绪论
1.1 什么是人工智能
1.1.1 智能
1.1.2 人工智能
1.1.3 人工智能的发展简史
1.2 人工智能的研究目标入基本内容、
1.2.1 人工智能的研究目标
1.2.2 人工智能研究的基本内容
1.3 人工智能的研究途径
1.3.1 以符号处理为核心的方法
1.3.2 以网络连接为主的连接机制方法
1.3.3 系统集成
1.4 人工智能的研究领域
1.4.1 专家系统
1.4.2 机器学习
1.4.3 模式识别
1.4.4 自然语言理解
1.4.5 自动定理证明
1.4.6 自动程序设计
1.4.7 机器人学
1.4.8 博弈
1.4.9 智能决策支持系统
1.4.10 人工神经网络

一般了解

理解和重点掌握

理解

一般了解

人工智能的数学基础
2.1 命题逻辑与谓词逻辑
2.1.1 命题
2.1.2 谓词
2.1.3 谓词公式
2.1.4 谓词公式的解释
2.1.5 谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性
2.1.6 谓词公式的等价性与永真蕴含
2.2 多值逻辑
2.3 概率论
2.3.1 随机现象
2.3.2 样本空间与随机事件
2.3.3 事件的概率
2.3.4 条件概率
2.3.5 全概率公式与Bayes公式
2.4 模糊理论
2.4.1 模糊性
2.4.2 集合与特征函数
2.4.3 模糊集与隶属函数
2.4.4 模糊集的表示方法
2.4.5 模糊集的运算
2.4.6 模糊集的λ水平截集
2.4.7 模糊度
2.4.8 模糊数
2.4.9 模糊关系及其合成
2.4.10 模糊变换
2.4.11 实数域上几种常用的隶属函数
2.4.12 建立隶属函数的方法

理解和重点掌握

理解

理解

一般了解