内容简介
这是一本经典的人工智能教材，已被宾夕法尼亚洲立大学、南加州大学、马里兰大学、杜克大学、布郎大学、乔治梅森大学等多所大学采用为人工智能课程的指定教材。 书中从人工智能（AI）的历史及其应用开始介绍，涵盖了AI问题求解的研究工具、AI和知识密集型问题求解的表示法、机器学习、重要的AI应用领域、AI编程语言LISP和PROLOG等方面的内容，提到了智能系统科学的可能性问题，考虑了当前AI面临的挑战，讨论了目前AI的局限，并设计了AI的未来。本书中的算法用类Pascal的伪代码描述，清晰易读。 阅读本书要求学生已经学过离散数学课程，包括谓词演算和图论概论，并且学过数据结构课程，包括树、图、递归搜索，会使用堆栈、队列和优先队列
目录
PART 1 ARTIFICIAL INTELLIGENCE：ITS ROOTS AND SCOPE1 1 AL：HISTORY AND APPLICATIONS PART 2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS REPRESENTATION AND SEARCH 2 THE PREDICATE CALCULUS 3 STRUCTURES AND STRATEGIES FOR STATE SPACE SEARCH 4 HEURISTIC SEARCH 5 CONTROL AND IMPLEMENTATION OF STATE SPACE SEARCH PART III REPRESENTATION AND INTELLIGENCE： 6 KNOWLEDGE REPRESENTATION 7 STRONG METHOD PROBLEM SOLVING 8 REASONING IN UNCERTAIN SITUATIONS PART IV MACHINE LEARNING 9 MACHINE LEARNING：SYMBOL-baseD 10 MACHINE LEARNING：ConNECTIONIST 11 MACHINE LEARNING：SOCIAL AND EMERGENT PART V ADVANCED TOPICS FOR AL PROBLEM SOLVING 12 AUTOMATED REASonING 13 UNDERSTANDING NATURAL LANGUAGE PART VI LANGUAGES AND PROGRAMMING TECHNIQUES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE 14 AN INTRODUCTION TO PROLOG PART VI：14 AN INTRODUCTION TO PROLOG 15 AN INTRODUCTION TO LISP PART VII EPILOGUE 16 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS EMPIRICAL ENQUIRY
