新书出版：王万良，人工智能导论（第4版），高等教育出版社，2017.7(国家十二五规划教材)

人工智能是目前迅速发展的新兴学科，已经成为许多高新技术产品中的核心技术，也是计算机游戏等数字媒体产品中的重要设计技术。人工智能在Internet时代获得了前所未有的发展机遇，WEB环境下智能信息处理技术成为推动人工智能在网络环境中发展的一大动力。由于人工智能是模拟人类智能解决问题的方法，几乎在所有领域都具有非常广泛的应用，所以，目前不仅许多专业的研究生开设人工智能课程，而且许多专业的本科生，特别是计算机与自动化等电气信息类以及机械类、电子信息科学类等专业本科生，都开设了人工智能课程。

1.本书的形成

本书作者从1989年开始从事人工智能及其应用方面的研究，从1993年开始从事人工智能方面的教学。为控制科学与工程、计算机科学与技术、机械工程等专业研究生讲授《人工智能原理与应用》课程，为计算机、自动化等专业本科生讲授《人工智能导论》课程，还为全校工学、理学、经济学、管理学、哲学、文学、法学等学科门类专业学生开设《人工智能及其应用》公选课。在多年的教学实践中，深感需要编著一本内容比较基础、可读性好、适合讲授的人工智能教材。本书作者在自己多年来的讲稿基础上，于2005年编写出版了《人工智能及其应用》， 2008年修订出版了《人工智能及其应用》（第二版），作为研究生和本科生的人工智能教材，被许多高校选用。

随着人工智能技术的发展，越来越多的本科专业开设了人工智能课程。因此，面向本科生的人工智能课程的教材建设具有重要意义。因此，作者在《人工智能及其应用》（第二版）的基础上，选择基本、实用的内容，并充实了一些应用性内容，编写了用于本科教学的《人工智能导论》教材，其目的是使学生学习和掌握人工智能的基本概念和基本原理，了解人工智能的一些前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为今后在相关领域应用人工智能技术奠定基础。这次修订，进一步增加了人工智能的一些前沿、实用算法，并增加了实验指导书，方便实验教学。

2.主要内容

全书共11章。第1章除了介绍人工智能的基本概念、发展简史，着重介绍目前人工智能的主要研究内容与各种应用，以开阔读者的视野，引导读者进入人工智能各个研究领域。第2章介绍一阶谓词逻辑、产生式、框架等基本的知识表示方法。第3章介绍基于谓词逻辑的确定性推理方法。详细介绍了在自动定理证明中具有重要地位的鲁宾逊归结原理。通过多个典型例题清楚地介绍了将谓词公式化为子句集的步骤，详细讲述了利用归结原理证明定理和求解问题的方法。第4章介绍不确定性推理方法。主要介绍了比较实用的可信度方法、证据理论、模糊逻辑推理方法。第5章介绍了基于搜索的问题求解策略。第6章介绍了遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等为代表的适用于大规模优化的随机搜索算法。第7章介绍了专家系统与机器学习的概念、工作原理、建立方法，简单介绍了几个典型的专家系统实例以及开发工具。第8章介绍了人工神经网络的基本理论与方法，着重介绍了应用广泛的BP神经网络及其学习算法和Hopfield神经网络及其在联想记忆与优化求解中的应用。介绍了神经网络在软测量与求解旅行商问题、生产调度等优化问题中的应用，启发读者如何应用神经网络解决工程实际问题。第9章介绍了广泛应用的多智能体技术。简要介绍了多智能体系统的通信、协调、协作与协商方法。第10章介绍了日益广泛应用的自然语言处理技术。最后，针对游戏、动漫等新型产业发展需要，简要介绍了人工智能在游戏设计中的应用。附录中给出了本书习题的简要解答和实验指导书。

3.编写特色

（1）语言简明，可读性好。本书尽量用通俗的语言深入浅出地讲解，语言流畅，避免像专著和研究生教材那样追求理论严谨，语言艰涩。学生能够有兴趣、有耐心阅读本教材，领略人工智能的思想与基本方法。

（2）内容基本实用，注重应用。由于人工智能正处于迅速发展阶段，内容非常庞杂。本书在内容上精选一些基本理论与实用方法，而不是像专著和研究生教材那样追求前沿理论方法。学生学习这些内容后，能够很容易阅读其他专门的书藉，掌握更广、更深的内容。书中尽可能介绍了一些符合这些内容、能够为本科生理解的应用实例，引导学生学习应用新理论解决工程问题的方法。

（3）精选例题和习题，引导学生解答。本书精选了一些例题，有助于人工智能理论与方法的理解。精选了习题，并在书末给出了答案，对有些难题给出了比较详细的解答，也弥补了现有许多人工智能教材中习题解答和人工智能习题集少的缺陷。

（4）编排醒目，有利于学习。每章开始设置了导读，使读者在学习该章之前就知道为什么要学习该章内容，以及该章主要介绍哪些内容。每章最后扼要总结了该章的重要概念、公式、定理与方法。本书采用双色印刷，将重要的概念、公式、定理与方法用明显的颜色标注出来，引起学生注意。

4.教师如何使用本教材

本书主要作为电气信息类、机械类以及其他各类专业本科生学习人工智能课程的教材，特别是作为计算机、数字媒体等专业本科生学习人工智能课程的教材。本书可以供希望运用人工智能技术的研究人员与工程技术人员参考。

（1）教学内容与时间安排。本书用于《人工智能导论》以及同类课程的教学。由于书中几大部分内容相对独立，可以容易地根据课程计划学时和专业需要选择部分内容，仍可保持课程体系结构的完整性。本书课堂教学时数一般为32-56学时左右。对于数字媒体技术、计算机、自动化等需要深入了解人工智能的专业，可以安排8-16学时左右的人工智能实验。

（2）如何讲授本书？本书内容比较广泛，着重介绍人工智能的基本理论与实用方法，教师在教学过程中可以增加一些相关的比较深入的内容。特别是结合自己的研究与实践增加一些工程实例，或者选择自己比较熟悉、符合所教专业的一些人工智能实例，作为补充内容进行介绍，从而丰富教学内容，增加学生兴趣，培养学生创新能力。

5.联系作者

本书内容虽然经过多年使用和修改，仍会存在许多缺点和错误，欢迎使用本书的教师和读者提出宝贵意见。联系地址：wwl@zjut.edu.cn

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