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《人工智能：从图灵测试到DeepSeek》是由哈尔滨工业大学计算学部人工智能学院张伟男教授团队撰写的公开课文档，系统梳理了人工智能的发展脉络、核心技术及行业应用，并展望了其未来趋势。该文档结合理论与实践，既涵盖学科基础知识，又深入探讨了前沿技术突破，体现了中国在人工智能领域的科研实力与教育成果。目录人工智能的概念从图灵测试到DeepSeek走进行业的人工智能人工智能对教育的影响

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用数学知识。然而，少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。因此，本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生，以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。为方便读者，本书附录给出了一些相关数学基础知识简介

周志华⽼师的《机器学习》（俗称“⻄⽠书”）是机器学习领域的经典⼊⻔教材之⼀。本书是《机器学习公式详解》（俗称“南⽠书”）的第2版。相较于第1版，本书对“⻄⽠书”中除了公式以外的重、难点内容加以解析，以过来⼈视⻆给出学习建议，旨在对⽐较难理解的公式和重点内容扩充具体的例⼦说明，以及对跳步过⼤的公式补充具体的推导细节。全书共16章，与“⻄⽠书”章节、公式对应，每个公式的推导和解释都以本科数学视⻆进⾏讲

数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的必备技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“

北京机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。本书邀请国内外相关领域的专家撰文，以综述的形式介绍机器学习中不同领域的研究进展。全书共分13章。第1章是关于机器学习的一个全局性综述。第2至第6章分别对统计学习、非监督学习、符号学习、强化学习和流形学习进行了综述，并穿插了作者的一些精彩工作。第7和第

本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线：单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深，深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习门槛，加深公式的理解，起到推广和扩

随着AlphaGo与李世石大战的落幕，人工智能成为话题焦点。AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野。什么是深度学习，什么是神经网络，为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜？人工智终将会取代人类智慧吗？本书结合日常生活中的寻常小事，生动形象地阐述了神经网络与深度学习的基本概念、原理和实践，案例丰富，深入浅出。对于正在进入人工智能时代的我们，这些内容无疑可以帮助我们更好地理解人工

算法是人工智能技术的核心，大自然是人工智能算法的重要灵感来源。本书介绍了受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树影响的算法，这些算法为多种类型的人工智能场景提供了实际解决方法。全书共10章，涉及种群、交叉和突变、遗传算法、物种形成、粒子群优化、蚁群优化、细胞自动机、人工生命和建模等问题。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，每章都配有程序示例，读者可以自行尝试。

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。

算法已在多大程度上影响我们的生活？购物网站用算法来为你推荐商品，点评网站用算法来帮你选择餐馆，GPS系统用算法来帮你选择最佳路线，公司用算法来选择求职者……当机器最终学会如何学习时，将会发生什么？不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。什么是终极算法？机器学习五大学派，每个学派都有自己的主