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人工智能導(dǎo)論心得體會（人工智能導(dǎo)論心得體會800字）

發(fā)布時間：2023-05-25 05:11:51 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 68

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能導(dǎo)論心得體會的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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學(xué)習(xí)智能科學(xué)與技術(shù)是一種什么體驗(yàn)？
求一篇計(jì)算機(jī)導(dǎo)論學(xué)后感，1500字左右
人工智能導(dǎo)論學(xué)到了什么

人工智能導(dǎo)論心得體會（人工智能導(dǎo)論心得體會800字）

學(xué)習(xí)智能科學(xué)與技術(shù)是一種什么體驗(yàn)？

作為一個智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的老學(xué)長，我對于讀這個專業(yè)的體驗(yàn)形容就是痛并快樂著。

?首先說一下痛，要學(xué)的東西太多了。專業(yè)課就是智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論(含腦科學(xué)、生命科學(xué)與認(rèn)知科學(xué))、人工智能原理、智能機(jī)器人、智能游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、仿真建模與MATLAB、自然語言處理、智能信息獲取技術(shù)、智能管理等。這么多，還有一些專業(yè)基礎(chǔ)課，像高數(shù)呀，線性代數(shù)呀等等，真的課超級多的。并且都是很好學(xué)呀。

那跟隨著課多，就是作業(yè)呀，實(shí)驗(yàn)呀，還有一些理論性的東西需要自己研究呀。就是自己時間有點(diǎn)緊張。但是轉(zhuǎn)過頭想一想，一直在學(xué)習(xí)在忙碌很充實(shí)呀，哈哈。

接下來就能說快樂了?？鞓肪驮谟谡娴哪軐W(xué)到東西呀。每天的學(xué)習(xí)忙碌，不是為了以后嗎。每次實(shí)驗(yàn)的成功，每次比賽的勝利不都是一種激勵，一種開心嗎。

還有就是可以接觸到技術(shù)前沿，現(xiàn)在人工智能真的太火了，想一想自己學(xué)的就是這個，豈不是以后大有可為，想想還有點(diǎn)小激動。（偷笑）

那關(guān)于學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，其實(shí)就是踏踏實(shí)實(shí)學(xué)好基礎(chǔ)課專業(yè)課，有空余時間要多研究，要多參加比賽，但是千萬不能為了比賽拿獎，而放棄學(xué)習(xí)這樣是不好的。一定要先以學(xué)習(xí)為重，再參加比賽什么的。

