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| Rob Callan，是一位人工智能与模式识别领域的知名专家，最初的航空航天工业部门工作，后到大学里教过多年的人工智能课程，最近又回到航天工业界，本书是他写的第四本书，也是第三本较重要的教科书。他目前主要研究的工作是AL技术在飞行器诊断和预后的健康管理中的应用。
译者简介：黄厚宽，教授，博士生导师，1963年毕业于北京大学数力系六年制数学专业，1966年哈尔滨军事工程学院应用数学研究生毕业，1983-1985年在美国亚拉巴马大学和佛罗里达大学信息研究中心任访问教授。现任北京交通大学计算机与信息技术学院学要主委员会主任，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会副主任兼秘书长等。 |
| 第一部分 引论 第1章 引论 1.1 人工智能从实验室中浮现 1.2 什么是人工智能应用程序 1.3 什么是人工智能 1.4 不同的智能模型 1.5 表示 第二部分 逻辑和搜索 第2章 逻辑 2.1 命题逻辑 2.2 谓词演算 2.3 小结 第3章 搜索 3.1 引言 3.2 一些经典的人工智能问题 3.3 基于树的算法 3.4 用函数最优化表示搜索 3.5 小结 第4章 自动逻辑推理 4.1 命题逻辑中的归结 4.2 FOPC中的归结 4.3 Prolog 4.4 小结 第三部分 不 确 定 性 第5章 贝叶斯网络（I） 5.1 引言 5.2 基础概率论综述 5.3 贝叶斯网络 5.4 小结 第6章 贝叶斯网络（II） 6.1 构造簇树 6.2 量化连接树 6.3 处理证据 6.4 不精确推理 6.5 小结 第7章 其他不确定性方法 7.1 模糊逻辑 7.2 Dempster-Shafer 理论 7.3 非数值方法 7.4 小结 第四部分 行 动 决 策 第8章 决策网络 8.1 非干预行动 8.2 干预行动 8.3 测试决策 8.4 信息价值 8.5 有关效益值的一点说明 8.6 小结 第9章 规划（I） 9.1 简单规划描述语言 9.2 派生规划 9.3 将实施规划作为简单搜索过程 9.4 图规划 9.5 小结 第10章 规划（II） 10.1 有表现力的表达 10.2 不确定情况下的行动 10.3 使用基于知识方法的规划器 10.4 讨论 10.5 小结 第五部分 学习 第11章 学习引论 11.1 学习中的元素 11.2 目标函数的表示 11.3 学习任务的类型 11.4 学习即是搜索 11.5 假设空间中的学习偏置 11.6 更深入的问题 11.7 小结 第12章 决策树学习 12.1 简介 12.2 ID3算法 12.3 有关决策树学习的一些问题 12.4 小结 第13章 归纳逻辑程序设计 13.1 简介 13.2 假设的产生 13.3 归纳推理 13.4 FOIL算法 13.5 逆向归结（逆向蕴含） 13.6 q-包含 13.7 具有逆向蕴含的ILP系统的实际实现 13.8 小结 第14章 强化学习 14.1 简介 14.2 强化学习的关键元素 14.3 最优策略的计算 14.4 Q-学习 14.5 小结 第15章 神经网络（I） 15.1 基本成分 15.2 基本概念 15.3 线性与非线性问题 15.4 反向传播学习 15.5 字符分类示例 15.6 小结 第16章 神经网络（II） 16.1 使用相似性度量发现簇 16.2 自组织特征映射 16.3 用于聚类的模型生成器 16.4 径向基函数网络 16.5 小结 第17章 遗传算法 17.1 一些术语 17.2 一个较完整的算法 17.3 假设表示 17.4 模式定理与隐含的并行机制 17.5 遗传算法的其他方面 17.6 小结 第六部分 自然语言理解与感知 第18章 自然语言处理（Ⅰ） 18.1 自然语言理解的阶段 18.2 语言的各部分 18.3 分析结构 18.4 语义分析 18.5 语境分析 18.6 小结 第19章 自然语言处理（Ⅱ） 19.1 图表分析器 19.2 文法与属性 19.3 语义学 19.4 量化和中介逻辑形式 19.5 上下文 19.6 NLP的统计学方法 19.7 小结 第20章 语音处理 20.1 组成单词读音的基本单元 20.2 信号处理 20.3 识别 20.4 隐马尔可夫模型 20.5 小结 第21章 视觉 21.1 图像 21.2 物体和图像之间的基本数学关系 21.3 视觉线索 21.4 形状描述 21.5 边缘检测 21.6 分割 21.7 提取边界 21.8 对物体进行分类 21.9 小结 第七部分 代理、哲学和应用 第22章 代理 22.1 代理 第23章 人工智能的哲学 23.1 什么是哲学 23.2 强人工智能与弱人工智能 23.3 思维机器 23.4 图灵测试 23.5 我们是否用语言思考 第24章 人工智能的若干应用 24.1 宇宙飞船的自主控制 24.2 使用O-Plan的层次式任务规划 24.3 帮助机场操作的决策支持工具 24.4 新闻报道中的文本提取 24.5 航班信息会话接口 24.6 人脸识别 24.7 医学诊断中的成像 24.8 数据挖掘 24.9 从非结构数据获取信息 24.10 欺诈检测 24.11 给予机器常识 24.12 管理飞行器安全 24.13 贝叶斯推理增长的作用 24.14 机器人 附录A Prolog简介 参考文献 |
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