本書系統(tǒng)介紹人工智能的基本原理、方法和應用技術,全面反映國內外人工智能領域的研究進展和熱點。第1章為緒論,探討人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、研究目標、學術流派及研究和應用領域等;第2章為知識表示,對人工智能的典型知識表示技術,以及基于特定知識表示技術的推理方法進行討論;第3章為搜索策略,討論問題的搜索求解策略,包含盲目搜索和啟發(fā)式搜索等;第4章介紹邏輯推理,基于歸結原理討論邏輯推理在人工智能系統(tǒng)中的應用;第5章為不確定性推理,介紹不確定性推理的基本概念和典型的不確定性推理技術。

本書屬于人工智能與區(qū)塊鏈原理及應用方面的著作。主要包括區(qū)塊鏈與人工智概述，區(qū)塊鏈與下一代人工智能，區(qū)塊鏈的發(fā)展，區(qū)塊鏈體系架構，區(qū)塊鏈與人工智能數字經濟發(fā)展，區(qū)塊鏈與人工智能技術的融合，人工智能技術發(fā)展的困境，密碼學與安全技術，基于區(qū)塊鏈架構的商業(yè)應用，區(qū)塊鏈與人工智能融合的行業(yè)應用，區(qū)塊鏈的未來發(fā)展等內容。

本書以人工智能理論和應用智能為出發(fā)點，對該人工智能理論領域內經典、且實用的算法進行簡明扼要的講解，力爭勾勒出人工智能領域算法形態(tài)和領域大致的知識架構。迄今為止，人類距離實現廣義、且通用的類人智能，還有很遠、很遠的路；而且，目前人工智能理論的算法，往往是在具體行業(yè)或領域率先開花結果。為此，本書突出了應用智能的實例講解，這些實例是根據多年科研經驗而改編的小例子，這些例子雖小，但卻是全面的、小而精致的、通俗易懂的應用案例，可以作為行業(yè)工程師、大創(chuàng)競賽學生的參考實例。本書闡述了人工智能理論的宏觀架構，又

本書以機器人作為載體，將人工智能的具體應用案例引入課程，分為基礎結構篇和拓展硬件篇。其中基礎結構篇主要介紹機器人的發(fā)展歷程及特點，并通過介紹生活中的常用工具來學習簡單的機械原理；拓展硬件篇主要介紹一款新的智能硬件，將新的智能硬件與機器人配合使用可開拓學生的創(chuàng)新思維，創(chuàng)作更多智能產品。本書圖文并茂，語言簡潔，易于理解，既能激發(fā)學生對人工智能的興趣，又能開拓學生的創(chuàng)新思維，是人工智能入門的理想指導教材。

全書系統(tǒng)性地介紹了AI入門的有關知識，從AI與人類對話、與人腦的差異、AI藝術創(chuàng)作等多個方面探討了AI的發(fā)展進程，重點介紹了深度學習這一AI領域關鍵技術，探討它的進化程度將如何影響人類未來的生活與工作等。在全書Z后的部分，還全景展示了作者對兩位知名AI專家的采訪，對于目前AI主流的研究方向和入門基礎有精彩的觀點和詳細的解析。全書內容通俗實用，對于了解AI的基礎知識非常有幫助，特別適合AI愛好者和青少年閱讀。

本書分為兩部分。第壹部分，機器學習基礎，涵蓋以下主題：什么是機器學習，它試圖解決什么問題，以及系統(tǒng)的主要類別和基本概念；第二部分，神經網絡和深度學習，涵蓋以下主題：什么是神經網絡以及它們有什么用，使用TensorFlow和Keras構建和訓練神經網絡的技術，以及如何使用強化學習構建可以通過反復試錯，學習好的策略的代理程序。第壹部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分則使用TensorFlow和Keras。

《人工智能中學生入門》是面向中學生介紹人工智能領域的入門書籍，從人工智能的概念和發(fā)展歷史講起，全面系統(tǒng)地介紹了人工智能的數學基礎、人工智能領域的三大經典任務——回歸、分類和聚類，以及人工智能的前言領域。本書通過深入淺出的講解，幫助青少年認識人工智能并理解其背后的原理和技術。本書可作為中學信息技術課程人工智能模塊的教材，也可作為青少年課外科普讀物，還可作為相關培訓機構的培訓教材。

本書內容主要包括機器學習的基本知識、基本學習方法、集成學習方法、深度學習方法和深度強化學習方法等內容，將機器學習的經典內容與深度學習等前沿內容有機地結合在一起，形成一套相對完整的知識體系，并在每個章節(jié)穿插相應的應用實例，使得廣大讀者不但能夠較好地掌握機器學習基本理論，而且能夠比較系統(tǒng)地掌握其應用技術，為今后的工作和進一步學習打下扎實的理論與應用基礎。

本書全面介紹神經網絡、機器學習和深度學習的基本概念、模型和方法，同時也涉及了深度學習中許多最新進展，附錄中還提供了相關數學分支的簡要介紹，旨在讓讀者知其然還要知其所以然。

本書收錄了《認知物聯網中基于障礙物感知的機會數據傳輸策略》《圖數據流上的子圖查詢》《基于類間稀疏結構保持的鑒別回歸方法》《智能導學系統(tǒng)中基于有效非負矩陣分解的學習成績預測》等。