王万良编著的这本《人工智能导论(第3版)》是一本内容基础性强、可读性好、适合讲授的人工智能教材。全书共分十一章，主要内容包括：确定性推理方法，遗传算法及其应用，专家系统与机器学习，人工神经网络及其应用，智能体与多智能体系统，自然语言处理及其应用等。

王万良编著的这本《人工智能导论(第3版)》是一本内容基础性强、可读性好、适合讲授的人工智能教材。读者通过学习本书，能够掌握人工智能的基本知识，并能了解人工智能研究的一些前沿内容，为进一步学习人工智能理论与应用奠定基础。

《人工智能导论(第3版)》共11章。第1章绪论；第2章知识表示；第3章确定性推理方法；第4章不确定性推理方法；第5章搜索求解策略；第6章遗传算法及其应用；第7章专家系统与机器学习；第8章人工神经网络及其应用；第9章智能体与多智能体系统；第10章自然语言处理及其应用；第11章人工智能在游戏设计中的应用。附录中给出了本书部分习题的简要解答。

本书可作为电气信息类、机械类、电子信息科学类以及其他专业的本科生学习人工智能课程的教材。由于书中几大部分内容相对独立，教师可以根据课程计划灵活选择相关内容。

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 智能的特征

1.1.3 人工智能

 1.2 人工智能的发展简史

1.2.1 孕育

1.2.2 形成

1.2.3 发展

 1.3 人工智能研究的基本内容

 1.4 人工智能的主要研究领域

 1.5 小结

 思考题

第2章 知识表示

 2.1 知识与知识表示的概念

2.1.1 知识的概念

2.1.2 知识的特性

2.1.3 知识的表示

 2.2 一阶谓词逻辑表示法

2.2.1 命题

2.2.2 谓词

2.2.3 谓词公式

2.2.4 谓词公式的性质

2.2.5 一阶谓词逻辑知识表示方法

2.2.6 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

2.3.2 产生式系统

2.3.3 产生式系统的例子——动物识别系统

2.3.4 产生式表示法的特点

 2.4 框架表示法

2.4.1 框架的一般结构

2.4.2 用框架表示知识的例子

2.4.3 框架表示法的特点

 2.5 小结

 思考题

 习题

第3章 确定性推理方法

第4章 不确定性推理方法

第5章 搜索求解策略

第6章 遗传算法及其应用

第7章 专家系统与机器学习

第8章 人工神经网络及其应用

第9章 智能体与多智能体系统

第10章 自然语言处理及其应用

第11章 人工智能在游戏设计中的应用

附录

参考文献