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那你在网上找找（人工智能与机器人研究）吧~~看看别人的是怎么写的~
叫法不一样，人工智能=弱人工智能，强人工智能=通用人工智能
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
没有参考书。想了解的话只有学相关知识
《学习opencv》该书适合于图像处理，视觉识别方向的产品经理。本文作者在一线开发人员的角度，用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。 《人工智能：一种现代的方法》（第3版）这种在智能决策，搜索算法相对来说比较综合类的书籍。适合有技术背景的产品经理读。这是最权威、最经典的人工智能教材，堪称AI界的圣经，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。书中清晰地定义了什么是人工智能，介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，不仅描述了其各个研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件，让读者兼具过去和未来两个维度来了解人工智能。 《智能web算法》本书面向的是广大普通读者，所以对于读者的知识背景并没有过多的要求。更适合一些引流，获取，转化用户的产品经理。书中涵盖了五类重要的智能算法：搜索、推荐、聚类、分类和分类器组合，并结合具体的案例讨论了它们在Web 应用中的角色及要注意的问题。 《语音与语言处理》这本书比较适做合聊天类机器人的产品经理读。本书是第一本从各个层面全面介绍语言技术的书，在语言技术上使用了实证的方法，自第1版出版以来，一直好评如潮，被国外许多著名大学选为自然语言处理和计算语言学课程的主要教材。 《PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING 》对推理，对概率有兴趣，想提升对AI技术了解深度的产品经理，可以读一下这本书。这本书在技术上全面覆盖了各种机器学习主题，包括回归、线性分类、神经网络、核方法和图模型，对我们概率分布，图模型这方面的知识进行了补充。 《游戏人工智能编程案例精粹》本书适合做游戏策划，游戏美术，游戏与人工智能相结合的产品经理。在现今游戏界被视为AI入门必读年。书中首先介绍游戏角色的基本属性（包括速度、质量等物理属性）及常用数学方法。接着，深入探讨游戏智能体状态机的实现，通过简单足球游戏实例，给出用状态机实现游戏AI的例子。在图论部分，详细介绍图在游戏中的用途及各种不同的图搜索算法。
推荐你学习Python必看的八本书。让你了解Python是什么，算法、变量、解释器是什么，Python的基本数据类型有哪些。1、Python基础教程本书是经典教程的全新改版，作者根据Python 0版本的种种变化，全面改写了书中内容，如果你没有任何编程基础，那么，你最好先读完第一本的《Python 编程：从入门到实践》开始学习，之后选择这本作为你的第二本 Python 书。如果你已经是一位编程语言老手，也依然能够在这本书里学到不少知识。值得一提的是，书中最后几章的10各项目更是这本书最大的亮点，不仅实用而且讲解到位，作者Magnus Lie Hetland是挪威科技大学副教授，黑客，喜欢钻研新锐编程语言，写过很多Python方面的书和在线教程，深受读者喜爱。2、Python编程：从入门到实践Amazon编程入门类榜首图书，国内 Python 入门第一书。基于 P5 同时也兼顾 P7，是一本全面的Python编程，从入门到实践教程，带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，这本书都是个不错的选择。书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念，实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。3、Python编辑快速上手这本书尤其适合缺乏编程基础的初学者，语法使用Python 3，书中不仅介绍了Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的首部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。同时，每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。4、流畅的Python这本书是由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，写出简洁、流畅、易读、易维护的代码。书中从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3 和Python 2，同时有大量详尽的代码示例，并附有主题相关高质量的参考文献和视频链接。5、Python核心编程Python程序设计（第3版）Python之父作序推荐，是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，书中包含Python 2和 Python 3代码，以便立即使用，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程等。