第 1章 人工智能的過去、現在和未來 1
01　人工智能　2
02　人工智能的黎明時期　4
03　人工智能的發展　9
第　2章 規則系統及其變體　21
01　規則系統　22
02　知識庫　26
03　專家系統　30
04　推薦引擎　37
第3章　自動機和人工生命程序　43
01　人工生命模型　44
02　有限自動機　50
03　馬爾可夫模型　55
04　狀態驅動智能體　59
第4章　權重和尋找最優解　65
01　線性問題和非線性問題　66
02　回歸分析　70
03　加權回歸分析　78
04　相似度的計算　82
第5章　權重和優化程序　93
01　圖論　94
02　圖譜搜索和最優化　98
03　遺傳算法　106
04　神經網絡　114
第6章　統計機器學習（概率分布和建模）　125
01　統計模型和概率分布　126
02　貝葉斯統計學和貝葉斯估計　142
03　MCMC方法　153
04　HMM和貝葉斯網絡　158
第7章　統計機器學習（無監督學習和有監督學習）　161
01　無監督學習　162
02　有監督學習　169
第8章　強化學習和分布式人工智能　179
01　集成學習　180
02　強化學習　185
03　遷移學習　193
04　分布式人工智能　197
第9章　深度學習　199
01　多層神經網絡　200
02　受限玻爾茲曼機　206
03　深度神經網絡　208
04　卷積神經網絡　212
05　循環神經網絡　215
第　10章 圖像和語音的模式識別　219
01　模式識別　220
02　特征提取方法　222
03　圖像識別　230
04　語音識別　236
第　11章 自然語言處理和機器學習　243
01　句子的結構和理解　244
02　知識獲取和統計語義學　248
03　結構分析　252
04　文本生成　255
第　12章 知識表示和數據結構　263
01　數據庫　264
02　檢索　271
03　語義網絡和語義網　277
第　13章 分布式計算　285
01　分布式計算和并行計算　286
02　硬件配置　287
03　軟件配置　293
04　機器學習平臺和深度學習平臺　304
第　14章 人工智能與海量數據和物聯網　311
01　數據膨脹　312
02　物聯網和分布式人工智能　317
03　腦功能分析和機器人　322
04　創新系統　327