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

大约在一百年前，电气化改变了交通运输行业、制造业、医疗行业、通信行业，如今AI带来了同样巨大的改变。AI的各个分支中发展为迅速的方向之一就是深度学习。
本书主要涉及以下内容：第1部分是神经网络的基础，学习如何建立神经网络，以及如何在数据上面训练它们。第2部分进行深度学习方面的实践，学习如何构建神经网络与超参数调试、正则化以及一些高级优化算法。第3部分学习卷积神经网络(CNN)，以及如何搭建模型、有哪些经典模型。它经常被用于图像领域，此外目标检测、风格迁移等应用也将涉及。后在第4部

本书全面讲述人工智能算法的理论基础和案例编程实现。第1章简要介绍机器学习的发展及其应用。第2章和第3章主要介绍机器学习经典分类算法、聚类算法、集成算法和随机森林算法，以及这些算法的具体内容、算法原理和案例编程实现。第4章介绍了深度学习的概念、原理、研究现状，以及典型的神经网络及其相关网络的案例编程实现。第5章介绍了强化学习的发展及其相关算法，包括Q-学习算法、蒙特卡洛算法和动态规划算法，以及这些算法的原理和案例编程实现。第6章介绍了迁移学习的发展及其相关算法，主要包括TrAdaBoost算法和层

本书是机器学习领域的入门教材，详细阐述了机器学习的基本理论和方法。全书由12 章组成，包括绪论、线性模型与逻辑斯谛回归、决策树、贝叶斯分类器、k 近邻算法、支持向量机、人工神经网络、线性判别分析、主成分分析法、聚类、EM 算法与高斯混合聚类、集成学习等。 对每一种机器学习算法，均从算法原理的理论推导和MATLAB 实现两方面进行介绍。本书既注意保持理论分析的严谨性, 又注重机器学习算法的实用性，同时强调机器学习算法的思想和原理在计算机上的实现。全书内容选材恰当，系统性强，行文通俗流畅，具有较强的

计算神经科学作为脑科学与人工智能之间的桥梁，是一门高速发展的新兴交叉学科。本书采用理论与实践结合的方式为读者讲述计算神经科学的基础知识。它从基础的数学和物理原理出发，详细介绍了各类神经元模型、突触模型，以及具有不同结构和功能的网络模型，如兴奋—抑制平衡网络、决策网络、连续吸引子网络、库网络等。本书不仅讲解了理论知识，还基于BrainPy（专门针对计算神经科学设计的编程框架）提供了实践代码，使读者能够动手模拟和分析神经系统的行为和性质。本书既可以作为计算神经科学的教材，也可以作为对该领域感兴趣的读