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。

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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。

《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。

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《人工智能》一书由腾讯一流团队与工信部高端智库倾力创作。本书从人工智能这一颠覆性技术的前世今生说起，对人工智能产业全貌、最新进展、发展趋势进行了清晰的梳理，对各国的竞争态势做了深入研究。本书还对人工智能给个人、企业、社会带来的机遇与挑战进行了深入分析。对于想全面了解人工智能的读者，本书提供了重要参考，是一本必备书籍。

人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。

《人工智能:复杂问题求解的结构和策略》是一本畅销的人工智能教材，它彻底和全面地阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学角度出发对人工智能进行了独特的讨论。新版中增加了“智能主体”的问题解决方法、强化学习、贝叶斯推理技术等最新的内容。 《人工智能:复杂问题求解的结构和策略》是高等院校计算机教学中最理想的人工智能教材；同时，它也是人工智能领域的研究者或者那些想了解和应用当前人工智能技术的从业者的一本宝贵的专业参考著作。

本书系统、全面地讲解了人工智能的相关知识，既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识，也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展，更辅以实例，可以帮助读者扎扎实实打好基础。 本书内容易读易学，适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。 ◎编辑推荐： 1.人工智能经典教材，更加适合本科生、研究生使用。 2.新增深度学习、人工智能安全和人工智能编程等新进展、新成果； 3.图文并茂，结合人物轶事、应用之窗，提高趣味性和实用性； 4.章末提供习题，并附有解决方案，巩固知识、夯实基础； 5.突出人工智能发展中人的作用和贡献，体现了以人为本的人工智能； 6.本书附赠源代码文件、配套习题答案、配套教学视频以及教师可用的PPT教学课件。 ◎内容简介： 作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展...(展开全部)