简介
本书是新一代人工智能实践系列教材之一，是一本系统介绍人工智能基础知识和基本原理的入门书籍，从经典人工智能入手， 介绍知识表示、确定性推理、不确定性推理、专家系统和演化算法等。同时， 也介绍了典型机器学习和深度学习的学习框架和方法， 如决策树、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。 另外，本书以Pytorch、sklearn等为基础通过实践项目巩固人工智能的基础知识， 帮助读者从理论和实践中提高人工智能的知识水平。 本书适合作为高等学校人工智能专业及计算机类相关专业的本科生、研究生学习人工智能的教材，也可作为从事人工智能领域或对人工智能感兴趣的读者的参考书。
目录
人工智能基础
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