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架等。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。6、像计算机科学家一样思考Python（第二版）本书更多的是想培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、开发的方法。从基本的编程概念开始，一步步引导读者了解Python语言，再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。本书第2版及其辅助代码均已升级，支持Python 3。每个章节后面都有练习，可以帮助读者加深对刚学的编程概念的理解。而且，本书的示例代码均在GitHub仓库中维护，读者很容易下载和修改。7、Head First Python(中文版)《Head First Python(中文版)》主要讲述了Python 3的基础语法知识以及如何使用Python快速地进行Web、手机上的开发。帮助你迅速掌握Python的基础知识，然后转向持久存储、异常处理、Web开发、SQLite、数据加工和lGoogle App Engine。从书籍的封面我们大概也可以猜得出这本书是通过采用丰富直观的形式使你的大脑真正开动起来，而不是长篇累牍地说教，让你昏昏欲睡。8、Python语言及其应用本书介绍Python 语言的基础知识及其在各个领域的具体应用，基于最新版本x。书中首先介绍了Python 语言的一些必备基本知识，然后介绍了在商业、科研以及艺术领域使用Python 开发各种应用的实例。文字简洁明了，案例丰富实用，是一本难得的Python 入门手册。以上就是学习Python必须看的八本书，领会其中精髓，你对Python编程的认识就会更加深入，对你技能的提升也是有很大帮助的。
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机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
清华大学出版社最近推出了两部人工智能新教材？：《人工智能概论》和《人工智能导论》，前者为人工智能通识课教材，后者面向人工智能专业及计算机、自动化和电子信息类专业。也两本书的最大特点就是易读易懂，易教易学。
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院士作序推荐的《人工智能基础教程》孙元强，罗继秋编著，该书例子多多，习题有答案，非常实用
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人工智能及其应用作 者： 王万良 编著出 版 社： 高等教育出版社出版时间： 2008-6-1开 本： 16开I S B N ： 9787040239560定价：￥90 全书共10章。第1章绪论；第2章知识表示；第3章确定性推理方法；第4章不确定性推理方法；第5章搜索求解策略；第6章专家系统；第7章机器学习；第8章人工神经网络及其应用；第9章遗传算法及其应用；第10章自然语言理解及其应用。附录中给出了本书的部分习题解答。本书可作为计算机、信息、控制、机电以及其他专业本科生、研究生学习人工智能课程的教材。由于书中几大部分内容相对独立，教师可以根据课程的学时计划灵活选择相关内容。本书也可供希望掌握人工智能技术的研究人员与工程技术人员学习参考。 第1章 绪论1 人工智能的基本概念2 人工智能的发展简史3 人工智能研究的基本内容4 人工智能的主要研究领域5 小结思考题第2章 知识表示1 知识与知识表示的概念2 一阶谓词逻辑表示法3 产生式表示法4 框架表示法5 语义网络表示法6 小结思考题习题第3章 确定性推理方法1 推理的基本概念2 自然演绎推理3 谓词公式化为子句集的方法4 海伯伦定理5 鲁宾逊归结原理6 归结反演7 应用归结原理求解问题8 小结思考题习题第4章 不确定性推理方法1 不确定性推理中的基本问题2 概率方法3 主观Bayes方法4 可信度方法5 证据理论6 模糊推理方法7 小结思考题习题第5章 搜索求解策略1 搜索的概念2 状态空间知识表示方法3 盲目的图搜索策略4 启发式图搜索策略5 与/或图搜索策略6 小结思考题习题第6章 专家系统1 专家系统的产生和发展2 专家系统的概念3 专家系统的工作原理4 知识获取5 专家系统的建立6 专家系统实例7 专家系统的开发工具8 小结思考题第7章 机器学习1 机器学习的基本概念2 机械式学习3 指导式学习4 归纳学习5 类比学习6 解释学习7 机器学习方法的比较与展望8 小结思考题第8章 人工神经网络及其应用1 神经元与神经网络2 BP神经网络及其学习算法3 BP神经网络的应用4 Hopfield神经网络及其改进5 Hopfield神经网络的应用6 Hopfield神经网络优化方法求解JSP7 小结思考题习题第9章 遗传算法及其应用1 遗传算法的产生与发展2 遗传算法的基本算法3 遗传算法的改进算法4 基于遗传算法的生产调度方法5 小结思考题习题第10章 自然语言理解及其应用1 自然语言理解的概念与发展历史2 语音分析3 词法分析4 句法分析5 语义分析6 基于语料库的大规模真实文本的处理7 机器翻译8 语音识别9 小结思考题习题附录 部分习题解答参考文献