内容简介
本书从理论到实践，循序渐进地介绍了人工智能算法的基础知识，帮助读者敲开人工智能算法之门。本书内容共8章，包括算法的历史背景与基本概念、算法相关的数学基础知识、信息学算法与数据结构相关的概念与知识，以及业界常用的机器学习算法。同时，本书还介绍了算法工程的组成部分，以及一个典型的算法工程实践项目，手把手带领读者体验算法的魅力。本书还介绍了人工智能算法的三大研究方向，帮助读者迈向AI算法的进阶学习之路。本书每一章的内容都采用了“总分总”形式，并且在章节末尾提炼出该章的核心关键词，方便读者进一步查询回顾。其中，第2章~第7章配有若干代表性的思考题，帮助读者巩固章节所学知识。本书适合从事与人工智能相关的工程技术人员和高等院校相关专业的学生，以及在AI领域就业一两年以内的职场人士阅读。
AI简介
这是一本深入浅出地介绍人工智能算法的书籍，它以算法与人工智能的关系为起点，逐步深入到算法工程师的要求与学习算法的方法，动态规划在解决背包问题中的应用，人工神经网络概述，模型托管和预测服务的介绍，深度学习起源和发展，强化学习的起源和发展，迁移学习的简介，实现真正人工智能的可能途径，特征工程概述，人工智能替代人类工作的可能性，按是否有监督信号划分，排序算法及其时间复杂度，算法效率的衡量指标，监督学习的算法分类，无监督学习的算法分类等多个方面。
这本书首先从算法与人工智能的关系入手，让读者明白算法是实现人工智能的重要工具。接着，书中详细介绍了算法工程师的要求与学习算法的方法，为读者提供了一条清晰的学习路径。在动态规划在解决背包问题中的应用中，读者可以学习到如何最大化背包的利用率。在人工神经网络概述中，读者可以了解到人工神经网络的基本概念、组成、工作原理以及应用。在模型托管和预测服务的介绍中，读者可以了解到机器学习算法的两种使用形式：离线批量预测和在线实时预测。
在后续章节中，作者深入探讨了深度学习起源和发展，强化学习的起源和发展，迁移学习的简介，实现真正人工智能的可能途径，特征工程概述，
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