本书是一本基础性强、可读性好、适合讲授和便于自学的人工智能教材。读者通过对本书的学习，能掌握人工智能中一些主要技术的基本理论及其应用方法，为进一步深入学习和研究人工智能领域奠定基础。 全书共分5章。各章节内容既有联系又相对独立，便于教师根据教学计划灵活选取。相应章节都配备有实践环节，并提供了完整源代码。同时，本书提供配套的网络教学平台，方便开展线上线下混合式教学。本书第1章介绍了人工智能的发展和应用情况，第2章介绍了知识表示的基本方法和应用，第3章详细介绍了搜索的相关技术，第4章详细介绍了机器学习中的主要算法和应用，第5章介绍了群智能算法。附录中给出了Python的基本语法，以助于理解书中的相关代码。 本书可作为高等院校人工智能及相关专业本、专科人工智能基础、机器学习等课程的教材，也适合非电类、非计算机类专业师生进行学习和参考。

第1章 概述
1.1 人工智能发展历史简介
1.2 人工智能的应用
思考与练习
第2章 知识的表示
2.1 知识与知识表示的概念
2.2 谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 语义网络表示法
2.5 框架表示法
2.6 状态空间表示法
2.7 问题规约法
2.8 面向对象的表示法
2.9 实验与设计
思考与练习
第3章 搜索技术
3.1 概述
3.2 盲目搜索
3.3 启发式搜索
3.4 博弈搜索
3.5 动态规划
3.6 实验与设计
思考与练习
第4章 机器学习
4.1 概述
4.2 监督学习
4.3 人工神经网络
4.4 非监督学习
4.5 机器学习的应用
4.6 实验与设计
思考与练习
第5章 群智能算法
5.1 概述
5.2 遗传算法
5.3 差分进化算法
5.4 蚁群优化算法
5.5 实验与设计
思考与练习
附录 Python基础知识简介
参考文献