人工智能及其應(yīng)用（第四版）

2020年高等教育出版社出版的圖書(shū)人工智能及其應(yīng)用（第四版）01成書(shū)過(guò)程教學(xué)資源教材使用內(nèi)容簡(jiǎn)介教材特色作者簡(jiǎn)介目錄0305020406基本信息《人工智能及其應(yīng)用（第四版）》是由王萬(wàn)良編著，高等教育出版社2020年出版的教材。適用于計(jì)算機(jī)類(lèi)、自動(dòng)化類(lèi)、電氣類(lèi)、電子信息類(lèi)、機(jī)械類(lèi)等專(zhuān)業(yè)本科生、研究生，特別是智能科學(xué)與技術(shù)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)本科生學(xué)習(xí)人工智能基礎(chǔ)課程。該教材共11章，分別為人工智能的基本概念與主要研究領(lǐng)域、知識(shí)表示與知識(shí)圖譜、確定性推理方法、不確定性推理方法、搜索求解策略、進(jìn)化算法及其應(yīng)用、群智能算法及其應(yīng)用、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專(zhuān)家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解及其應(yīng)用。成書(shū)過(guò)程成書(shū)過(guò)程為了適應(yīng)飛速發(fā)展的人工智能技術(shù)，編者在《人工智能及其應(yīng)用（第三版）》的基礎(chǔ)上進(jìn)一步修訂，使語(yǔ)言更加準(zhǔn)確、講解更加清楚、教材更加成熟，特別是將一些最新的人工智能技術(shù)引進(jìn)教材，包括發(fā)展起來(lái)的知識(shí)圖譜、量子進(jìn)化算法、量子粒子群優(yōu)化算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、膠囊網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等。2020年6月8日，該教材由高等教育出版社出版。

內(nèi)容簡(jiǎn)介內(nèi)容簡(jiǎn)介該教材共11章。第1章除了介紹人工智能的基本概念。發(fā)展簡(jiǎn)史，著重介紹目前人工智能的主要研究?jī)?nèi)容與各種應(yīng)用領(lǐng)域，以開(kāi)闊讀者的視野，引導(dǎo)讀者進(jìn)入人工智能各個(gè)研究領(lǐng)域。第2章介紹一階謂詞邏輯、產(chǎn)生式、框架、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜等基本的知識(shí)表示方法。第3章介紹基于謂詞邏輯的確定性推理方法，詳細(xì)介紹了在自動(dòng)定理證明中具有重要地位的魯賓孫歸結(jié)原理。通過(guò)多個(gè)典型例題說(shuō)明將謂詞公式化為子句集的步驟，詳細(xì)講述了利用歸結(jié)原理證明定理和求解問(wèn)題的方法。第4章介紹不確定性推理方法，主要介紹了比較實(shí)用的主觀Bayes、可信度、證據(jù)理論、模糊邏輯推理等方法。第5章介紹了基于搜索的問(wèn)題求解策略。第6章進(jìn)化算法，介紹了遺傳算法為代表的適用于大規(guī)模優(yōu)化的進(jìn)化計(jì)算，包括差分進(jìn)化算法、量子進(jìn)化算法。第7章群智能算法，包括粒子群優(yōu)化、量子粒子群優(yōu)化算法、蟻群算法等。第8章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，著重介紹應(yīng)用廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在聯(lián)想記憶與優(yōu)化求解中的應(yīng)用。教學(xué)資源教學(xué)資源課程資源《人工智能及其應(yīng)用（第四版）》配套有Abook數(shù)字課程資源，與紙質(zhì)教材一體化設(shè)計(jì)。數(shù)字課程涵蓋課程介紹、電子教案、四色彩圖、程序運(yùn)行視頻等板塊。

