编辑推荐
美国经典人工智能教材第3版，新增深度学习、人工智能安全和人工智能编程等新进展、新成果。
内容简介
作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。
本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、人工智能高级专题、人工智能的现在和未来以及安全与编程六部分内容。
第一部分从人工智能的定义讲起，对人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发式方法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。
第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。
第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统，也介绍了机器学习、深度学习以及受到自然启发的搜索算法等。
第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。
第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理，回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就，并对其未来进行了展望。
第六部分主要介绍人工智能的安全以及编程问题。
作者简介
作者史蒂芬·卢奇，拥有纽约市立大学研究生院的博士学位，在纽约城市学院教授计算机科学，在高性能计算和人工智能领域发表过多篇文章。
章节目录
版权信息
内容提要
译者序
第3版 前言
第3版 致谢
献词
如何使用本书
资源与支持
第一部分 引言
第1章 人工智能概述
1.0 引言
1.1 图灵测试
1.2 强人工智能与弱人工智能
1.3 启发式方法
1.4 识别适用人工智能来求解的问题
1.5 应用和方法
1.6 人工智能的早期历史
1.7 人工智能的近期历史到现在
1.8 新千年人工智能的发展
1.9 本章小结
第二部分 基础知识
第2章 盲目搜索
2.0 简介：智能系统中的搜索
2.1 状态空间图
2.2 生成-测试范式
2.3 盲目搜索算法
2.4 盲目搜索算法的实现和比较
2.5 本章小结
第3章 知情搜索
3.0 引言
3.1 启发式方法
3.2 知情搜索（第一部分）——找到任一解
3.3 最佳优先搜索
3.4 集束搜索
3.5 搜索算法的其他指标
3.6 知情搜索（第二部分）——找到最优解
3.7 知情搜索（第三部分）——高级搜索算法
3.8 本章小结
第4章 博弈中的搜索
4.0 引言
4.1 博弈树和极小化极大评估
4.2 带α-β 剪枝的极小化极大算法
4.3 极小化极大算法的变体和改进
4.4 机会博弈和期望极小化极大算法
4.5 博弈论
4.6 本章小结
第5章 人工智能中的逻辑
5.0 引言
5.1 逻辑和表示
5.2 命题逻辑
5.3 谓词逻辑简介
5.4 其他一些逻辑
5.5 本章小结
第6章 知识表示
6.0 引言
6.1 图形草图和人类视窗
6.2 图和哥尼斯堡桥问题
6.3 搜索树
6.4 表示方法的选择
6.5 产生式系统
6.6 面向对象
6.7 框架
6.8 脚本和概念依赖系统
6.9 语义网络
6.10 关联
6.11 最近的方法
6.12 智能体：智能或其他
6.13 本章小结
第7章 产生式系统
7.0 引言
7.1 背景
7.2 基本示例
7.3 CarBuyer系统
7.4 产生式系统和推理方法
7.5 产生式系统和细胞自动机
7.6 随机过程与马尔可夫链
7.7 本章小结
第三部分 基于知识的系统
第8章 人工智能中的不确定性
8.0 引言
8.1 模糊集
8.2 模糊逻辑
8.3 模糊推理
8.4 概率论和不确定性
8.5 本章小结
第9章 专家系统
9.0 引言
9.1 背景
9.2 专家系统的特点
9.3 知识工程
9.4 知识获取
9.5 经典的专家系统
9.6 提高效率的方法
9.7 基于案例的推理
9.8 更多最新的专家系统
9.9 本章小结
第10章 机器学习第一部分：神经网络
10.0 引言
10.1 机器学习概述
10.2 机器学习系统中反馈的作用
10.3 归纳学习
10.4 利用决策树进行学习
10.5 决策树适用的问题
10.6 熵
10.7 使用ID3构建决策树
10.8 其他问题
10.9 人工神经网络的基本原理
10.10 麦卡洛克-皮茨网络
10.11 感知器学习规则
10.12 增量规则
10.13 反向传播
10.14 实现中的问题
10.15 离散霍普菲尔德网络
10.16 应用领域
10.17 本章小结
第11章 机器学习第二部分：深度学习
11.0 引言
11.1 深度学习应用简介
11.2 深度学习网络中的层
11.3 深度学习类型
11.4 本章小结
第12章 受大自然启发的搜索
12.0 引言
12.1 模拟退火
12.2 遗传算法
12.3 遗传规划
12.4 禁忌搜索
12.5 蚁群优化算法
12.6 本章小结
第四部分 高级专题
第13章 自然语言理解
13.0 引言
13.1 概述：语言的问题和可能性
13.2 自然语言处理的历史
13.3 语法和形式语法
13.4 语义分析和扩展语法
13.5 NLP中的统计方法
13.6 用于统计NLP的概率模型
13.7 用于统计NLP的语言数据集
13.8 应用：信息提取和问答系统
13.9 当前和未来的研究（基于查尼阿克的观点）
13.10 语音理解
13.11 语音理解的应用
13.12 本章小结
第14章 自动规划
14.0 引言
14.1 规划问题
14.2 规划简史和著名的框架问题
14.3 规划方法
14.4 早期的规划系统
14.5 更多的现代规划系统
14.6 本章小结
第五部分 现在和未来
第15章 机器人技术
15.0 引言
15.1 历史：服务人类、模仿人类、增强人类和替代人类
15.2 技术问题
15.3 应用：21世纪的机器人
15.4 本章小结
第16章 高级计算机博弈
16.0 引言
16.1 跳棋：从塞缪尔到谢弗
16.2 国际象棋：人工智能的“果蝇”
16.3 计算机国际象棋程序对人工智能的贡献
16.4 其他博弈游戏
16.5 围棋：人工智能的“新果蝇”
16.6 本章小结
第17章 AI大事记
17.0 引言
17.1 本书第一部分回顾
17.2 普罗米修斯归来
17.3 本书第二部分回顾：目前AI领域的成就
17.4 IBM沃森-危险边缘挑战赛
17.5 21世纪的人工智能
17.6 本章小结
第六部分 安全和编程
第18章 网络安全中的人工智能（选读）
18.0 引言
18.1 IPsec
18.2 SA
18.3 安全策略
18.4 安全电子交易
18.5 入侵者
18.6 入侵检测
18.7 恶意程序
18.8 反病毒扫描
18.9 蠕虫程序
18.10 防火墙
18.11 可信系统
18.12 本章小结
第19章 人工智能编程工具（选读）
19.1 Prolog
19.2 Python
19.3 MATLAB
附录A CLIPS示例：专家系统的shell
附录B 用于隐马尔可夫链的维特比算法的实现
附录C 对计算机国际象棋的贡献：令人惊叹的
附录D 应用程序和数据
附录E 部分练习题的答案
人工智能（第3版）是2023年由人民邮电出版社出版,作者[美] 史蒂芬·卢奇。
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