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本书是计算机领域本科教育教学改革试点工作计划(“101计划”)系列教材之一。本书按照“厚算法基础、养伦理意识、匠工具平台、促赋能应用”的培养目标，以表达与推理、搜索与优化、建模与学习和伦理与安全为核心，按照如下内容进行组织：第1章绪论、第2章知识表达与推理、第3章搜索探寻与问题求解、第4章机器学习、第5章神经网络与深度

本书主要内容分5大部分，共13章，较全面地介绍了目前人工智能的主流概念、理论、方法、技术及应用等内容。第一部分人工智能概念基础(第1-3章)，介绍了人工智能与哲学、脑科学有关的概念和知识基础，包括绪论、人工智能哲学基础和脑科学基础。绪论部分介绍了智能的定义以及人工智能的定义、历史、实现方法、研究内容、发展趋势；第二章哲

本专著主要从以下四个方面阐述了联邦学习中的异构性问题：系统异构性、统计异构性、模型异构性及联邦学习算法的收敛性分析。系统异构性从参与联邦学习设备的计算资源和通信资源的异构性角度出发，分析了联邦学习所面临的问题，并概括了当前最新提出的解决方案。统计异构性从参与设备之间的数据质量和数量差异性角度出发，概括了最新解决方案，并

本书从自否定一元人性与人的类特性出发，重审人工智能时代、晚期现代社会中学习的价值，以自否定为前提逻辑构建深度学习新形态，以破解教授主义下的学习困境，应对人工智能发展的学习价值危机，以“整全的人”培养为核心意向，将自否定作为未来深度学习变革的锚点。本书针对学校教育中教授主义盛行带来的学习价值取向偏离、学习者自我认同危机以

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