本書以人工智能技術(shù)為背景，介紹了人工智能領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)算法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法，詳細(xì)介紹了各個(gè)算法的概述，原理以及應(yīng)用案例。全書分為四大部分：AI基礎(chǔ)知識(shí)、監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法、無監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法。全書共17章，第1章介紹人工智能的定義、關(guān)鍵技術(shù)、實(shí)際應(yīng)用等相關(guān)背景；第2章介紹人工智能算法的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，包括環(huán)境安裝，可視化庫，TensorFlow框架搭建；第3章介紹線性回歸算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第4章介紹邏輯回歸算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第5章介紹支持向量機(jī)算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第6章介紹K近鄰算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第7章介紹決策樹，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第8章介紹樸素貝葉斯算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第9章介紹集成學(xué)習(xí)算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第10章介紹主成分分析算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第11章介紹K-Means算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第12章介紹EM算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第13章介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第14章介紹循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第15章介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第16章介紹LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第17章介紹生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例。 本書適合作為高等院校人工智能專業(yè)及計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)學(xué)生的教材和參考書，也適合作為軟件開發(fā)相關(guān)人員進(jìn)行人工智能技術(shù)應(yīng)用開發(fā)的重要參考資料。