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本书讲解了搜索算法的相关知识，内容包括算法问题中涉及的基本数据结构和复杂度分析，及状态空间、树、图等较复杂的数据结构；同时，通过相关实例，讲解了各类搜索方法及线性规划与非线性规划；也重点解读了组合优化问题和群智能算法。全书内容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技术，另附三个附录，分别讲解了类与继承以及博弈基础等。

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国家重点研发计划课题“开放生态化云ERP平台”、国家自然科学基金“数据驱动的交互式和定制化服务链推荐方法研究”和“不完整信息的多粒度数据表示及其优化方法研究”的研究成果。不平衡数据学习是机器学习和数据挖掘领域重要研究分支，能够为诸多实际应用提供基础性支撑保障。通过分析学习任务的困难本质，为设计算法提供指导。本书主要介绍

视觉文化时代的来临，让技术的变革、工具的变化和文化的变迁，视觉性的弥散和审美化的生存，成为社会的基本特征。教育领域符号实践本体了符号研究本体的教学理念走向台前，促使“读图”和“知识视觉表征”成为教育的一种内在需求。知识视觉表征是知识可视化的具体实践途径，表现在感表征、创新思维培养和隐性知识挖掘等能上，区别

本书主要分四大部分：人工智能导论、人工智能编程语言Python基础、人工智能技术、人工智能应用。人工智能导论部分主要介绍人工智能、机器学习、深度学下、神经网络等概念、发展和应用场景等。人工智能编程语言Python基础部分主要介绍python语言基础和语法。人工智能技术主要介绍Tensorflow基础、图像处理、视频处理

本书以人工智能与机器人项目为载体，构建集知识学习、项目实战为一体的人工智能与机器人专业实战训练平台。要求学生运用检测、控制等多学科知识，解决相关复杂工程问题，综合培养学生的系统工程能力、问题分析能力、算法应用能力与动手实践能力。本书分为三部分：第1部分为基础知识，介绍人工智能基础、机器人基础与机器鼠的相关知识；第2部分

本书呈现了经合组织关于人工智能关键认知能力的研究结果，将其与成年劳动人口的技能水平进行比较，并讨论了这些结果对教育和就业政策的启示。研究表明，人工智能的阅读理解能力超过90%的成年人，数学推理能力超过57%-88%的成年人。未来，这两项能力将有望得到更大提升。因此，本书呼吁，教育必须变革，以培养更加适应未来社会、更加具

数据驱动的在线协作学习分析是提升协作学习效果的重要基础，是推动在线学习变革的重要力量。本书系统梳理了学习分析的研究现状，阐释了协作学习的理论基础与研究热点，构建了在线协作学习分析模型——KBS模型，设计了面向学习者和教师的群体感知工具，分别从学习者和教师视角分析了群体感知工具对学习者学习和教师教学的支持与指导，探讨了社