导读：很多朋友问到关于香港人工智能教材怎么样的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
蔡自兴人工智能及其应用适合入门吗
蔡自兴人工智能及其应用适合入门。根据查询相关资料显示，蔡自兴教材很经典，内容全面，深入浅出，并结合网络课程，适合初学者。
史忠植《人工智能》是不是人工智能导论
本书系统地介绍人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面地反映了国内外人工智能研究领域的当前进展和发展方向。全书共12章。第1章简要介绍人工智能的概况。第2—6章阐述人工智能的基本原理和方法，重点论述知识表示、搜索算法、自动推理、机器学习和神经网络等。第7、8章介绍专家系统、自然语言处理等应用技术。[1]第9—11章阐述当前人工智能的研究热点，包括多智能体系统、智能机器人和互联网智能等。第12章探讨类脑智能，展望人工智能发展的路线图。 本书力求科学性、实用性和先进性、可读性好。内容由浅入深，循序渐进，条理清晰，让学生在有限的时间内，掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能问题的求解能力。 本书可以作为高等院校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、自动化等相关专业的本科生、研究生、培训班的人工智能课程教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。[1]
图书目录
前言
第1章绪论
1.1人工智能的定义
1.2人工智能的发展史
1.3主要研究内容
1.4人工智能的主要学派
1.4.1符号主义
1.4.2连接主义
1.4.3行为主义
1.5人工智能的应用
1.6本章小结
习题
第2章知识表示
2.1引言
2.2谓词逻辑表示法
2.2.1一阶谓词逻辑
2.2.2知识的谓词逻辑表示法
2.3产生式表示法
2.3.1事实的表示
2.3.2规则的表示
2.4语义网络表示法
2.4.1语义网络的概念和结构
2.4.2常用的语义联系
2.5框架表示法
2.5.1框架结构
2.5.2框架网络
2.6状态空间表示法
2.7本体表示法
2.8本章小结
习题
第3章搜索算法
3.1引言
3.2盲目搜索
3.2.1深度优先搜索
3.2.2宽度优先搜索
3.3启发式搜索
3.3.1启发性信息和评估函数
3.3.2通用图搜索算法
3.3.3A*算法
3.4博弈搜索
3.4.1极大极小过程
3.4.2α-β过程
3.5本章小结
习题
第4章自动推理
4.1引言
4.2三段论推理
4.3自然演绎推理
4.4归结演绎推理
4.4.1子句型
4.4.2置换和合一
4.4.3合一算法
4.4.4归结式
4.4.5归结反演
4.4.6答案的提取
4.4.7归结反演的搜索策略
4.5产生式系统
4.5.1产生式系统的基本结构
4.5.2正向推理
4.5.3反向推理
4.5.4混合推理
4.6本章小结
习题
第5章机器学习
5.1引言
5.1.1简单的学习模型
5.1.2什么是机器学习
5.1.3机器学习的研究概况
5.2归纳学习
5.3类比学习
5.3.1相似性
5.3.2基于案例的推理
5.3.3迁移学习
5.4统计学习
5.4.1逻辑回归
5.4.2支持向量机
5.5聚类
5.6强化学习
5.6.1强化学习模型
5.6.2Q-学习
5.7进化计算
5.8群体智能
5.8.1蚁群算法
5.8.2粒子群优化
5.9本章小结
习题
第6章人工神经网络与深度学习
6.1引言
6.2前馈神经网络
6.3深度学习
6.4卷积神经网络
6.5生成对抗网络
6.6深度强化学习
6.7本章小结
习题
第7章专家系统
7.1引言
7.1.1什么是专家系统
7.1.2专家系统的发展过程
7.2专家系统的基本结构
7.3专家系统MYCIN
7.3.1咨询子系统
7.3.2静态数据库
7.3.3控制策略
7.3.4不确定性推理
7.4专家系统开发工具
7.4.1OKPS中的知识表示
7.4.2推理控制语言ICL
7.5专家系统应用
7.6本章小结
习题
第8章自然语言处理
8.1引言
8.2自然语言处理的层次
8.3机器翻译
8.4对话系统
8.5问答系统
8.6文本生成
8.7本章小结
习题
第9章多智能体系统
9.1引言
9.2智能体结构
9.2.1慎思智能体
9.2.2反应智能体
9.2.3层次智能体
9.3智能体通信语言ACL
9.4协调和协作
9.4.1合同网
9.4.2基于生态学的协作
9.4.3基于博弈论的协商
9.5移动智能体
9.6本章小结
习题
第10章智能机器人
10.1引言
10.2机器人的智能技术
10.2.1智能感知技术
10.2.2智能导航与规划
10.2.3智能控制与操作
10.2.4情感计算
10.2.5智力发育
10.2.6智能交互
10.3智能机器人应用
