第1章 人工智能概述
1.1 人工智能概況
1.2 人工智能的社會價值
1.3 人工智能的應用領域
1.4 人工智能的未來與展望
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第2章 知識表示和知識圖譜
2.1 知識與知識表示
2.2 知識圖譜
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第3章 機器學習
3.1 機器學習概述
3.2 機器學習的發(fā)展
3.3 機器學習的范圍
3.4 機器學習的方法
3.5 監(jiān)督學習
3.6 無監(jiān)督學習
3.7 強化學習
3.8 機器學習的工具
3.9 機器學習的挑戰(zhàn)
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第4章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習
4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展概況
4.2 神經(jīng)元
4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
4.4 深度學習
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第5章 智能識別
5.1 計算機視覺
5.2 圖像視頻識別
5.3 模式識別
5.4 語音識別
5.5 生物特征識別
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第6章 自然語言理解
6.1 自然語言理解概述
6.2 自然語言理解過程的層次任務
6.3 自然語言理解系統(tǒng)的應用
6.4 自然語言理解的未來與展望
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第7章 專家系統(tǒng)
7.1 專家系統(tǒng)概述
7.2 專家系統(tǒng)的基本結構與工作原理
7.3 專家系統(tǒng)的開發(fā)工具
7.4 專家系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
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第8章 智能體與智能機器人
8.1 智能體
8.2 多智能體
8.3 智能機器人
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第9章 Python語言與人工智能
9.1 人工智能語言
9.2 Python語言基礎
9.3 Python語言中的AI庫
9.4 Python語言在AI領域的應用
9.5 微信機器人的設計與實現(xiàn)
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參考文獻