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《机器学习与人工智能》涵盖了与人工智能相关的机器学习核心方法，包括深度卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、蒙特卡罗树搜索、强化学习。《机器学习与人工智能》也包括一些应用非常广泛的机器学习方法，例如，支持向量机、决策树和随机森林、隐马尔可夫模型、聚类与自组织映射。《机器学习与人工智能》还包含一些重要的大数据分析方法，如主成分分析、回归分析等。

计算智能是人工智能领域较为前沿的研究方向，它是受“大自然智慧”启发而被设计出的一类算法的统称。计算智能所具有的全局搜索、高效并行等优点为解决复杂优化问题提供了新思路和新手段，引起了国内外学者的广泛重视并掀起了研究热潮。目前，计算智能的相关技术已成功应用于信息处理、调度优化、工程控制、经济管理等众多领域。 本书在归纳近年来计算智能研究成果的基础上，系统且详细地介绍了计算智能中较为典型的9种算法——人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、人工免疫算法、粒子群优化算法、人工蜂群算法、生物地理学优化算法、多目

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《人工智能》系列读本共3册，由华东师范大学教授、信息科技课程专家任友群先生主编，由中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤先生作序，由上海教育出版社出版。《人工智能初中版》针对初中生编制，主要目标是人工智能初体验——通过对人工智能的解构（看、听、说、想、动）及综合实践项目等帮助学生体验人工智能，掌握基本知识和技能；在实施案例的基础上强化应用能力。主体部分设有体验与思考、学习与讨论、拓展与练习、总结与评价等四个部分，让学生从体验、学习、拓展和总结中逐层深入地结构和认识人工智能相关的计算机视觉、自然

本书内容主要涉及人工智能经典及实用的关键技术，以及人工智能近年来*新发展的技术，具体包括人脑认知、经典人工智能、经典人工神经网络、优化与智能计算、统计学习方法、深度学习、强化学习、自然语言处理、智能机器人。为了便于读者理解，在介绍关键技术的同时，列举了一些应用实例；主要章后均附有习题。
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本书是“人工智能导论”课程的辅助实验性教材，配合主教材《人工智能导论》（徐洁磐编著，中国铁道出版社有限公司出版）一起使用。全书共5章：其中，第1章主要对实验平台进行介绍，第2～4章主要对平台的工具进行介绍，如Python、Numpy、TensorFlow、PyTorch等，第5章主要介绍与人工智能相关的11个实验，如人工神经网络、决策树、深度学习、计算机视觉等。本书坚持操作性、解释性、趣味性的编写原则，旨在通过实验操作实现对理论知识的进一步认知与理解，调动起读者对人工智能应用的兴趣，提高学

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