本书共分10章，每章包含知识要点、案例分析、思考题及习题。第1章是绪论，概要介绍人工智能研究内容及应用领域、发展动态；第2章概述命题逻辑、谓词逻辑、归结推理、产生式系统、语义网络、框架、脚本等知识表示和推理方法；第3章讨论一般搜索技术，概述了盲目搜索、启发式搜索、问题归约和AND-OR图启发式搜索、博弈等方法和技术；第4章讨论高级搜索，包括爬山法搜索、模拟退火搜索、遗传算法；第5章讨论不确定知识表示和推理；第6章讨论智能体和多智能体系统；第7章讨论自然语言处理技术；第8章讨论机器学习和神经网络；第9章讨论智能规划；第10章讨论机器人学。并将通过网站提供习题解析、实验工具平台和参考答案代码。

青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识，能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价；能够通过设计的具体解决方案，对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价；在具体的解决方案中，能够通过设计算法模型和实现算法，对学生掌握和运用编程的能力做出评价。 本书结合生活中的实例，系统地介绍了不同进制之间的转换、函数参数的作用域、枚举算法、二分查找算法、选择排序算法、欧几里得算法等内容。通过分析和解决问题，培养青少年的逻辑思维能力。由知识内容的学习到具体案例的探究，由简单到复杂、由直观到抽象，帮助学生从编程意识、编程思维、编程学习与创新3个层面进行学习，掌握 C++ 编程语言。 本书内容丰富、层次清晰、图文并茂，既可作为青少年人工智能编程水平测试 5 级（C++）的辅导用书，也可作为校内、校外编程与人工智能相关课程的教材或参考书（适合两学期教学）。

青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识，能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价；能够通过设计的具体解决方案，对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价；在具体的解决方案中，能够通过设计算法模型和实现算法，对学生掌握和运用编程的能力做出评价。 本书结合生活中的实例，系统地介绍了不同进制之间的转换、函数参数的作用域、枚举算法、二分查找算法、选择排序算法、欧几里得算法等内容。通过分析和解决问题，培养青少年的逻辑思维能力。由知识内容的学习到具体案例的探究，由简单到复杂、由直观到抽象，帮助学生从编程意识、编程思维、编程学习与创新3个层面进行学习，掌握 C++ 编程语言。 本书内容丰富、层次清晰、图文并茂，既可作为青少年人工智能编程水平测试 5 级（C++）的辅导用书，也可作为校内、校外编程与人工智能相关课程的教材或参考书（适合两学期教学）。

《携程人工智能实践》的作者来自携程多个研发部门，从具体的应用场景入手，主要包括旅行产品的个性化推荐和搜索，旅行场景的 OCR、机器翻译和知识图谱，主题图片优选、推荐理由抽取，以及安全风险控制和如何工程化提升研发效率等，较为全面地介绍了如何对具体的业务问题进行建模，将其转变为具体的机器学习模型，并将业务目标转化为机器学习的目标函数。本书在此基础上提供了一些有效的经验，使得读者能够利用机器学习的方式全面有效地帮助企业提升业务目标、提升人效比，乃至为网站的安全保驾护航。作者希望本书能够帮助产品技术同人更好地理解机器学习模型的落地，给读者带来启发和借鉴

本书从农林院校的特色视角出发，系统介绍了人工智能的基础技术及其应用，旨在帮助读者建立清晰的“人工智能 + 农业”的知识框架，并掌握相关技术的基本原理与实践方法。全书共8章，遵循“基础 → 技术应用 → 前沿展望”的逻辑架构编排，循序渐进地引导读者深入理解人工智能的发展趋势、关键技术及智慧农业的应用案例。 第1章从人工智能与农业的演进历程切入，介绍相关概念、核心特征及关键技术体系，探讨人工智能如何赋能农业现代化。第2章讲解机器学习的基础知识，为后续人工智能技术的学习奠定理论基础。第3~7章详细介绍人工智能的若干关键技术及其应用，包括计算机视觉、大数据分析、物联网、区块链、生物信息学等，不仅阐述了基础原理，还结合典型案例，展示它们在农业生产与管理各环节的应用实践。第8章展望大模型时代的智慧农业，分析人工智能大模型的发展趋势及其对农业智能化的深远影响。 本书适用于高等院校农林类、理工类及其他专业有志于学习人工智能和智慧农业关键技术的本科生、研究生，可作为农林院校人工智能通识课程的教材，并提供PPT等课程配套资源。 本书特色： 通识性与系统性并重：涵盖人工智能基础概念、核心算法等的通识讲解，并对人工智能的关键技术及其实际应用案例进行了进阶性、系统性介绍。 理论结合实践，贴近农业应用：在阐述人工智能关键技术时，辅以大量农业领域的实际案例，旨在帮助读者结合具体应用场景，深刻理解人工智能技术的应用价值。 循序渐进，适合不同层次读者：内容编排由浅入深，采用模块化设计，既适合初学者入门，也适合具备一定技术基础的读者进行深入学习。

人工智能重新定义一切。有了 AI 技术的加持，几乎所有场景都可以重新设计。在不远的将来，任何行业的一流企业一定同时也是 IT 企业、互联网企业、大数据企业和智慧化企业。在这个产业智慧化过程中，AI 技术人才可以分为行业应用专家、应用开发人员、人工智能技术专家三个层次。行业应用专家是从事任何职业并具备人工智能思维的人员，负责从自己的工作实践中提出 AI 应用需求、提出应用方案设想、对行业大数据进行标注、帮助人工智能技术专家完成产品建模和效果评估。

