人工智能与机器学习的算法与应用研究_刘艳青，齐永波，薛艳锋著_9787522114408

人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，是一门研究机器智能的学科，人工智能的核心技术是机器学习算法，尤其是深度学习算法，自从2pan>世纪初获得突破性研展之后，机器学习算法已经成为各研究领域的热门话题。本书全面系统地讲解了人工智能与机器学理论与方法，内括绪论、机器学习经典算法、降维算法、神经网络与深度学习、蒙特卡罗方法、生成对抗网络、强化学习、集成学系统、机器学应用、人工智能的应用。本书内容广泛，概念清晰，是一本值得学著作，可供相关人员参考使用。

前言

人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，是一门研究机器智能的学科，作为一门前沿交叉学科，它的研究领域十分广泛。人工智能的远期目标是揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能。人工智能涉及脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们共同发展。目前，人工智能仍处于发展时期，很多问题解决得还不够好，甚至不能求解，很多问题的求解还需要一定的条件。人工智能的核心技术是机器学习算法，尤其是深度学习算法，自从2pan>世纪初获得突破性研展之后，机器学习算法已经成为各研究领域的热门话题。无论在科研还是工程领域，拥有了机器学习以及深度学习算法，就似乎真的找到了如何让机器自主获取智慧的那扇神奇之门。人类想让机器获得并提升智能，媲美甚至人类智慧。物联网为机器提供了丰富的知识，让机器能像人一样，获取物理环境中的丰富信息，制订计划和策略，并做出智能的抉择，这是机器学重要目标。无处不在的物联网传感器，为机器学习算法提供了大量丰富的原始数据，数字图像传感器如同人的眼睛，声音传感器如同人的耳朵，还有数十亿种温度、压力、流量、气体和火焰等传感器，存在于物联网的嵌入式设备中，实时采集海量数据。面对如此庞大的信息，机器学习这个大脑需要像初生的婴儿一样，从海量数据和知识中学习智慧，训练高度的特征抽象能力、知识表示能力和分类预测能力，才能做出媲美甚至人类智慧的决策。然而，物联网数据通过各种复杂的传感器收集含大量噪声，同时绝大部分物联网设备的存储和计算能力有限，如何设计有效的机器学习算法，处理物联网传感器采集的粗糙原始数据，如何嵌入机器学习算法，尤其是深度学习算法，使得物联网设备拥有真正的智能，是未来机器学习算法在物联网应用中面临的重大挑战和机遇。作者本着顺应时代，努力为教育建设添砖加瓦的思想，将多年从事人工智能领域的科研和教学经验加结，撰写完成本书。全书分为10章，主要内括绪论、机器学习经典算法、降维算法、神经网络与深度学习、蒙特卡罗方法、生成对抗网络、强化学习、集成学系统、机器学应用和人工智能的应用。本书在撰写时，得到了一些专家学者的帮助和支持，同时也参考借鉴了一些国内外的相关理论成果。由于写作时间紧加之部分作者来源不详，导致未能全部列出这些成果的出处，在此向各类文献的作者表示真挚敬意、歉意和由衷的感谢。书中存在不足之处在所难免，恳请读者批评指正。

作者

2020年12月

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