第 1章 人工智能的過去、現(xiàn)在和未來 1 01　人工智能　2 02　人工智能的黎明時期　4 03　人工智能的發(fā)展　9 第　2章 規(guī)則系統(tǒng)及其變體　21 01　規(guī)則系統(tǒng)　22 02　知識庫　26 03　專家系統(tǒng)　30 04　推薦引擎　37 第3章　自動機和人工生命程序　43 01　人工生命模型　44 02　有限自動機　50 03　馬爾可夫模型　55 04　狀態(tài)驅(qū)動智能體　59 第4章　權(quán)重和尋找最優(yōu)解　65 01　線性問題和非線性問題　66 02　回歸分析　70 03　加權(quán)回歸分析　78 04　相似度的計算　82 第5章　權(quán)重和優(yōu)化程序　93 01　圖論　94 02　圖譜搜索和最優(yōu)化　98 03　遺傳算法　106 04　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　114 第6章　統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)（概率分布和建模）　125 01　統(tǒng)計模型和概率分布　126 02　貝葉斯統(tǒng)計學(xué)和貝葉斯估計　142 03　MCMC方法　153 04　HMM和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)　158 第7章　統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)（無監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)）　161 01　無監(jiān)督學(xué)習(xí)　162 02　有監(jiān)督學(xué)習(xí)　169 第8章　強化學(xué)習(xí)和分布式人工智能　179 01　集成學(xué)習(xí)　180 02　強化學(xué)習(xí)　185 03　遷移學(xué)習(xí)　193 04　分布式人工智能　197 第9章　深度學(xué)習(xí)　199 01　多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　200 02　受限玻爾茲曼機　206 03　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　208 04　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　212 05　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　215 第　10章 圖像和語音的模式識別　219 01　模式識別　220 02　特征提取方法　222 03　圖像識別　230 04　語音識別　236 第　11章 自然語言處理和機器學(xué)習(xí)　243 01　句子的結(jié)構(gòu)和理解　244 02　知識獲取和統(tǒng)計語義學(xué)　248 03　結(jié)構(gòu)分析　252 04　文本生成　255 第　12章 知識表示和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　263 01　數(shù)據(jù)庫　264 02　檢索　271 03　語義網(wǎng)絡(luò)和語義網(wǎng)　277 第　13章 分布式計算　285 01　分布式計算和并行計算　286 02　硬件配置　287 03　軟件配置　293 04　機器學(xué)習(xí)平臺和深度學(xué)習(xí)平臺　304 第　14章 人工智能與海量數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)　311 01　數(shù)據(jù)膨脹　312 02　物聯(lián)網(wǎng)和分布式人工智能　317 03　腦功能分析和機器人　322 04　創(chuàng)新系統(tǒng)　327