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第一章　人工智能概述 1

1　人工智能简史 2

2　什么是智能程序 5

3　人工智能的主要领域 8

第二章　问题求解：解的搜索 11

1　表示方法和术语 11

2　组合爆炸 13

3　搜索技术 15

4　深度优先搜索技术 18

5　广度优先搜索技术 26

6　加上启发式 29

7　爬山搜索技术 30

8　最小代价搜索技术 37

9　搜索技术的选择 39

10　寻求最优解 40

11　农夫、狐狸、鸡和谷物 43

12　回到丢失钥匙的问题 58

第三章　专家系统 60

1　什么是专家系统 60

2　专家系统如何工作 62

3　建立通用专家系统 68

4　知识工程 94

第四章 自然语言处理 97

1　什么是自然语言处理 97

2 自然语言处理的实现方法 98

3　受限语言 99

4　状态机NLP分析程序 100

5　上下文无关递归下降NLP分析程序 112

6　噪音剔除分析程序 128

第五章　视觉与模式识别 140

1　滤波、反差和色调 140

2　二维系统 141

3　三维系统 143

4　共同的识别问题 147

5　二维模式识别 150

6　综合性系统 188

第六章　机器人学 189

1　机械手 189

2　工业机器人 192

3 自主机器人 195

4　建立一个机器人模拟程序 196

5　程序 199

第七章　机器学习 230

1　两种学习 230

2　如何学习类型描述 233

3　知识表达 238

4　实现命中——近距脱靶过程 241

第八章　逻辑与不确定性 251

1　逻辑 251

2　不确定性 272

第九章　模仿人类 295

1　技巧 296

2　有什么好处 297

3　人和机器 297

4　看病 299

5　类人计算机的实现 318

附录A　与其他语言的界面 320

附录B　Turbo Prolog工具箱 330