人工智能作为一门独立学科自20世纪中叶诞生以来，先后经历了多次跌宕起伏与技术变革，特别是进入21世纪后，深度学习与智能感知、计算机视觉、脑认知科学的快速发展，使得人工智能应用呈现井喷式发展。本书作为人工智能学科人门的导论课教材，概述了人工智能相关的智能信息处理、脑与认知科学、演化计算与群智能优化、博弈论与智能决策、机器学习及AI芯片、计算机视觉及电力智能机器人等领域的发展史、基本原理与应用案例。通过梳理各分支方向的发展历程，使读者了解并掌握相关方向发展的脉络，为今后深人学习奠定基础。本书既可作为

作为通用人工智能的重要进展，ChatGPT的出现引起了学术界和产业界人士的广泛关注。本书系统地论述了ChatGPT的发展历程、核心技术和基本原理等内容。全书共15章。第1章介绍了ChatGPT的前世今生；第2～6章论述了ChatGPT相关的基础理论与发展应用；第7～10章论述了ChatGPT的核心技术，包括Transformer、基于人类反馈的强化学习、提示学习以及模型学习与优化；第11章和第12章论述了ChatGPT的重要应用场景；第13～15章论述了以ChatGPT为代表的通用大模型范

本书的主要内容涵盖机器学习领域的主要模型和算法, 包括监督学习的分类和回归模型与算法、非监督学习的聚类和降维算法、强化学习的主要算法、迁移学习的实例以及最新前沿的相关模型和算法的实践。本书以实验项目或案例为单元, 每个单元有明确的实验目的、原理和实验步骤, 包括基础验证性实验、综合设计性实验和系统开发项目实践。

本书是写给没有学过任何计算机语言的读者的，例如大学生。本书主要讲授MATLAB的基本知识，从如何打开MATLAB的指令窗口，输入最简单的指令开始，利用MATLAB提供的交互式环境，用简明的实例向读者示范如何调用MATLAB的内部函数实现数值计算、符号运算和平面曲线、空间曲线与曲面图等图形输出，以及机器学习和线性代数与微积分的应用。本书的应用篇介绍了MATLAB在机器学习中的应用，讨论了如何应用线性代数与函数求极值的基础知识以及MATLAB 的内置函数来编程实现常用的机器学习算法，例如，（广义）线

机器学习是人工智能的重要分支。本书立足实用且易于上手实践的原则，系统地介绍机器学习领域的经典算法，以及这些算法的Python实现和典型应用。本书分4部分: 第1部分介绍监督学习，包括线性模型、决策树分类、贝叶斯分类器、集成学习和支持向量机；第2部分介绍无监督学习，包括关联规则、聚类分析和数据降维；第3部分介绍深度学习，包括神经网络、深度学习和生成对抗网络；第4部分介绍强化学习。本书所介绍的经典机器学习算法及其应用案例均给出了相关实验数据和Python代码实现，每章末尾还给出了习题和实验题，便于读