教材特色教材特色（1）語(yǔ)言簡(jiǎn)明。該教材盡量用通俗的語(yǔ)言深入淺出地講解，語(yǔ)言流暢，使讀者能夠有興趣、有耐心閱讀該教材，領(lǐng)略人工智能的思想與基本方法。（2）內(nèi)容基本實(shí)用，注重應(yīng)用。由于人工智能正處于迅速發(fā)展階段，內(nèi)容非常龐雜。該教材在內(nèi)容選擇上，既考慮基本實(shí)用的內(nèi)容，又兼顧先進(jìn)的人工智能方法，如深度學(xué)習(xí)、群智能優(yōu)化算法等。教材中盡可能理論聯(lián)系實(shí)際，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)應(yīng)用新理論解決工程問(wèn)題的方法。（3）精選例題和習(xí)題，引導(dǎo)學(xué)生解答。該教材精選了一些例題，有助于讀者加深對(duì)人工智能理論與方法的理解。精選了習(xí)題，并在教材末給出了答案，對(duì)有些難題給出了解答，也彌補(bǔ)了人工智能教材中習(xí)題少的缺陷。（4）編排醒目。每章開(kāi)始設(shè)置了導(dǎo)讀，使讀者在學(xué)習(xí)該章之前就知道為什么要學(xué)習(xí)該章內(nèi)容，以及該章主要介紹哪些內(nèi)容。每章最后扼要總結(jié)了該章的重要概念、公式、定理與方法。（5）增加了實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)。目前部分學(xué)校開(kāi)設(shè)了實(shí)驗(yàn)，為了方便實(shí)驗(yàn)教學(xué)，附錄B中給出了人工智能課程常用的實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)﹐供開(kāi)設(shè)實(shí)驗(yàn)時(shí)使用。（6）制作微視頻，供讀者自學(xué)。為了配合該教材的教與學(xué)，作者制作了高質(zhì)量的教學(xué)課件，錄制了由作者主講的該教材全部教學(xué)內(nèi)容的錄像，制作成微視頻，通過(guò)掃描二維碼可以在線觀看，供讀者自學(xué)使用。教材使用教材使用（1）看作者的講課視頻。通過(guò)掃描書(shū)中的二維碼，能夠觀看相應(yīng)內(nèi)容的講課錄像。作者將慕課的思想引進(jìn)教材，每段視頻為5~15分鐘，講解一個(gè)概念或者方法。（2）理解書(shū)中的公式。讀者學(xué)習(xí)人工智能時(shí)，往往習(xí)慣于像學(xué)其他課程那樣努力推導(dǎo)書(shū)中的公式，但許多時(shí)候不知道如何推導(dǎo)出這些公式。其實(shí)，人工智能中的許多方法是模擬人的思維方法，無(wú)法用推導(dǎo)得到的。許多公式是按照人處理問(wèn)題的基本思路構(gòu)建的，可以構(gòu)建不同的公式，只要符合處理問(wèn)題的基本思想就行。（3）學(xué)習(xí)內(nèi)容的選擇。該教材用于人工智能及其應(yīng)用課程的學(xué)習(xí)。由于書(shū)中幾大部分內(nèi)容相對(duì)獨(dú)立，可以容易地根據(jù)自己的興趣與需要學(xué)習(xí)其中的部分內(nèi)容，仍可保持課程體系結(jié)構(gòu)的完整性。建議讀者首先完整閱讀本書(shū)第Ⅰ章，對(duì)人工智能的領(lǐng)域有一個(gè)總體的了解。特定興趣和學(xué)習(xí)時(shí)間有限的讀者，可以?xún)H僅學(xué)習(xí)書(shū)中的相應(yīng)章節(jié)，而不必循序?qū)W習(xí)。例如，希望了解進(jìn)化算法、群智能算法等優(yōu)化算法的讀者可以?xún)H閱讀第6章和第7章。希望了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的讀者可以?xún)H閱讀第8章。但第2~4章是一個(gè)完整的單元，應(yīng)該循序?qū)W習(xí)。如果希望學(xué)習(xí)9.4深度學(xué)習(xí)，則應(yīng)該首先學(xué)習(xí)8.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)內(nèi)容，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、膠囊網(wǎng)絡(luò)等。

（1）進(jìn)行工程案例教學(xué)。人工智能具有非常廣泛的應(yīng)用，可以結(jié)合教材中人工智能應(yīng)用實(shí)例，或者再選擇一些能夠?yàn)楸究粕斫獾娜斯ぶ悄軕?yīng)用實(shí)例，引導(dǎo)學(xué)生應(yīng)用新理