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本书是入门阶段的人工智能技术读物，使读者获得人工智能的入门知识和基本的人工智能思维模式与动手能力，主要内容包括人类智能与人工智能的关系、人工智能的定义、人工智能六大实现途径、智能系统的动手实践等，为学校开展人工智能入门教学或者读者自学人工智能技术提供参考和指南。

本书是人工智能专业最基础最全面的高校教材，作者陆汝钤院士系中国科学院数学与系统科学研究院数学研究所研究员。在知识工程和基于知识的软件工程方面做了系统的、创造性的工作，是我国该领域研究的开拓者之一。倡导并主持完成了以软件的机械化生成和移植为目标的系列软件计划（XR计划），推动了当时国产机软件缺乏问题的解决。本书首次把异构型DAI和机器辩论引进人工智能领域。研究出基于类自然语言理解的知识自动获取方法，把ICAI生成技术推进到以自动知识获取为特征的第三代，并开发出基于知识的应用软件自动生成技术。在形式

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重

本书重点分析非线性时滞系统的迭代学习控制方案设计及其稳定性分析问题。内容包括：不确定时变参数化非线性时滞系统迭代学习控制、非参数化非线性时滞系统迭代学习控制、控制方向未知的非线性时滞系统迭代学习控制、基于观测器的非线性时滞系统迭代学习控制、机械臂系统自适应迭代学习控制等。

本书从图划分的视角系统介绍基于图论的机器学习方法，包括机器学习中的三类基本学习问题：无监督、半监督和监督学习问题，同时考虑协同正则化、多重正则化和路径传播对基于图论的学习方法进行了拓展。通过大量的实验验证，本书提供的方法合理有效，算法效率显著提高。