本书首先介绍了人工智能的基本概念、知识表示和问题求解、自动规划求解系统、机器学习、自然语言处理技术、智能信息处理技术、分布式人工智能和Agent技术、知识发现与数据挖掘等, 然后阐述了人工智能算法基础知识、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、人工鱼群算法、神经网络算法、模糊系统、专家系统等。
第一章 人工智能原理基础
第一节 人工智能的学科内涵
第二节 人工智能的学科发展历史
第三节 人工智能的学科展望
第二章 知识表示与知识发现
第一节 知识及知识表示
第二节 知识发现与数据挖掘
第三章 人工智能模糊逻辑技术与遗传算法
第一节 模糊逻辑技术
第二节 遗传算法
第四章 人工智能神经网络技术
第一节 神经网络概述
第二节 神经网络系统总体设计
第三节 神经网络算法
第五章 人工智能机器学习
第一节 机器学习概述
第二节 决策树与贝叶斯方法
第三节 支持向量机方法与关联规则方法
第四节 聚类方法与迁移、强化学习方法
第六章 人工智能应用技术
第一节 人工智能的应用概述
第二节 知识工程与专家系统
第三节 计算机视觉
第四节 自然语言处理
第五节 机器人
第七章 人工智能应用实践
第一节 电力系统智能化
第二节 智能楼宇
第三节 智能医疗
第四节 人工智能在视频大数据领域的应用
第八章 人工智能智慧经济应用
第一节 智能制造和智慧制造
第二节 智能制造技术
第三节 智慧产业
第四节 智慧企业
第五节 智能产品
第六节 互联网+制造
第七节 分享经济
第九章 区块链与人工智能数字经济发展
第一节 数字经济的内涵
第二节 算法驱动的数字经济的新特征
第三节 自适应小波神经网络
第四节 数字经济下的区块链与人工智能
第五节 区块链与人工智能深度融合及相互赋能
第六节 智能化数字经济趋势
第七节 区块链技术冲击现有的商业组织结构与运行规则
参考文献
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