該書系統(tǒng)地論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、設(shè)計基礎(chǔ)及應(yīng)用實例，旨在使讀者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景和研究對象，理解和熟悉它的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它有結(jié)構(gòu)和設(shè)計應(yīng)用方法，為深入研究和應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)。為了便于讀者理解，書中盡量避免煩瑣的數(shù)學推導，加強了應(yīng)用舉例，并在內(nèi)容的選擇和編排上注意到讀者初次接觸新概念的易接受性和思維

本書是國家*立項建設(shè)的優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)課程“AI智能網(wǎng)絡(luò)課程”的配套教材。全書共10章，主要內(nèi)容：緒論、知識表示、搜索原理、推理技術(shù)、機器學習、規(guī)劃系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、自然語言理解、智能控制、人工智能程序設(shè)計。附錄中給出了人工智能網(wǎng)絡(luò)課程使用指南。本書可作為本科學校和高職高專學校計算機相關(guān)專業(yè)的“人工智能”課程教材或教學參考書，還

本書主要闡述人工智能問題求解方法的一般性原理和基本思想。主要內(nèi)容有：一般的搜索問題包括盲目搜索和啟發(fā)式搜索等；與或圖搜索，包括AO算法和博亦樹搜索等；謂詞邏輯以及基于歸結(jié)的定理證明方法；知識表示，包括產(chǎn)生式方法、語義網(wǎng)絡(luò)、框架等；不確定性推理方法，包括貝葉斯方法、證據(jù)理論和確定性方法等；機器學習，包括實例學習、解釋學習

《人工智能原理與方法》較全面地介紹了人工智能的基本理論、方法及其應(yīng)用技術(shù)。全書共12章，可分為三大部分：第一部分包括第1章至第6章，論述了人工智能的三大技術(shù)，即知識表示、推理及搜索，重點討論了不確定性的表示及處理技術(shù)；第二部分包括第7章至第10章，著重討論了專家系統(tǒng)、機器學習、模式識別及智能決策支持系統(tǒng)等研究領(lǐng)域的有關(guān)