中之脑实验：批判连接主义

行为主义

“完美伪装者和斯巴达人”实验：批判行为主义

1.3人工智能的进展和发展趋势

导图

知识表示篇

知识表示包含：概念表示、知识表示、知识图谱三部分内容

第2章、概念表示

2.1经典概念理论

导图

2.2数理逻辑

导图

示例

自然语言中，不是所有语句都是命题。

其中，是命题的语句中还可划分为：①简单命题、②复合命题下面的示例：是对语句进行的判断，并对命题进行了符号化表示2.3集合论

导图

2.4概念的现代表示理论

导图

第3章、知识表示

本章将首先介绍知识与知识表示的概念，然后介绍产生式、框架、状态空间等当前人工智能中应用比较广泛的知识表示方法，为后面介绍推理方法、搜索专家系统等奠定基础。

3.1知识与知识表示的概念

导图

3.2产生式表示法

导图

3.3框架表示法

导图

3.4状态空间表示法

导图

3.5本章小结

第4章、知识图谱

本章主要学习本体和互联网环境下的知识表示方法、知识，图谱的生命周期和典型应用。

4.1知识图谱

导图

4.2本体知识表示

导图

4.3万维网知识表示

示例-语义万维网

导图

4.4知识图谱的现状及发展

知识图谱的生命周期

导图

4.5知识图谱的应用示例

导图

4.6本章小结

人工智能导论

内容概要

《人工智能导论（第3版）》是一本内容基础性强、可读性好、适合讲授的人工智能教材。读者通过学习《人工智能导论（第3版）》，能够掌握人工智能的基本知识，并能了解人工智能研究的一些前沿内容，为进一步学习人工智能理论与应用奠定基础。《人工智能导论（第3版）》共11章。第1章绪论；第2章知识表示；第3章确定性推理方法；第4章不确定性推理方法；第5章搜索求解策略；第6章遗传算法及其应用；第7章专家系统与机器学习；第8章人工神经网络及其应用；第9章智能体与多智能体系统；第10章自然语言处理及其应用；第11章人工智能在游戏设计中的应用。附录中给出了《人工智能导论（第3版）》部分习题的简要解答。《人工智能导论（第3版）》可作为电气信息类、机械类、电子信息科学类以及其他专业的本科生学习人工智能课程的教材。由于书中几大部分内容相对独立，教师可以根据课程计划灵活选择相关内容。

书籍目录

第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.1.1智能的概念1.1.2智能的特征1.1.3人工智能1.2人工智能的发展简史1.2.1孕育1.2.2形成1.2.3发展1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智能的主要研究领域1.5小结思考题第2章知识表示2.1知识与知识表示的概念2.1.1知识的概念2.1.2知识的特性2.1.3知识的表示2.2一阶谓词逻辑表示法2.2.1命题2.2.2谓词2.2.3谓词公式2.2.4谓词公式的性质2.2.5一阶谓词逻辑知识表示方法2.2.6一阶谓词逻辑表示法的特点2.3产生式表示法2.3.1产生式2.3.2产生式系统2.3.3产生式系统的例子——动物识别系统2.3.4产生式表示法的特点2.4框架表示法2.4.1框架的一般结构2.4.2用框架表示知识的例子2.4.3框架表示法的特点2.5小结思考题习题第3章确定性推理方法3.1推理的基本概念3.1.1推理的定义3.1.2推理方式及其分类3.1.3推理的方向3.1.4冲突消解策略3.2自然演绎推理3.3谓词公式化为子句集的方法3.4鲁宾逊归结原理3.5归结反演3.6应用归结原理求解问题3.7小结思考题习题第4章不确定性推理方法4.1不确定性推理的概念4.2可信度方法4.3证据理论4.3.1概率分配函数4.3.2信任函数4.3.3似然函数4.3.4概率分配函数的正交和(证据的组合)4.3.5基于证据理论的不确定性推理4.4模糊推理方法4.4.1模糊逻辑的提出与发展4.4.2模糊集合4.4.3模糊集合的运算4.4.4模糊关系与模糊关系的合成4.4.5模糊推理4.4.6模糊决策4.4.7模糊推理的应用4.5小结思考题习题第5章搜索求解策略5.1搜索的概念5.1.1搜索的基本问题与主要过程5.1.2搜索策略5.2状态空间的搜索策略5.2.1状态空间表示法5.2.2状态空间的图描述5.3盲目的图搜索策略5.3.1回溯策略5.3.2宽度优先搜索策略5.3.3深度优先搜索策略5.4启发式图搜索策略5.4.1启发式策略5.4.2启发信息和估价函数5.4.3A搜索算法5.4.4A搜索算法及其特性分析5.5小结思考题习题第6章遗传算法及其应用6.1遗传算法的产生与发展6.1.1遗传算法的生物学背景6.1.2遗传算法的基本思想6.1.3遗传算法的发展历史6.1.4设计遗传算法的基本内容6.2遗传算法的基本算法6.2.1编码6.2.2群体设定6.2.3适应度函数6.2.4选择6.2.5交叉6.2.6变异6.2.7遗传算法的一般步骤6.2.8遗传算法的特点6.3遗传算法的改进算法6.3.1双倍体遗传算法6.3.2双种群遗传算法6.3.3自适应遗传算法6.4遗传算法的应用6.5小结思考题习题第7章专家系统与机器学习7.1专家系统的产生和发展7.2专家系统的概念7.2.1专家系统的定义7.2.2专家系统的特点7.2.3专家系统的类型7.2.4专家系统的应用7.3专家系统的工作原理7.3.1专家系统的一般结构7.3.2知识库7.3.3推理机7.3.4数据库7.3.5知识获取机构7.3.6人机接口7.3.7解释机构7.4知识获取的主要过程与模式7.4.1知识获取的过程7.4.2知识获取的模式7.5机器学习7.5.1机器学习的基本概念7.5.2机器学习的分类……第8章人工神经网络及其应用第9章智能体与多智能体系统第10章自然语言处理及其应用第11章人工智能在游戏设计中的应用附录参考文献

