机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
人工智能发展史0
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第1章 人工智能概述1 人工智能的定义及其研究目标2 人工智能的产生与发展3 人工智能研究的基本内容4 人工智能研究中的不同学派5 人工智能的研究和应用领域6 人工智能近期发展分析习题1第2章 知识表示方法1 知识表示的基本概念2 一阶谓词逻辑表示3 产生式表示法4 语义网络表示法5 框架表示法6 过程表示法习题2第3章 确定性推理1 推理的基本概念2 推理的逻辑基础3 自然演绎推理4 归结演绎推理5 基于规则的演绎推理习题3第4章 搜索策略1 搜索的基本概念2 状态空间的盲目搜索3 状态空间的启发式搜索4 与/或树的盲目搜索5 与/或树的启发式搜索6 博弈树的启发式搜索习题4第5章 计算智能第6章 不确定性推理第7章 机器学习第8章 自然语言理解第9章 分布智能第10章 先进专家系统附录A 人工智能实验参考文献
机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
清华大学出版社最近推出了两部人工智能新教材？：《人工智能概论》和《人工智能导论》，前者为人工智能通识课教材，后者面向人工智能专业及计算机、自动化和电子信息类专业。也两本书的最大特点就是易读易懂，易教易学。
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院士作序推荐的《人工智能基础教程》孙元强，罗继秋编著，该书例子多多，习题有答案，非常实用
人工智能及其应用作 者： 王万良 编著出 版 社： 高等教育出版社出版时间： 2008-6-1开 本： 16开I S B N ： 9787040239560定价：￥90 全书共10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章专家系统；第7章机器学习；第8章人工神经网络及其应用；第9章遗传算法及其应用；第10章自然语言理解及其应用。附录中给出了本书的部分习题解答。本书可作为计算机、信息、控制、机电以及其他专业本科生、研究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，教师可以根据课程的学时计划灵活选择相关内容。本书也可供希望掌握人工智能技术的研究人员与工程技术人员学习参考。 第1章 绪论1 人工智能的基本概念2 人工智能的发展简史3 人工智能研究的基本内容4 人工智能的主要研究领域5 小结思考题第2章 知识表示1 知识与知识表示的概念2 一阶谓词逻辑表示法3 产生式表示法4 框架表示法5 语义网络表示法6 小结思考题习题第3章 确定性推理方法1 推理的基本概念2 自然演绎推理3 谓词公式化为子句集的方法4 海伯伦定理5 鲁宾逊归结原理6 归结反演7 应用归结原理求解问题8 小结思考题习题第4章 不确定性推理方法1 不确定性推理中的基本问题2 概率方法3 主观Bayes方法4 可信度方法5 证据理论6 模糊推理方法7 小结思考题习题第5章 搜索求解策略1 搜索的概念2 状态空间知识表示方法3 盲目的图搜索策略4 启发式图搜索策略5 与/或图搜索策略6 小结思考题习题第6章 专家系统1 专家系统的产生和发展2 专家系统的概念3 专家系统的工作原理4 知识获取5 专家系统的建立6 专家系统实例7 专家系统的开发工具8 小结思考题第7章 机器学习1 机器学习的基本概念2 机械式学习3 指导式学习4 归纳学习5 类比学习6 解释学习7 机器学习方法的比较与展望8 小结思考题第8章 人工神经网络及其应用1 神经元与神经网络2 BP神经网络及其学习算法3 BP神经网络的应用4 Hopfield神经网络及其改进5 Hopfield神经网络的应用6 Hopfield神经网络优化方法求解JSP7 小结思考题习题第9章 遗传算法及其应用1 遗传算法的产生与发展2 遗传算法的基本算法3 遗传算法的改进算法4 基于遗传算法的生产调度方法5 小结思考题习题第10章 自然语言理解及其应用1 自然语言理解的概念与发展历史2 语音分析3 词法分析4 句法分析5 语义分析6 基于语料库的大规模真实文本的处理7 机器翻译8 语音识别9 小结思考题习题附录 部分习题解答参考文献
清华大学出版社最近推出了两部人工智能新教材？：《人工智能概论》和《人工智能导论》，前者为人工智能通识课教材，后者面向人工智能专业及计算机、自动化和电子信息类专业。也两本书的最大特点就是易读易懂，易教易学。
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本书介绍人工智能的基础理论和基本技术。全书共分为四部分：第一部分(第1章)阐述人工智能的基本概念、研究途径、分支领域和发展概况等；第二部分（第2章）介绍了几种常用的人工智能程序设计语言；第三部分（第3、4、5、6、7章）详述了机器推理、搜索控制、知识表示、不确定性处理等人工智能的基本技术；第四部（第8、9、10章）分别介绍了专家系统、机器学习和自然语言理解的基本原理和方法，特别对专家系统作了较为详细的叙述。 本书取材新颖，内容丰富，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，图文并茂，注重基础，面向应用。本书可作为高等院校本科计算机、自动化、信息、管理、控制及系统工程等专业的人工智能课程的教材或教学参考书，也可供其他专业的师生以及科研和工程技术人员自学或参考以及作者简介
1 智能2 人工智能1 如何衡量机器是否具有智能2 人工智能的研究目标3 人工智能的研究和应用领域3 人工智能发展简史1 孕育期（1956年以前）2 形成期（1956年——1970年）3 知识工程时代（1970年至20世纪80年代初）4 发展期（20世纪80年代初至今）4 人工智能的实现途径1 符号主义2 连接主义3 学习主义4 行为主义5 进化主义6 群体主义5 本书的内容与组织小结深入学习资源习题符号主义 1 搜索概述2 问题求解1 状态空间2 与或图3 图搜索1 图搜索算法的一般结构2 盲目图搜索3 启发式图搜索4 博弈搜索1 博弈树2 极大极小搜索3 α－β口剪枝小结深入学习资源习题 1 推理概述1 推理方式2 推理控制策略2 知识及其表示1 知识2 知识的表示3 知识表示方法1 一阶谓词逻辑表示法2 产生式表示法3 其他知识表示方法4 经典逻辑推理的逻辑基础1 推理规则2 范式3 置换与合一4 自然演绎推理5 归结演绎推理1 子句集及其转化方法2 归结原理3 命题逻辑的归结反演4 谓词逻辑的归结反演……连接主义学习主义行为主义进化主义群体主义智能系统附录1 汉英－英汉术语对照与索引附录2 汉英－英汉人名对照与索引参考文献
清华大学出版社即将推出两部AI教材：人工智能导论和人工智能概论
《皇帝新脑》、《人工智能的未来》如果是想做学术性的研究，最好还是自己多观察和思考，拥有自己独立的框架，别人的理论和知识永远只是为自己的框架添血加肉。但也有可能你会发现，很多书里的框架会和自己的框架类似和不谋而合，那是做学术很大的快感。就向遇到知音一样