10.4智能机器人发展趋势
10.5本章小结
习题
第11章互联网智能
11.1引言
11.2语义Web
11.2.1语义Web的层次模型
11.2.2Web技术演化
11.3本体知识管理
11.4搜索引擎
11.5知识图谱
11.5.1知识图谱的定义
11.5.2知识图谱的架构
11.5.3知识图谱的构建
11.5.4知识图谱的应用
11.6集体智能
11.6.1集体智能的定义
11.6.2社群智能
11.6.3集体智能系统
11.6.4全球脑
11.7本章小结
习题
第12章类脑智能
12.1引言
12.2大数据智能
12.3脑科学与类脑研究
12.3.1欧盟人脑计划
12.3.2美国脑计划
12.3.3中国脑计划
12.4神经形态芯片
12.5类脑智能路线图
习题
推荐人工智能方向经典入门书籍？
见人工智能吧里的推荐书目：
以下为复制：
入门
经典杂书：On Intelligence，中文版，《人工智能的未来》
经典教材：《人工智能——一种现代方法》（第二版）
Artificial intelligence a modern approach（2section）
（英文版）
中文版简介：
心理学：
心理学可以被业余地分为3大部分。
第1部分，硬科学（science），以实验心理学为核心；严谨得近乎死板，是阅读的重点。
第2部分，心理量表、评估、统计学及相关理论，大多过于专业且枯燥。这部分只需了解智力测验和关于智
力（智能）的理论就可以了，其他的不重要。
第3部分，几乎是纯人文的东西（art），包括精神分析（弗洛伊德）、人本主义以及许多以心理咨询、心
理治疗为中心的理论和实践，及其他各种各样雷人的东西。这些往往被大众误解为心理学的全部，它们很
有趣但并不重要，基本可以无视。
2、《认知心理学》这个学科是人工智能的兄弟，无论如何必须浏览一下
1、《普通心理学》彭聃龄（浏览）
最基础的部分，目前国内的通用教材，很系统，逻辑清晰。所谓的缺点是缺少人文关怀，所以正合适。
3、《生理心理学》（浏览）
可以看国内版教材，比较便宜，都是互相抄的，内容差不多。看了这个就不用单看生理学了。
4、《弗洛伊德的近视眼（适应性潜意识如何影响我们的生活）》威尔森，这个属于杂书一类，讲潜意识比
较透彻。
5、智力理论和测量部分（《心理评估》）
（和这个类似，再稍微详细点）
百度百科：智力（intelligence）
百度百科：智能（intelligence）
经济学：
《经济学原理》曼昆（两册，很好读）
哲学：（少儿不宜，以免影响马哲成绩）
（以下4本读过之后未必能立刻理解，不懂的直接跳过留待以后消化，不必钻牛尖。）
1、《苏菲的世界》当作纯小说看好了，哲学史部分可用教材替代。
2、《西方哲学简史》（较薄）赵敦华；这是目前国内通用教材，作者是牛人，如果不被拿来考试的话是本很好的书。主要读笛卡尔，休谟，康德部分。其他部分了解。《现代西方哲学新编》是其后续。罗素《西方哲学史》或其简写本——不推荐，但可以考虑。
3、《康德》（超薄）主要读认识论部分
4、《波普》（超薄）
上面两本是简介性质的黄色小册子，中华书局，作者是美国人（私下推荐《尼采》、《克尔凯廓尔》、《 萨特》，但和主题无关）
（进化论）：
5、《裸猿》莫里斯，这个太幽默了。（随便看看）
6、《自私的基因》理查德·道金斯，（必读，看主干，例证省略）这个东西很通俗，会颠覆人性观，心情 不好时勿读。（读过之后可以阅读《克尔凯廓尔》和《萨特》作为补救）
《心理评估》第五章，智力理论PPT
此外还有数学及计算机类的读物
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书名：人工智能基础（高中版）
作者：汤晓鸥
豆瓣评分：8.5
出版社：华东师范大学出版社
出版年份：2018-4-1
页数：169
内容简介：
人工智能基础（高中版）》是面向高中学生的教材。讲授人工智能的发展历史、基本概念以及实际应用，使学生理解人工智能的基本原理，特别是数据、算法与应用之间的相互关系。并结合常见的应用场景，理解人工智能技术（包括感知与决策）的基本工作方式，通过动手实践，更深入地理解人工智能技术的原理、能力，以及在实用中面临的挑战。本书强调人工智能基本理念与原理的传递，注重创造力、想象力、整体思考，以及动手能力的提升。
作者简介：
汤晓鸥教授是商汤科技创始人，也是全球人工智能领域最有影响力的科学家之一。汤教授目前任香港中文大学信息工程系教授，同时还担任中国科学院深圳先进技术研究院副院长。2005年~2008 年期间，汤晓鸥教授担任微软亚洲研究院视觉计算负责人。
陈玉琨，华东师范大学教授，博士生导师，华东师范大学考试与评价研究院院长。主要著作有《教育评估的理论和技术》、《教育学文集教育评价》，《中国高等教育评价论》、《教育评价学》等，论文有《教育质量本质探析》等近百篇。
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