章节摘录

版权页：插图：人工智能研究的先驱者们认真反思，总结前一段研究的经验和教训。1977年费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了“知识工程”的概念，对以知识为基础的智能系统的研究与建造起到了重要的作用。大多数人接受了费根鲍姆关于以知识为中心展开人工智能研究的观点。从此，人工智能的研究又迎来了蓬勃发展的以知识为中心的新时期。这个时期中，专家系统的研究在多种领域中取得了重大突破，各种不同功能、不同类型的专家系统如雨后春笋般地建立起来，产生了巨大的经济效益及社会效益。例如，地矿勘探专家系统PROSPECTOR拥有15种矿藏知识，能根据岩石标本及地质勘探数据对矿藏资源进行估计和预测，能对矿床分布、储藏量、品位及开采价值进行推断，制定合理的开采方案。应用该系统成功地找到了超亿美元的钼矿。专家系统MYcIN能识别51种病菌，正确地处理23种抗菌素，可协助医生诊断、治疗细菌感染性血液病，为患者提供最佳处方。该系统成功地处理了数百个病例，并通过了严格的测试，显示出了较高的医疗水平。美国DEC公司的专家系统：XCON能根据用户要求确定计算机的配置。由专家做这项工作一般需要3小时，而该系统只需要0.5分钟，速度提高了360倍。DEC公司还建立了另外一些专家系统，由此产生的净收益每年超过4000万美元。信用卡认证辅助决策专家系统AmericanExpress能够防止不应有的损失，据说每年可节省2700万美元左右。专家系统的成功，使人们越来越清楚地认识到知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心来进行。对知识的表示、利用及获取等的研究取得了较大的进展，特别是对不确定性知识的表示与推理取得了突破，建立了主观Bayes理论、确定性理论、证据理论等，对人工智能中模式识别、自然语言理解等领域的发展提供了支持，解决了许多理论及技术上的问题。

