人工智能及其应用（第五版）

第一章：绪论

第二章：知识表示与知识图谱

1. 知识与知识表示的概念
2. 一阶谓词逻辑表示法
3. 产生式表示法
4. 框架表示法
5. 知识图谱

第三章：确定性推理

1. 推理的基本概念
2. 自然演绎推理
3. 谓词公式化为子句集的方法
4. 海伯伦定理
5. 鲁宾逊归结原理
6. 归结反演
7. 应用归结反演求解问题

第四章：不确定性推理

1. 不确定性推理的基本概念
2. 可信度方法（CF模型）
3. 证据理论（D-S理论）
4. 模糊推理方法

第五章：搜索求解策略

1. 搜索的概念
2. 状态空间：把问题“翻译”成电脑能懂的语言
3. 盲目的图搜索策略
4. 启发式图搜索：带着“导航”找捷径
5. 与或图搜索

盲目搜索算法实现实验 ✏️

• BFS
• DFS

智能计算及其应用

1. 进化计算与基本遗传算法
2. 遗传算法改进
3. 群智能核心算法
   1. 粒子群优化算法
   2. 蚁群算法
4. 课程核心总结

智能计算及其应用实验实操 ✏️

• 基本遗传算法解决TSP问题

机器学习和专家系统

1. 专家系统的产生和发展
2. 专家系统的概念
3. 专家系统的工作原理
4. 知识获取的主要过程与模式
5. 机器学习
6. 知识发现与数据挖掘

基于Coze设计一款专家系统

神经网络 👈

1. 神经元与神经网络
2. BP神经网络
3. Hopfield神经网络
4. 卷积神经网络与深度学习
5. 生成对抗网络及其应用

生成对抗网络实操 👈

人工智能在在游戏中的设计

1. 人工智能游戏
2. 游戏人工智能
3. 游戏中的角色与分类
4. 智能游戏角色设计基本技术
5. 智能游戏开发方法与开发工具
6. 扫雷机智能游戏开发简介
7. 人工智能游戏的现状与未来
8. 凡人版本-黄金矿工