一、人工智能技术导论的目录
第1篇 概 述 与 工 具
第1章 人工智能概述
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的研究意义、 目标和策略
1.3 人工智能的学科范畴
1.4 人工智能的研究内容
1.5 人工智能的研究途径与方法
1.6 人工智能的基本技术
1.7 人工智能的应用
1.8 人工智能的分支领域与研究方向
1.9 人工智能的发展概况
习题一
第2章 逻辑程序设计语言PROLOG
2.1 基本PROLOG
2.2 Turbo PROLOG程序设计
习题二
第2篇 搜索与求解
第3章 图搜索与问题求解
3.1 状态图搜索
3.2 状态图搜索问题求解
3.3 与或图搜索
3.4 与或图搜索问题求解
3.5 博弈树搜索
习题三
第4章 基于遗传算法的随机优化搜索
4.1 基本概念
4.2 基本遗传算法
4.3 遗传算法应用举例
4.4 遗传算法的特点与优势
习题四
第3篇 知识与推理
第5章 基于谓词逻辑的机器推理
5.1 一阶谓词逻辑
5.2 归结演绎推理
5.3 应用归结原理求取问题答案
5.4 归结策略
5.5 归结反演程序举例
5.6 Horn子句归结与逻辑程序
5.7 非归结演绎推理
习题五
第6章 基于产生式规则的机器推理
第7章 几种结构化知识表示及其推理
第8章 不确定性知识的表示与推理
第4篇 学习与发现
第9章 机器学习与知识发现
第5篇 感知与交流
第10章 模式识别
第11章 自然语言理解
第6篇 系统与建造
第12章 专家系统
第13章 Agent系统
第14章 智能计算机与智能化网络
第15章 智能机器人
第16章 智能程序设计语言
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中英文名词对照及索引
参考文献
二、湖北自考07844人工智能导论课程考试大纲？
根据考生的需要，教务老师搜集整理了湖北自考07844人工智能导论课程考试大纲的相关信息，以供考生查看。
课程代码：07844
课程名称：人工智能导论
本大纲指定教材为：人工智能（第3版），朱福喜主编，北京：清华大学出版社。
点击下载：湖北自考07844人工智能导论课程考试大纲
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四、在人工智能导论中知识的确定性分为哪些
工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括
1、机器
2、语言识别
3、图像识别
4、自语言处理专家系统等
五、人工智能课程有必要学吗
人工智能课程对于现代学生来说是非常值得学习的。它不仅涵盖了机器学习、人工智能导论（包括搜索算法等）、图像识别、生物演化理论、自然语言处理、语义网和博弈论等广泛的知识领域，而且这些课程通常建立在一定的数学和编程基础之上。前置课程包括信号处理、线性代数、微积分，以及对编程和数据结构的初步掌握。
随着科技的进步，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车，再到医疗健康领域的智能诊断，人工智能的应用范围正在不断扩大。因此，掌握人工智能的相关知识，不仅可以帮助学生更好地适应未来的工作环境，还能为他们打开一扇通往众多高薪职业的大门。
人工智能课程的学习过程，能够培养学生的逻辑思维能力和问题解决能力。在解决实际问题的过程中，学生需要运用数学模型和算法，这不仅能够提升他们的计算能力，还能激发他们的创新意识。此外，通过团队合作完成项目，学生还能提升团队协作和沟通能力。
值得注意的是，人工智能领域的知识更新速度非常快，这要求学生在学习过程中保持持续学习的态度，不断跟进最新的研究成果和技术发展。通过学习人工智能课程，学生们将具备适应快速变化的技术环境的能力，为未来的职业生涯奠定坚实的基础。
此外，人工智能技术的应用不仅限于传统的科技领域，它还逐渐渗透到教育、金融、交通、医疗等多个行业。掌握人工智能技术，将使学生在面对未来的职业挑战时更加自信和从容。
六、人工智能专业学什么
人工智能专业学习的主要内容包括机器学习、人工智能导论、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。以下是具体内容的详细解释：
机器学习：这是人工智能领域的核心技术之一，涉及如何设计和训练算法，使计算机系统能够从数据中自动学习和改进，而无需进行明确的编程。
人工智能导论：通常涵盖了人工智能的基本概念、原理和方法，包括搜索算法、问题求解策略等，为深入学习人工智能打下坚实基础。
图像识别：这是计算机视觉的一个重要方向，旨在让计算机系统能够识别和理解图像中的信息，如人脸、物体等。
生物演化论：虽然看似与人工智能不直接相关，但生物演化论中的优化和选择机制对于理解人工智能中的遗传算法、进化计算等具有重要意义。
自然语言处理：涉及计算机与人类语言之间的交互，包括文本分析、信息抽取、机器翻译等，是人工智能在人机交互领域的重要应用。
语义网：旨在构建一个能够理解和解释互联网信息的网络，使计算机系统能够更智能地处理和分析网络上的数据。
博弈论：在人工智能中，博弈论用于研究智能体之间的交互和决策，特别是在多智能体系统中的合作与竞争策略。
此外，学习人工智能专业还需要掌握一些前置课程，如信号处理、线性代数、微积分和编程等，这些课程为深入学习人工智能提供了必要的数学和编程基础。同时，自主创新能力、自主学习能力和动手实践能力也是学习人工智能专业所必需的重要能力。