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目录

第1章绪论

1.1什么是人工智能

1.1.1人工智能的定义

1.1.2人工智能的研究领域

1.1.3人工智能的发展现状

1.2人工智能简史

1.2.1人工智能的诞生（1943—1956年）

1.2.2人工智能的起步期（1956—1974年）

1.2.3人工智能的第一个低谷（1974—1980年）

1.2.4人工智能的应用发展期（1980—1989年）

1.2.5人工智能的第二个低谷（1989—1993年）

1.2.6人工智能的稳步发展期（1993—2006年）

1.2.7人工智能的蓬勃发展期（2006年至今）

1.3人工智能的流派

1.3.1符号主义流派

1.3.2联结主义流派

1.3.3行为主义流派

1.3.4代表人物

1.4人工智能的应用与挑战

1.4.1中国人工智能的国家战略

1.4.2人工智能行业的未来格局

1.4.3迎接人工智能2.0的挑战和机遇

参考文献

扩展阅读

习题1

第2章机器学习

2.1引言

2.1.1机器学习的定义和基本概念

2.1.2机器学习的分类

2.1.3机器学习的发展历程

2.2监督学习

2.2.1监督学习的定义

2.2.2K近邻算法

2.2.3决策树

2.2.4支持向量机

2.3无监督学习

2.3.1无监督学习的任务

2.3.2KMeans聚类算法

2.3.3层次聚类算法

2.3.4基于密度的聚类算法

*2.4强化学习

2.4.1强化学习的原理

2.4.2QLearning强化学习算法

2.4.3强化学习的应用

参考文献

扩展阅读

习题2

第3章人工神经网络

3.1概述

3.1.1人工神经网络简介

3.1.2人工神经网络发展史

3.2MP模型

3.2.1生物神经元

3.2.2MP模型的结构

3.2.3MP模型实现与门电路逻辑运算的应用案例

3.3感知机

3.3.1感知机模型

3.3.2感知机工作过程

3.3.3感知机的学习过程

3.3.4感知机分类案例

3.3.5多层感知机

3.4多层神经网络

3.4.1梯度

3.4.2多层神经网络的结构和工作过程

3.4.3实现异或运算的多层神经网络案例

3.4.4梯度消失与梯度爆炸问题

3.5深度学习的卷积神经网络模型原理

3.5.1计算机中的图像

3.5.2卷积运算

3.5.3池化运算

3.5.4卷积神经网络中的其他相关技术

3.5.5一个基本的多分类卷积神经网络结构

3.5.6经典卷积神经网络LeNet5模型

3.6深度学习的RNN模型介绍

3.6.1基本RNN网络的结构和工作过程

3.6.2LSTM的结构和工作过程

参考文献

扩展阅读

习题3

第4章知识表示与专家系统

4.1知识表示

4.1.1逻辑表示法

4.1.2产生式表示法

4.1.3框架表示法

4.1.4语义网表示法

4.1.5知识图谱表示法

4.2专家系统

4.2.1专家系统概述

4.2.2专家系统的构建举例

4.2.3不确定性推理

参考文献

扩展阅读

习题4

第5章搜索技术

5.1搜索问题的定义

5.2状态空间

5.3盲目搜索

5.3.1深度优先搜索

5.3.2广度优先搜索

5.4启发式搜索

5.5博弈搜索

5.5.1极大极小博弈

5.5.2固定深度博弈搜索

5.5.3αβ剪枝算法

5.5.4博弈搜索的发展

参考文献

扩展阅读

习题5

第6章群智能算法

6.1遗传算法

6.1.1遗传算法的产生与发展

6.1.2遗传算法的基本问题

6.1.3遗传算法的一个简单优化问题

6.1.4遗传算法的优缺点

6.1.5遗传算法的应用

6.2粒子群算法

6.2.1粒子群算法的起源

6.2.2粒子群算法的原理

6.2.3粒子群算法程序设计

6.2.4粒子群算法的参数选取

6.2.5粒子群算法的优缺点

6.3蚁群算法

6.3.1蚁群算法的提出

6.3.2蚁群算法的原理

6.3.3蚁群算法求解旅行商问题

参考文献

扩展阅读

习题6

第7章图像识别技术与应用

7.1图像识别技术概述

7.1.1图像的概念

7.1.2图像识别的概念

7.2图像处理与图像识别技术

7.2.1图像处理技术概述

7.2.2图像识别技术的起源

7.2.3图像识别技术发展史

7.2.4图像识别技术现状

7.3图像识别技术的实现

7.3.1图像识别的基本流程

7.3.2图像识别的基本方法

7.4图像识别技术的应用

7.4.1图像识别技术的分类

7.4.2图像识别技术的应用场景

7.4.3图像识别技术的展望

参考文献

扩展阅读

习题7

第8章自然语言处理

8.1自然语言处理概述

8.1.1什么是自然语言处理

8.1.2自然语言处理的主要困难

8.1.3自然语言处理的发展

8.2自然语言处理的研究任务

8.3自然语言处理的发展历程

8.4自然语言处理经典应用解析——计算网页排名

8.5自然语言处理与人工智能

参考文献

扩展阅读

习题8

附录A遗传算法的MATLAB程序示例

附录B粒子群算法的MATLAB程序示例

附录C蚁群算法的MATLAB程序示例

人工智能导论

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小里奥:是不是忽略了什么我亲测可用的

如何彻底删除右键新建中的PowerDesigner选项？

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人工智能导论--浙江工业大学--王万良

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