人工智能高级技术导论图书目录
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发布时间：2024-10-08 14:49
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时间：2024-12-03 04:03
第二章《基于知识的问题求解》深入探讨了如何利用知识库解决问题。本章强调了知识的有效利用在复杂问题解决中的关键作用，并通过实例展示了基于知识的求解策略如何在实际应用中取得成功。
第三章《KB系统的高级技术》则集中于知识库系统的高级应用与优化。书中详细分析了知识库系统的发展现状，探讨了如何在现有技术基础上提升系统效率与性能。本章还深入讨论了知识库的构建、维护以及在实际应用中的优化策略。
第四章《非单调推理和软计算》深入研究了非单调推理机制及其在软计算中的应用。本书详细阐述了非单调推理的概念、原理及其在解决不确定性问题时的优越性。同时，本书探讨了软计算在人工智能领域的应用，强调了它在处理模糊性、不确定性问题时的独特优势。
第五章《基于范例的推理》则探讨了基于范例的学习与推理方法。书中详细介绍了如何通过借鉴已有的成功案例来解决新问题，强调了范例方法在知识传播、问题解决中的重要性。本书还讨论了如何通过优化范例库来提升推理系统的效率与准确性。
第六章《关于时间和空间的推理》则关注了时间与空间在人工智能中的应用。本书深入探讨了如何通过有效的时间与空间推理机制解决实际问题，强调了其在物流、路径规划等领域的重要作用。本书还讨论了时间与空间推理技术的发展趋势以及未来应用前景。
第七章《机器学习研究与应用的新进展》深入分析了机器学习领域的新技术与应用。本书不仅介绍了机器学习的基本原理与方法，还探讨了深度学习、强化学习等前沿技术及其在自然语言处理、图像识别等领域的应用。本书强调了机器学习在数据驱动决策中的重要角色。
第八章《Agent技术和信息基础设施智能化》探讨了智能代理技术及其在信息基础设施中的应用。本书详细分析了智能代理的概念、设计原则及其在协同工作、自动化任务执行等方面的应用。同时，本书还讨论了智能代理技术如何促进信息基础设施的智能化升级。
第九章《新一代网络计算的技术基础及智能化》则关注了新一代网络计算的发展趋势及其智能化基础。本书深入探讨了云计算、边缘计算等新型计算模式的原理与应用，强调了它们在资源分配、数据处理等方面的创新优势。本书还讨论了新一代网络计算如何促进人工智能在各种场景中的深入应用。
本书通过深入分析人工智能高级技术的理论与实践，旨在为读者提供全面而深入的学习资源，帮助读者掌握人工智能领域的前沿知识与技术，为推动人工智能技术的发展与应用贡献力量。
