本书是作者积累多年教学经验,参考国内外大量文献资料,追踪当代人工智能发展趋势而写成的教材。
全书共分七篇。第一篇讲述模拟人类自然推理的不确定性椎理方法和非单调推理方法:包括专家系统MYCIN的不确定性椎理方法、主观Bayes方法、模糊推理、证据理论和非单调推理;第二篇讲述机器学习的概念与方法:包括概念学习、决策树学习和学习规则集合;第二篇讲述计算智能:包括人工神经网络、遗传算法和其它计算智能方法;第四篇讲述如何在机器上实现人类的语言、视觉和听觉:包括语法和语义分析、基于语料库的自然语言理解、计算机视,觉和语音处理;第五篇介绍蓬勃发展的分布式人工智能和Agent技术;第六篇介绍人工智能的三个应用领域:即汉语自然语言处理、光学文字识别及移动Agent技术;第七篇是作者对于人工智能的现在与未来的思考。
本书叙述简明清晰,逻辑性强,可作为高等学校相关专业研究生和高年级本科生的教材,也可供从事人工智能研究与应用的专业人员参考。