最后，我想說一定要感興趣再選擇。并且，選擇了就一定要好好學(xué)習(xí)。希望大家都大有可為，未來可期。

人工智能導(dǎo)論心得體會（人工智能導(dǎo)論心得體會800字）

求一篇計(jì)算機(jī)導(dǎo)論學(xué)后感，1500字左右

計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)這一門科學(xué)深深的吸引著我們這些同學(xué)們，原先不管是國內(nèi)還是國外都喜歡把這個系分為計(jì)算機(jī)軟件理論、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用。后來又合到一起，變成了現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)。我一直認(rèn)為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)這門專業(yè)，在本科階段是不可能切分成計(jì)算機(jī)科學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的，因?yàn)橛?jì)算機(jī)科學(xué)需要相當(dāng)多的實(shí)踐，而實(shí)踐需要技術(shù)；每一個人(包括非計(jì)算機(jī)專業(yè))，掌握簡單的計(jì)算機(jī)技術(shù)都很容易（包括原先Major們自以為得意的程序設(shè)計(jì)），但計(jì)算機(jī)專業(yè)的優(yōu)勢是：我們掌握許多其他專業(yè)并不"深究"的東西，例如，算法，體系結(jié)構(gòu)，等等。非計(jì)算機(jī)專業(yè)的人可以很容易地做一個芯片，寫一段程序，但他們做不出計(jì)算機(jī)專業(yè)能夠做出來的大型系統(tǒng)。今天我想專門談一談計(jì)算機(jī)科學(xué)，并將重點(diǎn)放在計(jì)算理論上。
1)計(jì)算機(jī)語言
隨著20世紀(jì)40年代第一臺存儲程序式通用電子計(jì)算機(jī)的研制成功，進(jìn)入20世紀(jì)50年代后，計(jì)算機(jī)的發(fā)展步入了實(shí)用化的階段。然而，在最初的應(yīng)用中，人們普遍感到使用機(jī)器指令編制程序不僅效率低下，而且十分別扭，也不利于交流和軟件維護(hù)，復(fù)雜程序查找錯誤尤其困難，因此，軟件開發(fā)急需一種高級的類似于自然語言那樣的程序設(shè)計(jì)語言。1952年，第一個程序設(shè)計(jì)語言Short Code出現(xiàn)。兩年后，F(xiàn)ortran問世。作為一種面向科學(xué)計(jì)算的高級程序設(shè)計(jì)語言，F(xiàn)ortran的最大功績在于牢固地樹立了高級語言的地位，并使之成為世界通用的程序設(shè)計(jì)語言。Algol60的誕生是計(jì)算機(jī)語言的研究成為一門科學(xué)的標(biāo)志。該語言的文本中提出了一整套的新概念，如變量的類型說明和作用域規(guī)則、過程的遞歸性及參數(shù)傳遞機(jī)制等。而且，它是第一個用嚴(yán)格的語法規(guī)則——巴科斯范式（BNF）定義語言文法的高級語言。程序設(shè)計(jì)語言的研究與發(fā)展在產(chǎn)生了一批成功的高級語言之后，其進(jìn)一步的發(fā)展開始受到程序設(shè)計(jì)思想、方法和技術(shù)的影響，也開始受到程序理論、軟件工程、人工智能等許多方面特別是實(shí)用化方面的影響。在“軟件危機(jī)”的爭論日漸平息的同時，一些設(shè)計(jì)準(zhǔn)則開始為大多數(shù)人所接受，并在后續(xù)出現(xiàn)的各種高級語言中得到體現(xiàn)。例如，用于支持結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)的PASCAL語言，適合于軍隊(duì)各方面應(yīng)用的大型通用程序設(shè)計(jì)語言ADA，支持并發(fā)程序設(shè)計(jì)的MODULA-2，支持邏輯程序設(shè)計(jì)的PROLOG語言，支持人工智能程序設(shè)計(jì)的LISP語言，支持面積對象程序變換的SMALLTALK、C等。而且，伴隨著這些語言的出現(xiàn)和發(fā)展，產(chǎn)生了一大批為解決語言的編譯和應(yīng)用中所出現(xiàn)的問題而發(fā)展的理論、方法和技術(shù)。有大量的學(xué)術(shù)論文可以證明，由高級語言的發(fā)展派生的各種思想、方法、理論和技術(shù)觸及到了計(jì)算機(jī)科學(xué)的大多數(shù)學(xué)科方向，但內(nèi)容上仍相對集中在語言、計(jì)算模型和軟件開發(fā)方法學(xué)方面。
