本书的主要内容有： ■快速检测异常现象，包括违规操作、欺诈和即将发生的系统故障。 ■通过从计算机二进制文件中提取的有用信息进行恶意软件分析。 ■通过从数据集中查找模式来发现网络中的攻击者。 ■检测攻击者是如何利用面向消费者的网站和应用程序功能的。 ■将机器学习算法从实验室转换到生产实践中。 ■了解攻击者对机器学习解

本书由四篇共１７章组成*篇是基础理论篇共九章(第１~９章)从整体角度介绍人工智能的基本概念与基础理论第二篇是应用技术篇共四章(第１０~１３章)介绍人工智能基础理论与相关分支领域相融合所产生的新技术第三篇是应用篇共三章(第１４~１６章)介绍智能产品的开发及目前广为流行的四种应用实例第四篇是展望篇共一章(第１７章)对人工智

本书对人工智能学科及其研究领域进行抽象，梳理出一个人工智能的研究体系，然后再按照这个体系讲述其原理，再穿插一些实例。全书分为五篇、共十四章。这五篇分别是人工智能的体系、求解、规划、学习、以及推理。体系篇中有两章，即绪论与体系论。其次，求解篇分成四章，讲述搜索问题、优化问题、博弈问题、以及约束问题求解。第三，规划篇中有两

《人工智能概论》主要包括以下主题：1.人工智能的前世今生。介绍人工智能的历史发展，并解读不同时期发展的特点和发展的动力。2.新时代人工智能的三要素：算法、数据、算力。分别介绍当前主流的人工智能算法、大数据与人工智能的关系及影响、人工智能芯片的发展及对人工智能的作用。3.人工智能在生活中的应用。按照我们日常生活中的出行、

《人工智能基础与实践》采用理论结合实践的形式，探讨了计算思维、人工智能技术的运用、搜索求解策略、实践和机器学习方法，研究应有场景中人工智能解决方案，为学生运用人工智能技术解决各学科中的问题奠定了基础，并探索了人工智能在信息社会中的应用与

本书以简明的方式系统地论述了人工智能的基础知识及其拓展和应用。全书共十六章，前十章介绍人工智能学科的基础知识，包括人工智能的发展历史、知识的表示、搜索策略、确定性推理、不确定推理、专家系统、神经网络、智能计算、机器学习和模式识别；接下来五章进行了拓展，讲述了表示学习和混合智能系统，又介绍了神经网络在模式识别和图像处理的

本书对计算智能的诸多基础理论进行了详细介绍和释义，还介绍了神经网络、模糊系统、进化计算的应用范例以及实验结果，将理论与实践紧密联系。我们将本书分为四章。*章为绪论，对人工智能的萌芽、诞生和发展以及现状和未来进行了简要介绍。第二章为进化计算，首先论述了遗传算法的特点、基本框架、优势以及五个关键问题。在此基础上，对进化计算

人类创造了机器，机器也深入地参与着人类的生活。智能机器、人工智能更承载着人类对未来世界的美好期待和想象。 面对3～6岁的孩子，学习如何使用机器是生活必备技能，了解智能机器的发展历程和原理则是孩子在人与智能机器共存的未来所需的基本科学素养之一。 本书从蒸汽时代的机器开始讲起，生动呈现了200余年来机器的发展史，通过有

本书介绍终身学习这种高级机器学习范式，这种范式通过积累过去的知识持续地学习，并将学到的知识用于帮助在未来进行其他学习和解决问题。相比之下，当前主流的机器学习范式都是孤立学习，即给定一个训练数据集，之后在这个数据集上运行机器学习算法以生成模型，然后再将该模型运用于预期的应用。这些范式不保留已经学到的知识，也不将其运用到后

《机器学习及其应用》比较系统地介绍机器学习的基础理论与应用技术。首先，介绍掌握机器学习理论和方法所必须具备的基础知识，包括机器学习的基本概念与发展历程、模型构造与优化的基本方法；然后，介绍和讨论监督学习、无监督学习、集成学习、强化学习等传统机器学习理论与方法；在详细探讨神经网络与深度学习基本理论的基础上，介绍深度卷积网