人工智能（第3版）

1.人工智能经典教材，更加适合本科生、研究生使用。
2.新增深度学习、人工智能安全和人工智能编程等新进展、新成果；
3.图文并茂，结合人物轶事、应用之窗，提高趣味性和实用性；
4.章末提供习题，并附有解决方案，巩固知识、夯实基础；
5.突出人工智能发展中人的作用和贡献，体现了以人为本的人工智能；
6.本书附赠源代码文件、配套习题答案、配套教学视频以及教师可用的PPT教学课件。

作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。
本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、人工智能高级专题、人工智能的现在和未来以及安全与编程六部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起，对人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发式方法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN 等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统，也介绍了机器学习、深度学习以及受到自然启发的搜索算法等。第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理，回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就，并对其未来进行了展望。第六部分主要介绍人工智能的安全以及编程问题。
本书系统、全面地讲解了人工智能的相关知识，既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识，也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展，更辅以实例，可以帮助读者扎扎实实打好基础。本书内容易读易学，适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。

史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci）拥有纽约市立大学研究生院的博士学位，在纽约城市学院教授计算机科学，在高性能计算和人工智能领域发表过多篇文章。
萨尔汗·M. 穆萨（Sarhan M. Musa）博士，在普雷里维尤农工大学（Prairie View A&M） 任 教， 著 有 Computational Nanophotonics（CRC Press） 和 Finite Element Analysis （MLI）等多部图书。
丹尼·科佩克（Danny Kopec）（已故），本书第 2 版的合著者，曾任教于布鲁克林学院，著有多部图书，是一位国际象棋大师。