人工智能重新定义一切。有了 AI 技术的加持，几乎所有场景都可以重新设计。在不远的将来，任何行业的一流企业一定同时也是 IT 企业、互联网企业、大数据企业和智慧化企业。在这个产业智慧化过程中，AI 技术人才可以分为行业应用专家、应用开发人员、人工智能技术专家三个层次。行业应用专家是从事任何职业并具备人工智能思维的人员，负责从自己的工作实践中提出 AI 应用需求、提出应用方案设想、对行业大数据进行标注、帮助人工智能技术专家完成产品建模和效果评估。

本书从农林院校的特色视角出发，系统介绍了人工智能的基础技术及其应用，旨在帮助读者建立清晰的“人工智能 + 农业”的知识框架，并掌握相关技术的基本原理与实践方法。全书共8章，遵循“基础 → 技术应用 → 前沿展望”的逻辑架构编排，循序渐进地引导读者深入理解人工智能的发展趋势、关键技术及智慧农业的应用案例。 第1章从人工智能与农业的演进历程切入，介绍相关概念、核心特征及关键技术体系，探讨人工智能如何赋能农业现代化。第2章讲解机器学习的基础知识，为后续人工智能技术的学习奠定理论基础。第3~7章详细介绍人工智能的若干关键技术及其应用，包括计算机视觉、大数据分析、物联网、区块链、生物信息学等，不仅阐述了基础原理，还结合典型案例，展示它们在农业生产与管理各环节的应用实践。第8章展望大模型时代的智慧农业，分析人工智能大模型的发展趋势及其对农业智能化的深远影响。 本书适用于高等院校农林类、理工类及其他专业有志于学习人工智能和智慧农业关键技术的本科生、研究生，可作为农林院校人工智能通识课程的教材，并提供PPT等课程配套资源。 本书特色： 通识性与系统性并重：涵盖人工智能基础概念、核心算法等的通识讲解，并对人工智能的关键技术及其实际应用案例进行了进阶性、系统性介绍。 理论结合实践，贴近农业应用：在阐述人工智能关键技术时，辅以大量农业领域的实际案例，旨在帮助读者结合具体应用场景，深刻理解人工智能技术的应用价值。 循序渐进，适合不同层次读者：内容编排由浅入深，采用模块化设计，既适合初学者入门，也适合具备一定技术基础的读者进行深入学习。

本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下，从零开始，逐步带领读者熟悉并掌握当下***的基于Python 3的人工智能编程工具，包括但不限于数据分析（Pandas），以及支持单机（Scikitlearn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySparkML）机器学习的开源程序库，等等。 全书共分为4部分，分别如下。 （1） 入门篇： 包括对全书核心概念的指南性介绍，以及如何在多种主流PC操作系统上（如Windows、macOS和Ubuntu）配置基本编程环境的详细说明。 （2） 基础篇： 涵盖了Python 3.11的编程基础、基于Pandas 2.0的数据分析，以及使用Scikitlearn 1.3解决大量经典的单机（单核/多核）机器学习问题。 （3） 进阶篇： 介绍如何使用PyTorch 2.0、TensorFlow 2.12，以及PaddlePaddle 2.5，分别搭建多种深度学习神经网络框架。尝试基于PySpark 3.4的ML编程库完成一些常见的分布式机器学习任务。 （4） 实践篇： 利用全书所讲授的Python编程、数据分析，以及（单机、深度、分布式）机器学习知识，从事Kaggle多种类型的竞赛实战。同时，介绍如何使用Git工具，在Gitee与GitHub平台上更新和维护自己的日常代码与编程项目。 综上，本书面向所有对人工智能领域感兴趣的读者，特别适合从事数据挖掘、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等相关技术研发和应用实践的初学者。

本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下，从零开始，逐步带领读者熟悉并掌握当下***的基于Python 3的人工智能编程工具，包括但不限于数据分析（Pandas），以及支持单机（Scikitlearn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySparkML）机器学习的开源程序库，等等。 全书共分为4部分，分别如下。 （1） 入门篇： 包括对全书核心概念的指南性介绍，以及如何在多种主流PC操作系统上（如Windows、macOS和Ubuntu）配置基本编程环境的详细说明。 （2） 基础篇： 涵盖了Python 3.11的编程基础、基于Pandas 2.0的数据分析，以及使用Scikitlearn 1.3解决大量经典的单机（单核/多核）机器学习问题。 （3） 进阶篇： 介绍如何使用PyTorch 2.0、TensorFlow 2.12，以及PaddlePaddle 2.5，分别搭建多种深度学习神经网络框架。尝试基于PySpark 3.4的ML编程库完成一些常见的分布式机器学习任务。 （4） 实践篇： 利用全书所讲授的Python编程、数据分析，以及（单机、深度、分布式）机器学习知识，从事Kaggle多种类型的竞赛实战。同时，介绍如何使用Git工具，在Gitee与GitHub平台上更新和维护自己的日常代码与编程项目。 综上，本书面向所有对人工智能领域感兴趣的读者，特别适合从事数据挖掘、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等相关技术研发和应用实践的初学者。