5.1 一阶谓词逻辑 5.2 归结演绎推理 5.3 应用归结原理求取问题答案 5.4 归结策略 5.5 归结反演程序举例 5.6 Horn子句归结与逻辑程序 5.7 非归结演绎推理

5.1 概述 5.2 基于谓词逻辑的机器推理 5.3 基于产生式规则的机器推理 5.4 几种结构化知识表示及其推理 5.5 不确定性知识的表示与推理

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1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的研究意义、目标和策略 1.3 人工智能的学科范畴 1.4 人工智能的研究内容 1.5 人工智能的研究途径与方法 1.6 人工智能的基本技术 1.7 人工智能的应用 1.8 人工智能的分支领域与研究方向 1.9 人工智能的发展概况

人工智能的地位 人工智能的提出 人工智能发展历程 人工智能流派 人工智能研究内容 人工智能典型应用 如何学习人工智能

第一节 人工智能 第二节 模式识别 第三节 专家系统

2.1 基本PROLOG 2.2 Turbo PROLOG程序设计

3.1 状态图搜索 3.2 状态图搜索问题求解 3.3 与或图搜索 3.4 与或图搜索问题求解 3.5 博弈树搜索

北方工业大学：通信工程《人工智能与大数据导论》课程教学大纲

8.1 不确定性处理概述 8.2 几种经典的不确定性推理模型 8.3 基于贝叶斯网络的概率推理 8.4 基于模糊集合与模糊逻辑的模糊推理