前言
部分 人工智能基础
章 人工智能概述
1.1 人工智能的基本概念
1.1.1 人工智能的定义
1.1.2 人工智能的研究目标
1.2 人工智能发展简史
1.2.1 孕育期
1.2.2 形成期
1.2.3 发展和应用期
1.3 人工智能的不同学派
1.3.1 符号主义学派
1.3.2 联结主义学派
1.3.3 行为主义学派
1.3.4 三大学派的综合集成
1.4 人工智能研究的基本内容
1.5 人工智能的主要研究领域
1.6 人工智能与机器人的关系
课后习题
第2章 知识工程
2.1 知识表示方法
2.1.1 一阶谓词逻辑表示法
2.1.2 产生式表示法
2.1.3 框架表示法
2.1.4 语义网络表示法
2.2 知识获取
2.3 知识管理与知识工程
2.3.1 知识管理
2.3.2 知识工程
2.3.3 知识管理系统
课后习题
第3章 确定性推理
3.1 推理方法概述
3.1.1 推理的定义
3.1.2 推理方式分类
3.1.3 推理的控制策略
3.2 自然演绎推理
3.3 归结演绎推理
3.3.1 归结演绎推理的逻辑基础
3.3.2 海伯伦定理
3.3.3 罗宾逊归结原理
3.3.4 归结演绎推理
课后习题
第4章 不确定性推理
4.1 不确定性推理概述
4.2 基本概率方法
4.2.1 贝叶斯理论
4.2.2 简单概率推理
4.3 主观贝叶斯推理
4.3.1 知识不确定性的表示
4.3.2 证据不确定性的表示
4.3.3 组合证据不确定性算法
4.3.4 不确定性的传递算法
4.3.5 结论不确定性的合成算法
4.3.6 主观贝叶斯方法的优缺点
4.4 模糊推理
4.4.1 模糊数学基础
4.4.2 简单模糊推理
4.5 证据理论
4.5.1 证据理论的基本概念
4.5.2 基于证据理论的不确定性推理
4.6 粗糙集理论
课后习题
第5章 搜索技术
5.1 状态空间搜索技术
5.2 盲目搜索策略
5.2.1 广度优先搜索
5.2.2 深度优先搜索
5.2.3 有界深度优先搜索
……
第6章 人工神经网络
第7章 机器学习
第8章 进化计算与群体智能
第9章 分布式人工智能
第二部分 智能机器人
0章 智能机器人概述
1章 机器人感知
2章 机器人定位与建图
3章 机器人导航
4章 机器人路径规划
5章 多机器人系统
6章 生物启发式方法在机器人中的应用
7章 智能机器人设计与开发
参考文献

全书分为人工智能基础与智能机器人两大部分，共17章。第一部分主要介绍人工智能的基本概念、知识工程、确定性推理、不确定性推理、搜索方法、人工神经网络、机器学习、进化计算与群体智能、分布式人工智能等内容。第二部分主要介绍智能机器人的定义和研究领域、机器人感知、