(2)計(jì)算機(jī)模型與軟件開發(fā)方法
20世紀(jì)80年代是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、分布式處理和多媒體大發(fā)展的時期。在各種高級程序設(shè)計(jì)語言中增加并發(fā)機(jī)構(gòu)以支持分布式程序設(shè)計(jì)，在語言中通過擴(kuò)展繪圖子程序以支持計(jì)算機(jī)圖形學(xué)程序設(shè)計(jì)成為當(dāng)時程序設(shè)計(jì)語言的一種時尚。之后，在模數(shù)/數(shù)模轉(zhuǎn)換等接口技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的支持下，通過擴(kuò)展高級語言的程序庫又實(shí)現(xiàn)了多媒體程序設(shè)計(jì)的構(gòu)想。進(jìn)入20世紀(jì)90年代之后，并行計(jì)算機(jī)和分布式大規(guī)模異質(zhì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展又將并行程序設(shè)計(jì)語言、并行編譯程序、并行操作系統(tǒng)、并行與分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等試行軟件的開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)依然與高級語言和計(jì)算模型密切相關(guān)，如各種并行、并發(fā)程序設(shè)計(jì)語言，進(jìn)程代數(shù)，PETRI網(wǎng)等，它們正是軟件開發(fā)方法和技術(shù)的研究中支持不同階段軟件開發(fā)的程序設(shè)計(jì)語言和支持這些軟件開發(fā)方法和技術(shù)的理論基礎(chǔ)——計(jì)算模型。
(3)計(jì)算機(jī)應(yīng)用
用計(jì)算機(jī)來代替人進(jìn)行計(jì)算，就得首先研究計(jì)算方法和相應(yīng)的計(jì)算機(jī)算法，進(jìn)而編制計(jì)算機(jī)程序。由于早期計(jì)算機(jī)的應(yīng)用主要集中在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，因此，數(shù)值計(jì)算方法就成為最早的應(yīng)用數(shù)學(xué)分支與計(jì)算機(jī)應(yīng)用建立了聯(lián)系。最初的時候，由于計(jì)算機(jī)的存儲器容量很小，速度也不快，為了計(jì)算一些稍稍大一點(diǎn)的題目，人們常常要挖空心思研究怎樣節(jié)省存儲單元，怎樣減少不需要的操作。為此，發(fā)展了像稀疏矩陣計(jì)算理論來進(jìn)行方程組的求解；發(fā)展了雜湊函數(shù)來動態(tài)地存儲、訪問數(shù)據(jù)；發(fā)展了虛擬程序設(shè)計(jì)思想和程序覆蓋技術(shù)在內(nèi)存較小的計(jì)算機(jī)上運(yùn)行較大的程序；在子程序和程序包的概念提出之后，許多人開始將數(shù)學(xué)中的一些通用計(jì)算公式和計(jì)算方法寫成子程序，并進(jìn)一步開發(fā)成程序包，通過簡潔的調(diào)用命令向用戶開放。子程序的提出是今日軟件重用思想的開端。
在計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域，科學(xué)計(jì)算是一個長久不衰的方向。該方向主要依賴于應(yīng)用數(shù)學(xué)中的數(shù)值計(jì)算的發(fā)展，而數(shù)值計(jì)算的發(fā)展也受到來自計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的影響。早期，科學(xué)計(jì)算主要在單機(jī)上進(jìn)行，經(jīng)歷了從小規(guī)模數(shù)值分析到中大規(guī)模數(shù)值分析的階段。隨著并行計(jì)算機(jī)和分布式并行計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，并行數(shù)值計(jì)算開始成為科學(xué)計(jì)算的熱點(diǎn)，處理的問題也從中大規(guī)模數(shù)值分析進(jìn)入到中大規(guī)模復(fù)雜問題的計(jì)算。所謂中大規(guī)模復(fù)雜問題并不是由于數(shù)據(jù)的增大而使計(jì)算變得困難，使問題變得復(fù)雜，而主要是由于計(jì)算中考慮的因素太多，特別是一些因素具有不確定性而使計(jì)算變得困難，使問題變得復(fù)雜，其結(jié)果往往是在算法的研究中精度與復(fù)雜性的矛盾難于克服。
