本教材共9章，采用知识体系和案例体系两种方式对人工智能技术及其应用进行阐述。第1章介绍了人工智能的概念，对人工智能的社会价值、应用领域以及未来发展进行展望。第2章介绍了人工智能技术知识与知识表示，列出其知识图谱。第3章对机器学习进行概述，从发展、范围、方法、工具以及挑战等方面对人工智能的机器学习进行介绍。第4章介绍了人工神经网络与深度学习的有关知识。第5章从计算机视觉、图像视频识别、模式识别、语音识别和生物特征识别等方面对智能识别进行了介绍。第6章介绍了自然语言理解，对其理解过程的层次任务、自然语言理解系统的应用及其未来发展进行阐述。第7章对专家系统进行概述，对其基本结构与工作原理、开发工具、设计与实现进行介绍。第8章介绍了智能体与智能机器人。第9章介绍了人工智能开发语言，从语言基础、AI库、在AI领域的应用、微信机器人的设计与实现对Python语言进行描述。

第1章 人工智能概述
1.1 人工智能概况
1.2 人工智能的社会价值
1.3 人工智能的应用领域
1.4 人工智能的未来与展望
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第2章 知识表示和知识图谱
2.1 知识与知识表示
2.2 知识图谱
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第3章 机器学习
3.1 机器学习概述
3.2 机器学习的发展
3.3 机器学习的范围
3.4 机器学习的方法
3.5 监督学习
3.6 无监督学习
3.7 强化学习
3.8 机器学习的工具
3.9 机器学习的挑战
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第4章 人工神经网络与深度学习
4.1 神经网络的发展概况
4.2 神经元
4.3 人工神经网络
4.4 深度学习
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第5章 智能识别
5.1 计算机视觉
5.2 图像视频识别
5.3 模式识别
5.4 语音识别
5.5 生物特征识别
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第6章 自然语言理解
6.1 自然语言理解概述
6.2 自然语言理解过程的层次任务
6.3 自然语言理解系统的应用
6.4 自然语言理解的未来与展望
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第7章 专家系统
7.1 专家系统概述
7.2 专家系统的基本结构与工作原理
7.3 专家系统的开发工具
7.4 专家系统的设计与实现
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第8章 智能体与智能机器人
8.1 智能体
8.2 多智能体
8.3 智能机器人
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第9章 Python语言与人工智能
9.1 人工智能语言
9.2 Python语言基础
9.3 Python语言中的AI库
9.4 Python语言在AI领域的应用
9.5 微信机器人的设计与实现
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参考文献