第1章 人工智能概论 1
1.1 人工智能的产生与发展 1
1.2 人工智能的研究与应用领域 2
1.3 人工智能的发展展望 8
第2章 机器学习 9
2.1 概述 9
2.2 机械学习 10
2.3 归纳学习 11
2.4 类比学习 14
2.5 解释学习 17
2.6 决策树学习 19
2.7 知识发现与数据挖掘 20
第3章 神经网络 23
3.1 概述 23
3.2 BP神经网络 30
3.3 RBF神经网络 35
3.4 Hopfield神经网络 37
3.5 模糊神经网络 46
第4章 深度学习 52
4.1 概述 52
4.2 深度学习的过程 56
4.3 深度学习的主流模型 61
4.4 深度学习在图像中的应用 68
4.5 深度学习前沿发展——增强学习与迁移学习 74
第5章 专家系统 79
5.1 概述 79
5.2 专家系统的结构与工作原理 80
5.3 专家系统的设计与开发 81
5.4 专家系统的评价 87
5.5 新型专家系统 89
第6章 推荐系统 90
6.1 概述 90
6.2 推荐系统的算法 90
6.3 混合推荐系统 96
6.4 基于深度学习的推荐模型 100
第7章 自然语言处理 105
7.1 概述 105
7.2 语法分析 108
7.3 句法分析 109
7.4 语义分析 120
7.5 机器翻译 122
7.6 语音识别 127
7.7 问答系统 134
第8章 智能图像处理 137
8.1 生物特征识别 137
8.2 生物特征识别中的图像处理 143
8.3 多模态生物特征识别中的信息融合 152
第9章 智能机器人 164
9.1 概述 164
9.2 机器人感知 165
9.3 机器人规划 169
9.4 机器人控制 181
9.5 智能机器人发展趋势 183
参考文献 186
