本书重点梳理人工智能基础理论知识体系，突出基础性、全面性、前沿性和实践性特点，以机器学习和优化方法基本原理为主线，结合典型工程应用循序渐进地为读者构建从“0”到“1”的知识体系，指引读者快速掌握应用系统开发和环境应用。针对传统人工智能教材缺乏数学原理与模型代码即刻印证的问题，本书给出人工智能基础理论深入浅出的描述，选用精简的案例呈现模型代码，带领读者轻松、快速掌握人工智能的核心思想。
本书每章最后配有一定量的课后作业，可以作为机电类本科生、研究生入门级教材和教学参考书，同时也可供工程技术人员和对人工智能感兴趣的读者参考。

原理篇
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的概念
1.1.1 什么是智能
1.1.2 人工智能和智能
1.2 人工智能的起源和发展
1.2.1 人工智能简史
1.2.2 三大学派的比较
1.3 人工智能的生态设施
1.3.1 万物互联的智慧网络——物联网
1.3.2 数字化的云端力量——云计算
1.3.3 海量数据的处理分析——大数据
113.4 去中心化的信任机制——区块链
1.4 人工智能的软硬件设施
1.4.1 人工智能的软件
1.4.2 人工智能的硬件
1.5 人工智能的关键技术
参考文献
课后作业
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