《高级人工智能(第3版)》是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，建立智能信息处理理论，研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能。《高级人工智能(第3版)》共16章。第1～6章讨论人工智能的认知问题和自动推理，论述逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重点讨论机器学习和知识发现，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现；第15章阐述主体计算；第16章讨论互联网智能。与《高级人工智能(第3版)》第二版相比，增加了两章新内容。其他章节也作了较大的修改和补充。
《高级人工智能(第3版)》内容新颖，反映了人工智能领域的最新研究进展，总结了作者多年的科研成果。全书力求从理论、算法、系统、应用等方面讨论人工智能的方法和关键技术。《高级人工智能(第3版)》可作为高等院校信息领域相关专业的高年级本科生和研究生的教材，也可供相关科技人员学习参考。

前言第1章 绪论 1.1 人工智能的渊源 1.2 人工智能的认知问题 1.3 思维的层次模型 1.4 符号智能 1.5 人工智能的研究方法 1.5.1 认知学派 1.5.2 逻辑学派 1.5.3 行为学派 1.6 自动推理 1.7 机器学习 1.8 分布式人工智能 1.9 智能系统 习题第2章 人工智能逻辑第3章 约束推理第4章 定性推理第5章 基于案例的推理第6章 贝叶斯网络第7章 归纳学习第8章 统计学习第9章 解释学习第10章 强化学习第11章 元监督学习第12章 关联规则第13章 进化计算第14章 知识发现第15章 主体计算第16章 互联网智能参考文献