《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

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）。

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。

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。

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。

本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面反映了国内外人工智能研究领域的进展和发展方向。全书共12章。第1章简要介绍了人工智能的概况。第2~6章阐述了人工智能的基本原理和方法，重点论述了知识表示、自动推理、机器学习和神经网络等。第7章和第8章介绍了专家系统、自然语言处理等应用技术。第9~11章阐述了当前人工智能的研究热点，包括分布式人工智能与智能体、智能机器人和互联网智能等。第12章探讨了类脑智能，展望人工智能的发展。本书力求科学性、实用性和先进性，可读性好。内容由浅入深、循序渐进，条理清晰，让学生在有限的时间内掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能习题的求解能力。本书可以作为高等院校计算机科学与技术、自动化等相关专业的研究生和高年级本科生的人工智能课程教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。

《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。