本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习几个主要方面进行了阐述，并以Python为主要工具进行了相应的编程实践，以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外，本书也用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能密切相关的前沿技术。本书适合对人工智能领域感兴趣并有一定数学基础的相关人员阅读，也可作为高等院校相关专业的教学参考书。

本书为浙江省普通高中精品选修课程“Arduino创意机器人”的衍生成果，由两位深度参与Mind+开发的创客教育专家和多位经验丰富的小学创客教师共同编写，设计了大量需要学生动手实践的任务或实验，可以引导学生在玩中学、做中学、研中学，由浅入深地逐步理解和掌握机器人技术。本书共设计18课内容，采用项目式学习的理念，设计了智能LED、智能风扇和智能小车3个专题。每一个专题都是一个相对独立的项目，但在难度上逐步提高，体现了螺旋上升的特点。在体例方面，根据中小学生的年龄特点，书中内容分为“我要学”“我要做”“我要想”“我要练”和“我要读”5个方面，用语通俗、亲切。本书有多个姐妹版本，涉及 ArduBlock、Mixly 等常见的 Arduino编程软件。为了让中小学教师开展教学更加方便，编写团队提供了电子教材、教学设计、课件、微课、工具和源代码等完整的配套教学资源、充分体现了开源精神。本书除适用于小学高年级学生外，也适用于中学生和零基础的成年初学者，尤其适用于大班教学。

本书首先概述人工智能、深度学习相关的基本概念和发展历程;然后详细介绍深度学习的基本理论和算法，包括神经网络的关键技术、卷积神经网络的主要框架和应用实例、循环神经网络和无监督学习深度神经网络的模型和应用、深层神经网络的参数优化方法、深度学习模型的轻量化方案以及移动端深度学习案例;之后阐述强化学习的基本理论和算法，包括传统的强化学习方法及其衍生算法以及新型的多智能体或多任务学习模型;最后介绍深度强化学习的具体算法及应用、迁移学习的概念及其在深度学习和强化学习中的应用。本书可作为学习深度学习及强化学习算法的参考书，也可作为高等院校相关课程的教材，还可供从事人工智能领域的专业研究人员和工程技术人员阅读。

本教材是一个机器学习工具箱，适用于计算机科学专业本科四年级或研究生一年级的学生。本书为那些想要使用机器学习过程来完成任务的人提供了许多主题，强调使用现有的工具和包，而不是自己重新编写代码。本书适用于从头至尾的讲授或阅读，不同的讲师或读者有不同的需求。

智能优化技术作为解决工程领域优化问题的核心方法，在金融、医疗、交通、航空、航天等领域发挥着非常重大的作用。适应度地形理论作为智能优化技术的研究热点，从优化问题解空间特性分析方法出发，挖掘问题解空间特性，为优化问题的求解方法设计以及参数控制等方面提供指导。作者基于多年从事智能优化技术以及组合优化问题研究的思考，从时域、频域和空域分别对适应度地形理论进行研究、整理，并以工程应用中的组合优化问题为载体，对适应度地形理论的实际应用进行介绍。作者在本书内容的介绍过程中，结合个人及相关人员的研究成果，不仅可以对智能优化理论提供技术支持，同时也可为各领域中实际工程问题的特性分析以及解决方法提供借鉴。 本书可供计算机、电子、自动化、管理、航天工程等各领域的本科生、研究生以及相关领域的科学技术人员阅读，同时为从事智能优化技术及工程应用的相关机构提供翔实的资料。

《人工智能 从小白到大神（案例 视频）》主要从人工智能的发展之路说起，结合丰富的应用与实战实例，详细阐述了 Python 入门、人工智能数学基础、手工打造神经网络、TensorFlow 与 PyTorch、卷积神经网络、目标分类、目标检测、图像语义分割、循环神经网络、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习等行业前沿知识。 《人工智能 从小白到大神（案例 视频）》以实践为导向，着重介绍人工智能应用，突破原有对人工智能的晦涩讲解方式，通过微课视频、章节习题以及实验代码，帮助读者简单、快速地获取专业知识， 自主动手解决实际问题。 《人工智能 从小白到大神（案例·视频）》适合高校相关专业的教学应用以及对人工智能感兴趣的读者从人工智能“小白”到“大神”的进阶学习。

