（1）内容适合需要。针对各学科数据信息的特点以及科学工作者对人工智能之知识获取的要求，本书介绍了现代人工智能之知识获取理论及其在科学研究中的应用方法，提供各算法的MATLAB源程序，使读者能够自己编写计算机程序求解相关问题。
（2）内容指导性强。本书对每一个实例都提供了作者编写的MATLAB源代码，通过适当的修正和举一反三，就可以解决各种实际问题。
（3）内容适用面广。本书既介绍了人工智能之知识获取的基础知识和实际应用，同时也介绍了MATLAB的实际应用技能，适合众多学科的研究工作者的需求，即使介绍的实例不属于读者所从事的学科，但读者通过学习相关知识和应用实例，就可以掌握模人工智能之知识获取并应用于教学和研究中。

本书系统地阐述人工智能的基本原理、实现技术及其应用，基本涵盖人工智能的重要理论和方法，包括机器学习、人工神经网络、深度学习、计算智能、数据挖掘、图像处理与识别等新技术、新理论。
本书注重理论与实际相结合，通过实际问题介绍各种理论和方法，并介绍各种人工智能算法的MATLAB实现，具有较强的指导性和实用性。
本书可作为计算机、信息处理、自动化和电信等专业的高年级本科生和研究生学习人工智能的教材，也可作为从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员的参考用书。

第1章 概述
1.1 人工智能的定义与发展
1.1.1 人工智能的定义
1.1.2 人工智能的发展
1.2 人工智能的技术特征
1.3 人类智能的计算机模拟
1.4 人工智能的研究与应用领域
1.5 人工智能之知识获取
第2章 机器学习
2.1 机器学习概述
2.2 机器学习的分类
2.3 机器学习的主要策略与机器学习系统的基本结构
2.3.1 机器学习的主要策略
2.3.2 机器学习系统的基本结构
2.4 机器学习算法
2.4.1 决策树算法
2.4.2 贝叶斯网络算法
2.4.3 支持向量机算法
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