7.1 基本概念 7.2 系统结构 7.3 实例分析 7.4 系统设计与实现 7.5 开发工具与环境 7.6 专家系统的发展

2.1 基本PR0L0G 2.2 Turbo PR0L0G程序设计

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6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘

6.1 机器学习的定义、研究意义与发展历史 6.2 机器学习的主要策略与基本结构 6.3 –6.7 几种常用的学习方法 6.8 知识发现

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搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能与推理效率。 5.1 搜索的基本概念 5.1.1 搜索的含义 5.1.2 状态空间法 5.1.3 问题归约法 5.2 状态空间的盲目搜索 5.2.1 一般图搜索过程 5.2.2 广度优先和深度优先搜索 5.2.3 代价树搜索 5.3 状态空间的启发式搜索 5.3.1 启发性信息和估价函数 5.3.2 A算法 5.3.3 A*算法 5.3.4 A*算法应用举例 5.4 与/或树的盲目搜索 5.5 与/或树的启发式搜索 5.6 博弈树的启发式搜索