人工智能导论

本书根据人工智能技术服务专业人才培养的需求，以智能机器人为载体，以揭开人工智能的神秘面纱为主线进行编写，设置了5个学习情境。学习情境1主要介绍人工智能的发展和应用，引起学习者的兴趣；学习情境2主要从智能机器如何进行知识存储的角度来理解人工智能；学习情境3主要从智能机器如何使用知识进行探索世界和求解问题的角度来进一步理解人工智能；学习情境4主要从智能机器如何进行自主学习知识、增长智慧的角度来理解人工智能；学习情境5主要从人工智能的自然辩证法视角理解人工智能的本质，从社会学角度给智能机器添加伦理与法律的约束，从而消除人类对人工智能的恐惧，使得人工智能技术更好地为人类服务。本书在思政方面围绕“爱国精神、崇尚科技、思维模式、乐观进取”，将其与人工智能技术进行“术道融合”，结合“做中学、做中悟”的方式来开展立德树人的工作。本书可作为高等职业院校电子信息类专业、机电一体化专业、应用电子技术专业及相关专业的教材，也可作为相关技术人员的参考用书。

这是一本针对人工智能技术服务专业人才培养需求而编写的教材。本书以智能机器人为载体，以揭开人工智能的神秘面纱为主线，设置了五个学习情境。学习情境1主要介绍人工智能的发展和应用，引起学习者的兴趣；学习情境2主要从智能机器如何进行知识存储的角度来理解人工智能；学习情境3主要从智能机器如何使用知识进行探索世界和求解问题的角度来进一步理解人工智能；学习情境4主要从智能机器如何进行自主学习知识、增长智慧的角度来理解人工智能；学习情境5主要从人工智能的自然辩证法视角理解人工智能的本质，从社会学角度给智能机器添加伦理与法律的约束，从而消除人类对人工智能的恐惧，使得人工智能技术更好地为人类服务。 在知识表示技术方面，本书介绍了谓词的构成、量词的引入、语义网络知识表示、谓词公式的不可满足性、与或图表示法、问题归约法等概念，并详细解释了知识图谱这一智能机器的知识存储方式。此外，还介绍了搜索和推理的定义和意义，包括状态空间盲目搜索、启发式搜索、广度优先搜索和深度优先搜索等搜索策略，以及有监督学习的概念和算法。 在机器学习和深度学习方面，本书介绍了机器学习的基本概念和模型，包括线性模型和非线性模型，以及迁移