幾何是數(shù)學(xué)的一個分支，它實(shí)現(xiàn)了人類思維方式中的數(shù)形結(jié)合。在計(jì)算機(jī)發(fā)明之后，人們自然很容易聯(lián)想到了用計(jì)算機(jī)來處理圖形的問題，由此產(chǎn)生了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是使用計(jì)算機(jī)輔助產(chǎn)生圖形并對圖形進(jìn)行處理的科學(xué)。并由此推動了計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）、計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（CAI）、計(jì)算機(jī)輔助信息處理、計(jì)算機(jī)輔助測試（CAT）等方向的發(fā)展。
在各種實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)中，有一個重要的方向值得注意，即實(shí)時系統(tǒng)的開發(fā)。
利用計(jì)算機(jī)證明數(shù)學(xué)定理被認(rèn)為是人工智能的一個方向。人工智能的另一個方向是研究一種不依賴于任何領(lǐng)域的通用解題程序或通用解題系統(tǒng)，稱為GPS。特別值得一提的是在專家系統(tǒng)的開發(fā)中發(fā)展了一批新的技術(shù)，如知識表示方法、不精確性推理技術(shù)等，積累了經(jīng)驗(yàn)，加深了對人工智能的認(rèn)識。20世紀(jì)70年代末期，一部分學(xué)者認(rèn)識到了人工智能過去研究工作基礎(chǔ)的薄弱，開始轉(zhuǎn)而重視人工智能的邏輯基礎(chǔ)研究，試圖從總結(jié)和研究人類推理思維的一般規(guī)律出發(fā)去研究機(jī)器思維，并于1980年在《Artificial Intelligence》發(fā)表了一組非單調(diào)邏輯的研究論文。他們的工作立即得到一大批計(jì)算機(jī)科學(xué)家的響應(yīng)，非單調(diào)邏輯的研究很快熱火朝天地開展起來，人工智能的邏輯基礎(chǔ)成為人工智能方向發(fā)展的主流。
數(shù)據(jù)庫技術(shù)、多媒體技術(shù)、圖形學(xué)技術(shù)等的發(fā)展產(chǎn)生了兩個新方向，即計(jì)算可視化技術(shù)與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)。
隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，分布在全世界的各種計(jì)算機(jī)正在以驚人的速度相互連接起來。網(wǎng)絡(luò)上每天都在進(jìn)行著大量政治、經(jīng)濟(jì)、軍事、外交、商貿(mào)、科學(xué)研究與藝術(shù)信息的交換與交流。網(wǎng)絡(luò)上大量信息的頻繁交換，雖然縮短了地域之間的距離，然而同時也使各種上網(wǎng)的信息資源處在一種很難設(shè)防的狀態(tài)之中。于是，計(jì)算機(jī)信息安全受到各國政府的高度重視。除了下大力氣研究對付計(jì)算機(jī)病毒的軟硬件技術(shù)外，由于各種工作中保密的需要，計(jì)算機(jī)密碼學(xué)的研究更多地受到各國政府的重視。
實(shí)際上，在計(jì)算機(jī)科學(xué)中計(jì)算機(jī)模型和計(jì)算機(jī)理論與實(shí)現(xiàn)技術(shù)同樣重要。但現(xiàn)在許多學(xué)生往往只注重某些計(jì)算機(jī)操作技術(shù)，而忽略了基礎(chǔ)理論的學(xué)習(xí)，并因?yàn)樽约菏恰安僮鞲呤帧倍凑醋韵?，這不僅限制了自己將研究工作不斷推向深入，而且有可能使自己在學(xué)科發(fā)展中處于被動地位。例如，在20世紀(jì)50年代和20世紀(jì)60年代，我國隨著計(jì)算機(jī)研制工作和軟件開發(fā)工作的發(fā)展，陸續(xù)培養(yǎng)了在計(jì)算機(jī)制造和維護(hù)中對計(jì)算機(jī)某一方面設(shè)備十分精通的專家，他們能準(zhǔn)確地弄清楚磁芯存儲器、磁鼓、運(yùn)算器、控制器，以及整機(jī)線路中哪一部分有問題并進(jìn)行修理和故障排除，能夠編制出使用最少存儲單元而運(yùn)算速度很快的程序，對機(jī)器代碼相當(dāng)熟悉。