内容简介
本教材以案例与实践为重心，按照如下逻辑进行知识点的组织：第1章介绍人工智能发展历程和百度飞桨框架；第2章和第3章围绕机器学习展开，介绍了监督学习和无监督学习的各种经典算法及其应用案例；第4章围绕深度学习展开，介绍了前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络学习四个核心知识点，及深度学习在计算机视觉、自然语言处理两大领域的应用和实践；第5章围绕强化学习的理论、方法和应用进行了介绍。 本书可面向高等院校（尤其是应用型本科）教学，教师可根据课程计划和专业特色选择授课内容（32~56学时）；本书也可配套《人工智能导论：模型与算法》一书，作为人工智能专业课程的辅助学习材料；本书也适用于从事人工智能相关开发和应用的行业人员，快速掌握人工智能知识体系及提升代码实践能力。
