本书系统介绍人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面地反映了靠前外人工智能研究领域的进展和热点。全书共11章，主要包括人工智能的基本概念、知识表示技术、搜索策略、逻辑推理技术、不确定性推理方法、专家系统、机器学习、模式识别、Agent和多Agent系统、人工智能程序设计语言以及人工智能在电力系统中的应用。内容由浅入深、循序渐进，条理清晰，各章均有大量的例题和习题，便于读者掌握和巩固所学知识，使其具备应用人工智能技术解决实际问题的能力。
本书可用作高等学校计算机类和电气信息类相关专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书，也可供其他教学、研究、设计和技术开发人员参考。

鲁斌，博士，副教授，硕士生导师，中国人工智能学会委员，河北省机器学习学会理事，研究方向主要是人工智能及其在电力系统中的应用、分布式能源系统等。

第1章绪论
1.1人工智能的基本概念
1.1.1智能的概念
1.1.2现代人工智能的兴起
1.1.3人工智能的定义
1.1.4其他相关的概念
1.1.5图灵测试和中文房间问题
1.2人工智能的发展历程
1.2.1孕育期（1956年之前）
1.2.2形成期（1956-1969年）
1.2.3发展期（1970年之后）
1.3人工智能的研究目标
1.4人工智能的学术流派
1.4.1符号主义、连接主义与行为主义
1.4.2传统人工智能与现场人工智能
1.4.3弱人工智能与强人工智能
1.4.4简约与粗陋
1.5人工智能的研究和应用领域
1.5.1专家系统
1.5.2自然语言理解
1.5.3机器学习
1.5.4分布式人工智能
1.5.5人工神经网络
1.5.6自动定理证明
1.5.7博弈
1.5.8机器人学
1.5.9模式识别
1.5.10自动程序设计
1.5.11智能控制
1.5.12智能决策支持系统
1.5.13智能电网
本章小结
习题
第2章知识表示
2.1概述
2.1.1知识概述
2.1.2知识的性质
2.1.3知识的分类
2.1.4知识表示
2.1.5知识表示观
2.2一阶谓词逻辑表示法
2.2.1一阶谓词逻辑表示法的逻辑基础
2.2.2一阶谓词逻辑表示知识的步骤
2.2.3一阶谓词逻辑表示法的特点
2.3产生式表示法
2.3.1产生式表示的方法
2.3.2产生式系统的基本结构
2.3.3产生式系统的推理方式
2.3.4产生式表示法的特点
2.4语义网络表示法
2.4.1语义基元
2.4.2基本语义关系
2.4.3关系的表示
2.4.4情况、动作和事件的表示
2.4.5谓词连接词的表示
2.4.6量词的表示
2.4.7基于语义网络的推理
2.4.8语义网络表示法的特点
2.5框架表示法
2.5.1框架的一般结构
2.5.2框架系统
2.5.3基于框架的推理
2.5.4框架表示法的特点
2.6脚本表示法
2.6.1概念依赖理论
2.6.2脚本表示方法
2.6.3脚本表示法的特点
2.7过程表示法
2.7.1陈述性知识表示与过程性知识表示
2.7.2过程知识表示方法
2.7.3过程表示的问题求解过程
2.7.4过程表示的特点
……
第3章搜索策略
第4章逻辑推理
第5章不确定性推理
第6章专家系统
第7章机器学习
第8章模式识别
第9章Agent和多Agent系统
第10章人工智能程序设计语言
第11章人工智能在电力系统中的应用