本书以简明的方式系统地论述了人工智能的基础知识及其拓展和应用。全书共16章，前10章介绍人工智能学科的基础知识，包括人工智能的发展历史、知识的表示、搜索策略、确定性推理、不确定性推理、专家系统、神经网络、智能计算、机器学习和模式识别；接下来5章进行了拓展，讲述了混合智能系统和表示学习，还介绍了神经网络在模式识别和图像处理中的应用、自然计算在聚类上的应用，并介绍了多目标优化算法及动态多目标优化；最后一章介绍了人工智能领域的前沿技术及其展望。每章都附有习题、延伸阅读和参考文献。 本书可作为高等院校智能科学与技术、计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、模式识别与人工智能等专业本科生及研究生的教材，同时可为相关领域的研究人员以及对自然计算和神经网络及其应用感兴趣的工程技术人员提供参考。
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