本书是计算机领域本科教育教学改革试点工作计划（“101计划”）系列教材之一。本书按照“厚算法基础、养伦理意识、匠工具平台、促赋能应用”的培养目标，以表达与推理、搜索与优化、建模与学习和伦理与安全为核心，按照如下内容进行组织：第1章绪论、第2章知识表达与推理、第3章搜索探寻与问题求解、第4章机器学习、第5章神经网络与深度学习、第6章强化学习、第7章人工智能博弈、第8章人工智能伦理与安全、第9章人工智能架构与系统、第10章人工智能应用。
本书可作为高等学校人工智能专业及信息技术相关专业人工智能课程的教材，也可供对人工智能技术感兴趣的读者及相关从业人员参考。

第1章 绪论
1.1 人工智能的起源
1.2 可计算载体：形式化与机械化
1.3 智能计算方法
1.4 新一代人工智能
1.5 本书知识点脉络与教学内容安排
1.6 小结
延伸阅读：当前是从过去拔萃出来的投影
本章习题
第2章 知识表达与推理
2.1 知识表示方法
2.2 命题逻辑
2.3 谓词逻辑
2.4 知识图谱推理
2.4.1 FOIL归纳推理
2.4.2 路径排序推理
2.4.3 分布式表示下的知识推理
2.5 概率推理
2.5.1 贝叶斯网络
2.5.2 马尔可夫逻辑网络
2.6 因果推理
2.6.1 辛普森悖论
2.6.2 因果干预与do算子
2.6.3 因果效应差
2.6.4 反事实推理
2.7 小结
延伸阅读：推理即计算
本章习题
第3章 搜索探寻与问题求解
3.1 搜索基本概念
3.1.1 搜索基本问题和求解
3.1.2 搜索算法的评价指标
3.1.3 搜索算法框架
3.2 贪婪最佳优先搜索
3.3 A*搜索
3.4 最小最大搜索
3.5 alpha-beta剪枝搜索
3.6 蒙特卡洛树搜索
3.6.1 探索与利用机制的
……
第4章 机器学习
第5章 神经网络与深度学习
第6章 强化学习
第7章 人工智能博弈
第8章 人工智能伦理与安全
第9章 人工智能架构与系统
第10章 人工智能应用
附录A 进阶知识点
附录B 人工智能知识点演变