但是，當(dāng)容量小的磁芯存儲器、磁鼓、速度慢的運(yùn)算器械、控制器很快被集成電路替代時，當(dāng)程序設(shè)計(jì)和軟件開發(fā)廣泛使用高級語言、軟件開發(fā)工具和新型軟件開發(fā)方法后，這批技術(shù)精湛的專家，除少量具有堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、在工作中已有針對性地將研究工作轉(zhuǎn)向其他方向的人之外，相當(dāng)一部分專家伴隨著新技術(shù)的出現(xiàn)，在替代原有技術(shù)的發(fā)展過程中而被淘汰。因此，在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，計(jì)算比實(shí)現(xiàn)計(jì)算的技術(shù)更重要。只有打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，特別是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)才能事半功倍，只有建立在高起點(diǎn)理論基礎(chǔ)之上的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)，才有巨大的潛力和發(fā)展前景。
計(jì)算機(jī)理論的一個核心問題
我國計(jì)算機(jī)科學(xué)系里的傳統(tǒng)是培養(yǎng)做學(xué)術(shù)研究，尤其是理論研究的人（方向不見得有多大的問題，但是做得不是那么盡如人意）。而計(jì)算機(jī)的理論研究，說到底了，如網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)，圖形圖像學(xué)，視頻音頻處理，哪個方向都與數(shù)學(xué)有著很大的關(guān)系，雖然也許是正統(tǒng)數(shù)學(xué)家眼里非主流的數(shù)學(xué)。這里我還想闡明我的一個觀點(diǎn)：我們都知道，數(shù)學(xué)是從實(shí)際生活當(dāng)中抽象出來的理論，人們之所以要將實(shí)際抽象成理論，目的就在于想用抽象出來的理論去更好的指導(dǎo)實(shí)踐，有些數(shù)學(xué)研究工作者喜歡用一些現(xiàn)存的理論知識去推導(dǎo)若干條推論，殊不知其一：問題考慮不全很可能是個錯誤的推論，其二：他的推論在現(xiàn)實(shí)生活中找不到原型，不能指導(dǎo)實(shí)踐。嚴(yán)格的說，我并不是一個理想主義者，政治課上學(xué)的理論聯(lián)系實(shí)際一直是指導(dǎo)我學(xué)習(xí)科學(xué)文化知識的航標(biāo)（至少我認(rèn)為搞計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的應(yīng)當(dāng)本著這個方向）。
我個人的淺見是：計(jì)算機(jī)系的學(xué)生，對數(shù)學(xué)的要求固然跟數(shù)學(xué)系不同，跟物理類差別則更大。通常非數(shù)學(xué)專業(yè)的所?高等數(shù)學(xué)"，無非是把數(shù)學(xué)分析中較困難的理論部分刪去，強(qiáng)調(diào)套用公式計(jì)算而已。而對計(jì)算機(jī)系來說，數(shù)學(xué)分析里用處最大的恰恰是被刪去的理論部分。記上一堆曲面積分的公式，難道就能算懂了數(shù)學(xué)？那倒不如現(xiàn)用現(xiàn)查，何必費(fèi)事記呢？再不然直接用Mathematica或是Matlab好了。退一萬步。華羅庚在數(shù)學(xué)上的造詣不用我去多說，但是他這光輝的一生做得我認(rèn)為對我們來說，最重要的幾件事情：首先是它籌建了中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所，這是我們國家計(jì)算機(jī)科學(xué)的搖籃。在有就是他把很多的高等數(shù)學(xué)理論都交給了做工業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)人員，推動了中國工業(yè)的進(jìn)步。第三件就是他一生寫過很多書，但是對高校師生價值更大的就是他在病期間在病床上和他的愛徒王元寫了《高等數(shù)學(xué)引論》（王元與其說是他的愛徒不如說是他的同事，是中科院數(shù)學(xué)所的老一輩研究員，對歌德巴赫猜想的貢獻(xiàn)全世界僅次于陳景潤）這書在我們的圖書館里居然找得到，說實(shí)話，當(dāng)時那個書上已經(jīng)長了蟲子，別人走到那里都會閃開，但我卻格外感興趣，上下兩冊看了個遍，我的最大收獲并不在于理論的闡述，而是在于他的理論完全的實(shí)例化，在生活中去找模型。這也是我為什么比較喜歡具體數(shù)學(xué)的原因，正如我在上文中提到的，理論脫離了實(shí)踐就失去了它存在的意義。正因?yàn)槔碚撌菑膶?shí)踐當(dāng)中抽象出來的，所以理論的研究才能夠更好的指導(dǎo)實(shí)踐，不用于指導(dǎo)實(shí)踐的理論可以說是毫無價值的。
