Artificial Intelligence Guide

📘人工智慧（2025-2026 年版）

《人工智慧指南（2025-2026 版）》是一款基於教學大綱的綜合性應用程序，專為理學學士電腦科學 (BSCS)、理學學士資訊技術 (BSIT)、軟體工程和資料科學專業的學生設計。它為理解人工智慧理論、經典系統、搜尋技術、專家系統和現代智慧模型提供了完整的學術基礎。

本版融合了清晰的理論知識和實踐學習，包括多項選擇題 (MCQ) 和測驗，幫助學習者鞏固理解，並為考試、專案和人工智慧應用做好準備。

學生將探索人工智慧的演變——從基於規則的系統和搜尋演算法到神經網路、模糊邏輯和混合人工智慧模型，深入了解符號和亞符號方法。

📂 章節和主題

🔹 第一章：人工智慧簡介

-人工智慧的定義和範圍

-人工智慧的歷史與演變

-人工智慧的應用（機器人、醫療保健、商業等）

-Common Lisp 簡介

🔹 第二章：人工智慧經典系統與問題求解

-通用問題求解器 (GPS)

-規則和基於規則的系統

-簡單搜尋策略

-手段-目的分析

-ELIZA 和自然語言程序

-模式匹配和基於規則的翻譯器 (OPS-5)

🔹 第三章：知識表示

-知識表示方法

-自然語言處理基礎

-規則、產生式、謂詞邏輯

-語意網絡

-框架、物件和腳本

🔹 第四章：人工智慧中的搜尋技術

-盲搜尋：深度優先、廣度優先搜索

-啟發式搜尋：最佳優先、爬山演算法、A* 搜索

-賽局：最小最大演算法、Alpha-Beta 剪枝演算法

🔹 第五章：符號數學與專家系統

-代數問題求解

-英文方程式轉換為代數

-簡化和重寫規則

-元規則及其應用

-符號代數系統（Macsyma、PRESS、ATLAS）

🔹 第六章：邏輯編程

-歸結原理

-謂詞邏輯中的統一

-霍恩-子句邏輯

-Prolog 簡介

-Prolog 程式設計（事實、規則、查詢）

🔹 第七章：知識庫系統與個案研究

-專家系統簡介

-個案研究（MYCIN、 DENDRAL)

-基於知識的推理

-在醫學、工程和商業領域的應用

🔹 第 8 章：人工智慧進階主題

-神經網路（感知器、反向傳播）

-遺傳演算法

-模糊集合和模糊邏輯

-混合人工智慧系統

-人工智慧的未來趨勢

🌟 為什麼選擇這本書/應用？

✅ 涵蓋完整的教學大綱，提供學術和實務見解

✅ 包含多項選擇題和測驗，幫助您鞏固概念學習

✅ 涵蓋符號和現代人工智慧技術

✅ 非常適合探索智慧系統的學生和專業人士

✅ 人工智慧計畫、研究和高等教育的完美資源

✍ 這款應用程式的靈感來自以下作者：

Stuart Russell、Peter Norvig、Elaine Rich、Nils J. Nilsson、Patrick Henry Winston

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