本书为“人工智能基础”的理工农医版，旨在系统介绍人工智能的基本原理、方法和技术，并反映国内外研究和应用的最新进展。共7章。第1章阐述人工智能研究的发展、成果和基本原则；第2、3章介绍人工智能基本概念、方法和技术，包括问题求解的方法和知识表示；第4～6章讨论人工智能技术的主要应用，包括基于知识的系统、自动规划和配置以及机器学习；第7章对人工智能的高级技术作引导性综述，包括非单调推理和软计算、基于范例的推理、关于时间和空间的推理、机器学习研究和应用的新进展、Agent技术和多Agent协同

本书为“人工智能基础”的人文社科版，旨在系统介绍人工智能的基本原理、方法和技术，并反映国内外研究和应用的最新进展。共7章。第1章阐述人工智能研究的发展、成果和基本原则；第2、3章介绍人工智能基本概念、方法和技术，包括问题求解的方法和知识表示；第4～6章讨论人工智能技术的主要应用，包括基于知识的系统、自动规划和配置以及机器学习；第7章对人工智能的高级技术作引导性综述，包括非单调推理和软计算、基于范例的推理、关于时间和空间的推理、机器学习研究和应用的新进展、Agent技术和多Agent协同

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本书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的30 个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。全书共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。

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本书共分为十三个章节，覆盖了人工智能领域的各个方面基础理论知识，包括微积分、迭代优化、概率统计、信息熵、向量和矩阵、线性方程组、大规模矩阵分解、非线性映射，以及随机采样方法。每个章节都以实际案例，引出相关数学理论的实际应用价值。在重要的理论推导中，大量融入了作者的个人见解。每章都有2-3个实验，均配有完整的python程序代码和运行结果。章节末尾也配有参考文献和习题。本书的撰写风格生动有趣，深入浅出，不抽象，不拘泥于传统数学类教材的形式——公式+例题+课后习题。第1章以圆面积计算为例，

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