本书结合了分布式计算、大数据、机器学习、深度学习、强化学习等技术，以群体智能为主线，讲述了分布式人工智能的原理和应用。它介绍了分布式计算的框架技术、智能核心、分布式体系与架构。本书介绍了大数据的框架、高速计算、海量存储；介绍了人工智能的经典算法，并且结合分布式技术，进行大规模分布式架构与演进；介绍了群体智能与博弈，结合分布式、大数据、智能核心，讲解了群体智能技术系统的发展方向与开发方式。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合分布式、人工智能、大数据相关的入门读者和进阶读者阅读，也适合游戏开发、推荐系统、群体智能底层研究者等阅读。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。

本书结合了分布式计算、大数据、机器学习、深度学习、强化学习等技术，以群体智能为主线，讲述了分布式人工智能的原理和应用。它介绍了分布式计算的框架技术、智能核心、分布式体系与架构。本书介绍了大数据的框架、高速计算、海量存储；介绍了人工智能的经典算法，并且结合分布式技术，进行大规模分布式架构与演进；介绍了群体智能与博弈，结合分布式、大数据、智能核心，讲解了群体智能技术系统的发展方向与开发方式。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合分布式、人工智能、大数据相关的入门读者和进阶读者阅读，也适合游戏开发、推荐系统、群体智能底层研究者等阅读。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。

本书追溯了人工智能从古代的机械计算器到现代深度学习与强化学习的演变历程，突出了人工智能历史上的关键里程碑和众多科学家、工程师及思想家的贡献，特别强调了图灵测试的提出和达特茅斯会议对人工智能领域的深远影响。 作者深入探讨了AI技术在个人助手、无人驾驶、拟人机器人等前沿领域的应用，并对未来的发展趋势进行了预测。书中还介绍了图形芯片、ChatGPT、Midjourney、Stable Diusion和DeepSeek等技术，展现了智能体在创意表达、问题解决和人机交互等领域的无限可能，揭示了AI如何塑造未来。 本书旨在激发读者对人工智能的兴趣，并为那些渴望深入了解AI领域的读者提供一份全面的入门指南。作者希望读者通过本书能够洞察AI的潜力，并期待更多人投身于AI的研究与创新之中。

群体智能是近年来发展迅速的人工智能学科领域.通过研究分散,自组织的动物群体和人类社会的智能行为, 学者们提出了许多迥异于传统思路的智能算法, 很好地解决了不少原来非常棘手的复杂工程问题.与蚁群算法齐名的粒子群优化(particle swarm optimization, 简称PSO)算法就是其中最受瞩目,应用最为广泛的成果之一. 本书由粒子群优化算法之父撰写,是该领域毋庸置疑的经典著作.作者提出,人类智能来源于社会环境中个体之间的交互,这种智能模型可以有效的应用到人工智能系统中去. 书中首先从社会心理学, 认知科学和演化计算等多个角度阐述了这种新方法的基础,然后详细说明了应用这些理论和模型所得出的新的计算智能方法--粒子群优化,进而深入探讨了将粒子群优化应用于广泛的工程问题.

《计算群体智能基础》全面系统地介绍了计算群体智能中的粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)的基本概念、基本模型、理论分析及其应用。在简要介绍基本优化理论和总结各类优化问题之后，重点介绍了社会网络结构如何在个体间交换信息以及个体聚集行为如何形成一个功能强大的有机体。在概述了进化计算后，重点论述了粒子群优化和蚁群优化的基本模型及其各种变体，给出了分析粒子群优化模型的一种通用方法，证明了基于蚂蚁行为实现的蚁群优化算法并将其用于解决实际问题。 《计算群体智能基础》可作为高等院校智能科学、计算机、自动化、电子信息、通信、模式识别等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为智能信息处理、群体智能与工程等相关专业的科技工程人员的参考用书。

《计算群体智能基础》全面系统地介绍了计算群体智能中的粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)的基本概念、基本模型、理论分析及其应用。在简要介绍基本优化理论和总结各类优化问题之后，重点介绍了社会网络结构如何在个体间交换信息以及个体聚集行为如何形成一个功能强大的有机体。在概述了进化计算后，重点论述了粒子群优化和蚁群优化的基本模型及其各种变体，给出了分析粒子群优化模型的一种通用方法，证明了基于蚂蚁行为实现的蚁群优化算法并将其用于解决实际问题。 《计算群体智能基础》可作为高等院校智能科学、计算机、自动化、电子信息、通信、模式识别等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为智能信息处理、群体智能与工程等相关专业的科技工程人员的参考用书。

群体智能是近年来发展迅速的人工智能学科领域.通过研究分散,自组织的动物群体和人类社会的智能行为, 学者们提出了许多迥异于传统思路的智能算法, 很好地解决了不少原来非常棘手的复杂工程问题.与蚁群算法齐名的粒子群优化(particle swarm optimization, 简称PSO)算法就是其中最受瞩目,应用最为广泛的成果之一. 本书由粒子群优化算法之父撰写,是该领域毋庸置疑的经典著作.作者提出,人类智能来源于社会环境中个体之间的交互,这种智能模型可以有效的应用到人工智能系统中去. 书中首先从社会心理学, 认知科学和演化计算等多个角度阐述了这种新方法的基础,然后详细说明了应用这些理论和模型所得出的新的计算智能方法--粒子群优化,进而深入探讨了将粒子群优化应用于广泛的工程问题.

《人工智能:智能系统指南(原书第3版)》是一本很好的人工智能入门书籍，内容丰富、浅显易懂。作者根据自己多年的教学、实践经验，并结合实际代码、图示、案例等讲解了人工智能的基本知识。全书共分10章，主要内容包括：基于规则的专家系统、不确定性管理技术、模糊专家系统、基于框架的专家系统、人工神经网络、进化计算、混合智能系统、知识工程、数据挖掘等。另外，《人工智能:智能系统指南(原书第3版)》还提供了一个人工智能相关术语表和包含商业化的人工智能工具的附录。

《人工智能:智能系统指南(原书第3版)》是一本很好的人工智能入门书籍，内容丰富、浅显易懂。作者根据自己多年的教学、实践经验，并结合实际代码、图示、案例等讲解了人工智能的基本知识。全书共分10章，主要内容包括：基于规则的专家系统、不确定性管理技术、模糊专家系统、基于框架的专家系统、人工神经网络、进化计算、混合智能系统、知识工程、数据挖掘等。另外，《人工智能:智能系统指南(原书第3版)》还提供了一个人工智能相关术语表和包含商业化的人工智能工具的附录。

本书选取人工智能的8个核心方向，精心选择不同章节的关键知识点。力求在保证教学内容易于接受的同时，与后续高等教育的人工智能教育无缝衔接。同时，书中的每一章均配备作业题与编程练习，让同学们在练习当中加深对算法与原理的理解。