图像着色属于计算机视觉方向中的新兴问题，许多理论及算法尚处于讨论与探索阶段。本书的许多观点基于作者团队多年的研究实践。本教材从事数字媒体处理算法研究近30年，在计算机视觉方向上的研究更是逐步扩展，包括目标检测、图像拼接、图像去模糊、虚拟现实等。

《仿生智能算法及其在结构可靠性分析中的应用》结合具体工程实例，深入浅出地介绍蚁群算法、粒子群优化算法、萤火虫算法、细菌觅食优化算法、帝国竞争算法、人工蜂群算法、布谷鸟算法、教学优化算法、蛙跳算法等仿生智能算法的起源、原理、模型及应用；针对基本算法的缺陷，提出相应的改进算法，并就改进算法在工程结构可靠性分析中的应用进行重点介绍。全书在内容安排上突出实用、创新的特色。《仿生智能算法及其在结构可靠性分析中的应用》知识性、可读性强，可作为高等院校土木工程、水利工程、计算机科学、信息科学、人工智能、控制科学、系统科学、管理科学等领域相关专业的本科生和研究生的教材，也可作为相关领域技术人员的参考用书。

本书通过讲述卡通人物小智穿越时空来到2049年，度过了一段奇妙而有趣经历的方式，将晦涩难懂的人工智能知识通俗化和趣味化，使学生能够学习到人工智能相关知识，如神经网络、机器学习；并结合生活化场景让学生更容易理解人脸识别、语音识别、文字识别等人工智能应用。在每节课的“AI 课堂”活动中，制作图形化编程软件，通过让学生动手实践编写与课程相关的程序，培养学生的动手能力和计算思维。本书将人工智能知识与日常生活场景相结合，使人工智能知识融入青少年能够看得见、 摸得着、听得懂的生活场景，是一本符合中小学生学习认知能力的人工智能知识科普读物。

本书的主要研究内容与创新之处包括以下几个方面。首先，阐述了优化理论的相关内容，然后对智能优化算法进行综述，并重点介绍了粒子群优化算法与和声搜索算法。描述了粒子群优化算法的基本原理及算法流程，分析算法的特点、存在的问题及改进策略，并综述了粒子群优化算法的国内外研究现状。同时，介绍了和声搜索算法的基本原理及算法流程，对算法进行分析，并综述了算法的国内外研究现状。最后阐述了变分优化的理论研究及应用研究。其次，将局部寻优能力较好的变尺度法与粒子群优化算法结合，提出了基于变尺度的粒子群优化算法，同时将其应用于非线性方程组的求解。然后，将改进后的算法应用于偏微分方程的求解中，将传统的有限差分法进行改进，并与改进后的粒子群优化算法进行结合求解偏微分方程，通过数值算例对其进行验证。大量的数值实验表明改进的粒子群优化算法不仅提高了收敛速度和精度，提高了优化效率，还表现出很强的适用性和鲁棒性。再次，将和声搜索算法与局部搜索能力较好的变尺度法相结合，提出了基于变尺度的和声搜索算法。通过数值实验验证改进后的算法寻优能力较强，鲁棒性较好，而且方法容易实现。最后，探讨了将微分方程转化为变分问题的方法，将求解微分方程的权余量方法与标准粒子群优化算法进行结合，提出了一种新的求解优化问题的方法。同时，在结合传统的最小二乘近似解法与粒子群优化算法的基础上，提出了结合粒子群优化算法和最小二乘法求解变分优化问题的新方法。给出改进思路、计算流程后，通过仿真实验发现改进的两种变分优化算法有较强的适用性。