人工智能（第2版）

人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。它涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等多个方向。

本书包括五大部分内容：引言、基础知识、基于知识的系统、高级专题以及现在和未来。

第一部分从人工智能的定义出发，简要论述了人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发法、新千年人工智能的发展等内容。

第二部分分别详细探讨了盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、逻辑、知识表示和产生式系统等人工智能基础知识。

第三部分介绍了人工智能领域的成功案例和受到自然启发的搜索等，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新专家系统。

第四部分涉及自然语言处理和自动规划等高级专题。

第五部分回顾了几十年来人工智能取得的成就，并展望了其未来。

本书系统、全面地涵盖了人工智能的相关知识，既介绍了基础知识，也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展，并辅以实例。读者可以通过本书扎扎实实地打好人工智能的基础。这本书特色鲜明、内容易读易学，适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。

作者简介

史蒂芬·卢奇（StephenLucci）拥有纽约市立大学的博士学位，目前在纽约市立大学教授计算机科学课程。他曾在高性能计算领域发表了多篇论文，并且是NASA发起的MU-SPIN项目的学术带头人。MU-SPIN项目旨在为NASA培养下一代*尖的科学家和工程师。丹尼·科佩克（DannyKopec）拥有爱丁堡大学博士学位，目前在纽约市立大学布鲁克林学院和纽约市立大学研究生中心任教。他发表过多篇论文，并出版过几本书，还是一位国际象棋大师。译者简介林赐软件设计师、网络工程师，毕业于渥太华大学系统科学硕士专业，已翻译出版《Python神经网络编程》等多本技术图书。