本书主要是针对九年义务教育阶段人工智能课程的任课教师，为AI任课教师掌握人工智能的算法原理提供参考，帮助AI任课教师快速构建人工智能知识体系，为他们实现优质教学提供学科知识支持。 本书从人工智能的基本概念入手，以机器学习的算法为主线，从传统机器学习算法到人工神经网络、深度学习，详细剖析了十种人工智能模型的算法，以通俗易懂的语言进行解析，并加以详细注释，让读者无须储备很多数学知识，也能懂算法所涉及的公式，从而快速掌握人工智能经典算法的原理。本书首先对人工智能进行了概述，接着对人工智能必备的数学基础知识进行介绍，然后分机器学习、神经网络和深度学习三章详细分析了线性回归、逻辑回归、K-近邻、K-均值、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗神经网络等10种模型算法的原理与实现细节。每种算法编程实现，尽量不使用现成的算法框架，而是从零开始，从最基础的知识出发，一步一步的进行，帮助读者真正打开人工智能黑盒子，深入理解人工智能模型原理。

本书主要是针对九年义务教育阶段人工智能课程的任课教师，为AI任课教师掌握人工智能的算法原理提供参考，帮助AI任课教师快速构建人工智能知识体系，为他们实现优质教学提供学科知识支持。 本书从人工智能的基本概念入手，以机器学习的算法为主线，从传统机器学习算法到人工神经网络、深度学习，详细剖析了十种人工智能模型的算法，以通俗易懂的语言进行解析，并加以详细注释，让读者无须储备很多数学知识，也能懂算法所涉及的公式，从而快速掌握人工智能经典算法的原理。本书首先对人工智能进行了概述，接着对人工智能必备的数学基础知识进行介绍，然后分机器学习、神经网络和深度学习三章详细分析了线性回归、逻辑回归、K-近邻、K-均值、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗神经网络等10种模型算法的原理与实现细节。每种算法编程实现，尽量不使用现成的算法框架，而是从零开始，从最基础的知识出发，一步一步的进行，帮助读者真正打开人工智能黑盒子，深入理解人工智能模型原理。

人工智能技术作为数字时代的一项基本技术，如何迎接它带来的挑战与机遇，定位我们所处的时代，适应未来人工智能给我们带来的深刻影响？要正确认知这个问题，我们的参照系要足够大，视野才能足够开阔，目光才能足够长远，未来才能足够清晰。 《人工智能极简史》旨在引领读者以长远深邃的历史眼光来审视人工智能的发展，从人类最初对智能的幻想出发，从古代的跳舞机器人（偃师造人）开始，讲述古人对人工智能的追求，到人工智能的萌芽、人工智能的初创期、成长期，再到目前的第三次热潮。 通过一些关键的技术、应用的突破和重要事件的表述，让读者全方位的了解人工智能的兴衰，优势和不足，以及一些基本规则。帮助读者厘清人工智能技术的发展脉络，看清人工智能发展的本质，从中总结规律，对人工智能未来发展趋势有客观、科学的认知。 全书无公式和代码，而是以故事和漫画来讲述人工智能发展过程中的人物、技术和轶事，以及作为科研一线人员，对人工智能近年来研究思路上的思考，对未来人工智能发展的研判。

从人脸识别到AlphaGo，从无人驾驶到全球经济管理，人工智能作为21世纪极有潜力的一门技术，已经全面渗透了我们的生活，也彻底改变了我们的行为方式。 如今，我们既离不开人工智能，也无法摆脱它对我们生活的影响。那么，这门技术到底是如何发展起来的？人工智能背后的运行逻辑是什么？它会让我们的生活变得更好，还是会带来更多的问题？我们每个人的工作是否终将被人工智能所取代？ 作为一部几乎没有门槛的人工智能入门作品，本书审视并回答了上述问题。读完之后，你将对人工智能形成一套完整且系统化的认知。

从人脸识别到AlphaGo，从无人驾驶到全球经济管理，人工智能作为21世纪极有潜力的一门技术，已经全面渗透了我们的生活，也彻底改变了我们的行为方式。 如今，我们既离不开人工智能，也无法摆脱它对我们生活的影响。那么，这门技术到底是如何发展起来的？人工智能背后的运行逻辑是什么？它会让我们的生活变得更好，还是会带来更多的问题？我们每个人的工作是否终将被人工智能所取代？ 作为一部几乎没有门槛的人工智能入门作品，本书审视并回答了上述问题。读完之后，你将对人工智能形成一套完整且系统化的认知。

本书以智能算法为背景，全面地介绍了人工智能的各种算法，本书内容以理论为基础，以应用为主导，循序渐进地向读者揭示怎样利用智能算法解决实际问题。全书共11章主要内容包括MATLAB语言入门、插值算法与曲线拟合、灰色系统理论、傅里叶变换和小波变换、经验模态分解算法、模糊逻辑控制算法、滑模变结构控制、神经网络基本理论、支持向量机、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等。本书可作为高校本科生和研究生的学习用书，也可作为科研人员、学者、工程技术人员的相关参考用书。

自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout及可视化等。

自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout及可视化等。

今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。 与那些充斥着公式和术语的教材不同，本书利用丰富的图表、案例和习题，深入浅出地讲解人工智能的基本概念。你只需要具备高中数学基础知识，即可轻松阅读本书。读完本书之后，你将能亲手设计算法来预测银行交易风险，创造艺术作品甚至配置自动驾驶汽车。 主要内容 ●各种人工智能算法的实践场景 ●帮助决策的智能搜索算法 ●受生物学启发的算法簇 ●机器学习与神经网络 ●强化学习 与Q-learning

今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。 与那些充斥着公式和术语的教材不同，本书利用丰富的图表、案例和习题，深入浅出地讲解人工智能的基本概念。你只需要具备高中数学基础知识，即可轻松阅读本书。读完本书之后，你将能亲手设计算法来预测银行交易风险，创造艺术作品甚至配置自动驾驶汽车。 主要内容 ●各种人工智能算法的实践场景 ●帮助决策的智能搜索算法 ●受生物学启发的算法簇 ●机器学习与神经网络 ●强化学习 与Q-learning