正如上面所論述的，計(jì)算機(jī)系的學(xué)生學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)：知其然更要知其所以然。你學(xué)習(xí)的目的應(yīng)該是：將抽象的理論再應(yīng)用于實(shí)踐，不但要掌握題目的解題方法，更要掌握解題思想，對于定理的學(xué)習(xí)：不是簡單的應(yīng)用，而是掌握證明過程即掌握定理的由來，訓(xùn)練自己的推理能力。只有這樣才達(dá)到了學(xué)習(xí)這門科學(xué)的目的，同時也縮小了我們與數(shù)學(xué)系的同學(xué)之間思維上的差距。
關(guān)于計(jì)算機(jī)技術(shù)的學(xué)習(xí)我想是這樣的：學(xué)校開設(shè)的任何一門科學(xué)都有其滯后性，不要總認(rèn)為自己掌握的某門技術(shù)就已經(jīng)是天下無敵手了，雖然現(xiàn)在Java,VB,C,C++用的都很多，怎能保證沒有被淘汰的一天，我想.NET平臺的誕生和X#語言的初見端倪完全可以說明問題。換言之，在我們掌握一門新技術(shù)的同時就又有更新的技術(shù)產(chǎn)生，身為當(dāng)代的大學(xué)生應(yīng)當(dāng)有緊跟科學(xué)發(fā)展的素質(zhì)。舉個例子，就像有些同學(xué)總說，我做網(wǎng)頁設(shè)計(jì)就喜歡直接寫html，不愿意用什么Frontpage,Dreamweaver。能用語言寫網(wǎng)頁固然很好，但有高效的手段你為什么不使呢？僅僅是為了顯示自己的水平高，unique? 我看真正水平高的是能夠以最快的速度接受新事物的人。高級程序設(shè)計(jì)語言的發(fā)展日新月異，今后的程序設(shè)計(jì)就像人們在說話一樣，我想大家從xml中應(yīng)是有所體會了。難道我們真就寫個什么都要用匯編，以顯示自己的水平高，真是這樣倒不如直接用機(jī)器語言寫算了。反過來說，想要以最快的速度接受并利用新技術(shù)關(guān)鍵還是在于你對計(jì)算機(jī)科學(xué)地把握程度。
總的來說，從教育角度來講，國內(nèi)高校的課程安排不是很合理，強(qiáng)調(diào)理論，又不愿意在理論上深入教育，無力接受新技術(shù)，想避開新技術(shù)又無法避得一干二凈。我覺得關(guān)鍵問題就是國內(nèi)的高校難于突破現(xiàn)狀，條條框框限制著怎么求發(fā)展。我們雖然認(rèn)識得到國外教育的優(yōu)越性，但為什么遲遲不能采取行動？哪怕是去粗取精的取那么一點(diǎn)點(diǎn)。

人工智能導(dǎo)論學(xué)到了什么

本書介紹人工智能的基礎(chǔ)理論和基本技術(shù)。全書共分為四部分：第一部分(第1章)闡述人工智能的基本概念、研究途徑、分支領(lǐng)域和發(fā)展概況等；第二部分（第2章）介紹了幾種常用的人工智能程序設(shè)計(jì)語言；第三部分（第3、4、5、6、7章）詳述了機(jī)器推理、搜索控制、知識表示、不確定性處理等人工智能的基本技術(shù)；第四部（第8、9、10章）分別介紹了專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言理解的基本原理和方法，特別對專家系統(tǒng)作了較為詳細(xì)的敘述。本書取材新穎，內(nèi)容豐富，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，語言通俗，理例結(jié)合，圖文并茂，注重基礎(chǔ)，面向應(yīng)用。本書可作為高等院校本科計(jì)算機(jī)、自動化、信息、管理、控制及系統(tǒng)工程等專業(yè)的人工智能課程的教材或教學(xué)參考書，也可供其他專業(yè)的師生以及科研和工程技術(shù)人員自學(xué)或參考
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