人工智能导论：机器学习与应用

"《人工智能导论-机器学习》是一本深入浅出的指南，涵盖了人工智能与大数据技术的核心领域。它从第1章起，系统地介绍了人工智能的基本概念，包括人工智能的起源、发展历史和主要类型，如强人工智能和弱人工智能的区分。作者强调了早期科学家对神经元、信息论和计算理论的研究如何为现代AI奠定了基础。 本书的核心内容围绕机器学习展开，从第4章的机器学习概述开始，探讨了机器学习的基础原理和各种算法，如监督学习、无监督学习和强化学习。第5章和第6章深入解析了机器学习模型和常用算法的具体应用，如线性回归、决策树和神经网络。深度学习作为机器学习的重要分支，在第7章得到了详尽的介绍，特别是对TensorFlow的运用在第8章至第9章中被详细讲解，突出了其在实际项目中的关键作用。 除了理论部分，作者还特别关注了AI在实际行业的应用，如第13章至第16章分别探讨了银行业、医疗业、公安系统以及工农业中的大数据与人工智能结合，展示了AI技术如何推动各行业的发展和转型。书中还提供了国内人工智能企业的名单，以及附录中关于术语列表和参考资料，方便读者进一步学习和探索。 尽管强人工智能尚未实现突破，但本书对弱人工智能的分析表明，当前的研究重点更多集中在解决具体问题的智能系统上。尽管距离完全模拟人类智能还有很长的路要走，但这并不妨碍我们在弱人工智能领域取得显著进展，如AlphaGo在围棋领域的成功就代表了这一方向。 《人工智能导论-机器学习》是一本全面且实用的教材，不仅适合AI领域的专业人士，也适合对人工智能感兴趣的学生和研究人员，通过阅读此书，读者能对人工智能的基本理论、技术和应用有深入的理解和实践经验。"