開啟人工智能之門：運(yùn)用Excel體驗(yàn)學(xué)AI（原書第2版）

目錄
前言
本書的閱讀方法
第1章人工智能充滿夢(mèng)想
1.1人工智能會(huì)超越人類？
1.2人工智能的研究課題
1.3人工智能技術(shù)的初步考察
第2章機(jī)器模擬人類大腦=神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1人腦模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思路
2.2感知機(jī)（Perceptron）
2.3霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Hopfield Neural Network）
2.4自編碼器（Autoencoder）
2.5其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第3章通過(guò)機(jī)器控制人類的模糊性=模糊控制
3.1模糊控制的思路
3.2模糊推理
3.3模糊控制
3.4模糊關(guān)系
第4章靈活借鑒適者生存的進(jìn)化規(guī)律=遺傳算法
4.1遺傳算法的思路
4.2遺傳算法的具體事例
4.3遺傳算法的應(yīng)用
目錄開啟人工智能之門——運(yùn)用Excel體驗(yàn)學(xué)AI第5章有效解決身邊問(wèn)題=問(wèn)題解決
5.1問(wèn)題解決方法
5.2問(wèn)題解決的具體事例
第6章如何選擇最有效的路徑？=搜索算法
6.1搜索算法的分類
6.2系統(tǒng)搜索（Systematic Search）
6.3啟發(fā)式搜索（Heuristic Search）
6.4搜索算法匯總
第7章出現(xiàn)對(duì)手時(shí)的應(yīng)對(duì)方法=游戲算法
7.1Min-Max算法
7.2α-β剪枝算法
第8章通過(guò)機(jī)器模擬人類學(xué)習(xí)的過(guò)程=機(jī)器學(xué)習(xí)
8.1機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思路
8.2版本空間法（Version Space Method）
8.3深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）
第9章通過(guò)在機(jī)器上表示人類知識(shí)就能代替人類工作=
知識(shí)表示和專家系統(tǒng)9.1知識(shí)表示（Knowledge Representation）
9.2專家系統(tǒng)（Expert System）
第10章將人類自主性交給機(jī)器管理=智能體
10.1智能體的經(jīng)典問(wèn)題
10.2智能體的思路
10.3多智能體
第11章人工智能的開創(chuàng)性計(jì)算機(jī)語(yǔ)言=Lisp
11.1表處理（List Processing）
11.2λ運(yùn)算（Lambda Calculus）
11.3Lisp語(yǔ)言
11.4Lisp處理系統(tǒng)
第12章記錄事件關(guān)系的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言=Prolog
12.1命題邏輯（Propositional Logic）
12.2謂詞邏輯（Predicate Logic）
12.3Prolog語(yǔ)言的發(fā)展
12.4Prolog語(yǔ)言
12.5Prolog處理系統(tǒng)
附錄
附錄A術(shù)語(yǔ)
附錄B理解本書所需數(shù)學(xué)知識(shí)
參考文獻(xiàn)