人工智能在效率和能耗上明显优于传统手段,得到海洋科学研究者的青睐,具有海洋科学特色、以海洋大数据为“燃料”驱动的海洋信息挖掘、数据分析和处理的手段,已经在海洋科学众多研究领域取得成功。本书将从介绍人工智能海洋学的基础内容开始,系统全面地介绍海洋大数据、Python语言、人工智能基础等专业知识,并从海洋特征智能识别、海洋参数智能预测、动力参数智能估算和模式智能订正3个方面深入浅出地介绍了人工智能海洋学在海洋学科研究中的

21世纪，生命科学成为带头学科，进一步推动计算机、互联网、机器人、人工智能等领域的发展。各个研究领域与之交叉融合，形成新工科理念。生命科学的基本概念、基本原理和基本方法成为适应未来的新工科人才必备的核心素养。为了顺应21世纪经济、社会、科技、文化发展对高等教育人才培养的要求，非生物专业的在校大学生不仅需要掌握一些生命科学的基础知识，还要站在国家发展和个人前途交汇点思考自己的未来，更要以生命逻辑的方式思考人类的未来。本

本书共14章，涵盖了深度学习中的大部分学习网络方法。第1～2章介绍开发环境软件安装和深度学习相关的软件包，第3～4章是鸢尾花多分类全连接神经网络识别案例与实现，第5～6章是MINIST手写数字识别案例，第7章是FashionMNIST服装识别案例，可以加深对卷积神经网络的认识，第8章介绍CIFAR-10数据集彩色图片识别案例，第9章介绍循环卷积神经网络并通过字母预测实现，第10章是Embedding编码下通过4个字母

《机器学习与人工智能》涵盖了与人工智能相关的机器学习核心方法，包括深度卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、蒙特卡罗树搜索、强化学习。《机器学习与人工智能》也包括一些应用非常广泛的机器学习方法，例如，支持向量机、决策树和随机森林、隐马尔可夫模型、聚类与自组织映射。《机器学习与人工智能》还包含一些重要的大数据分析方法，如主成分分析、回归分析等。

本书从仿生学的角度,阐述AI面临的挑战和前沿研究方向,同时融入作者在AI研究中部分最新成果。反映了人工智能发展的最新动态，为生物信息学或其他学科的特征分析提供手段和方法，为研究和开发更高层次的human-like智能打下基础。本书强调新视野、先进性、实用性和可读性，书中涉及的经典例子和算法都将提供程序实现，附在随书光盘中。