《人工智能》选取人工智能的9个核心方向，包括搜索、机器学习、线性回归、决策树、集成学习、神经网络、计算机视觉、自然语言处理与强化学习，系统梳理关键知识点，并详细介绍基础原理与重要算法，同时，加入了对前沿知识的介绍与对核心成果的分析和说明。同时，书中的每一章均配备作业题与编程练习，让读者们在练习当中加深对算法与原理的理解。本书内容的选取建立在对大学人工智能教育知识体系的完整梳理之上；章节中对原理与具体的算法均进行了详尽的介绍。

姚期智，中国科学院院士，2000年获得计算机科学领域**奖图灵奖。现任清华大学交叉信息研究院院长、教授，清华学堂计算机科学实验班（姚班）首席教授，主要研究方向为算法、密码学、量子计算、人工智能。

前言 　　在近代科学的发展上，人工智能是一个具有颠覆性的新领域。如何理解智能，以及如何创造智能，吸引了诸多科学先驱的深刻思考与探索。 　　在人工智能发展的历史上，有两个里程碑式的事件发挥了深远的影响。其一，阿兰·图灵在1950年的划时代论文《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence)中提出著名的“图灵测试”，从科学的角度给出了智能的定义。其二，1956年，在达特茅斯学院，约翰·麦卡锡(John McCarthy)、马文·明斯基(Marvin Minsky)、纳撒尼尔·罗切斯特(Nathaniel Rochester)以及克劳德·香农(Claude Shannon)等学者们正式提出了人工智能的概念。从1956年至今的60多年里，人工智能受到了科学家们不断地研究与创新。 阿兰·图灵的论文《计算机器与智能》 　　从方法论上来说，人工智能可以说经历了三个主要的阶段。第一个阶段的核心是逻辑主义，其主要关注采用机器的手段进行逻辑推理。当时人们基于逻辑主义开发了很多专家系统，有不少数学家也成功地证明了数学定理。然而，由于这一方法在实际应用中的效果不尽如人意，人们开始探索新的方向。到了第二阶段，人工智能的主要关注点转向了连接主义，开始探索人工神经元网络。1975年，反向传播算法的提出使得多层神经网络的训练变成可能。但后来由于算法与算力等方面的限制，已有的算法也无法处理大数据量的问题。第三阶段可以认为是自2006年起至今，随着技术与算法的发展，深度神经网络开始进入人们的视野，并取得了显著的成功，比如...