中科院史忠植老师的高级人工智能课件。本课讲授和讨论人工智能前沿研究领域的主要思想和关键技术。主要内容有非单调逻辑、自动推理、机器学习、分布式人工智能、人工思维、 人工生命、大规模并行人工智能等。

《知识发现(第2版)》全面而又系统地介绍了知识发现的方法和技术，反映了当前知识发现研究的最新成果和进展。全书共分15章。第1章是绪论，概述知识发现的重要概念和发展过程。下面三章重点讨论分类问题，包括决策树、支持向量机和迁移学习。第5章阐述聚类分析。第6章是关联规则。第7章讨论粗糙集和粒度计算。第8章介绍神经网络，书中着重介绍几种实用的算法。第9章探讨贝叶斯网络。第10章讨论隐马尔可夫模型。第11章探讨图挖掘。第12章讨论进化计算和遗传算法。第13章探讨分布式知识发现，它使海量数据挖掘成为可能。最后两章以web知识发现、认知神经科学为例，介绍知识发现的应用。

很好的电子稿，现在很难买到这本书。本书参照国内外相关课程教学大纲和研究课程的教学要求，着重讨论计算机前言领域的重要协议和关键算法

中科院研究生院史忠植教授上课的课件： 详细包括人工智能领域的基础知识以及最新研究进展

本书包含四个组成部分： 导论、监督学习、无监督学习、神经网络动力学模型。很不错的计算机科学丛书类书籍。