本书以“经典计算机算法—数据挖掘算法—深度学习算法”为主线，将人工智能算法与Python程序示例相结合，开发了基于Git的在线编程平台和案例库，旨在构建人工智能算法“思想—伪码—分析—实现”四位一体的知识传递和学习框架。各章基于一个经典问题或典型例子介绍各类算法，给出问题背景、算法伪码和程序示例，注重算法设计与分析理念的传递。 本书分基础篇、提高篇和新技术篇: 基础篇（第1～7章）以分治法、减治法、贪心法、动态规划法、回溯法、分支限界法为代表，介绍经典计算机算法；经典篇（第8～13章）以分类、聚类、异常检测、频繁模式挖掘、链接分析和概率推理算法为代表，介绍数据挖掘算法；新技术篇（第14～18章）以降维、目标检测、问答系统、图分析算法为代表，介绍深度学习算法。 本书内容的学习，需读者具有计算机程序设计和数据结构的基础知识，以及使用开源平台的基本能力。 本书可作为计算机和电子信息类相关专业本科生、研究生、职校生的算法、人工智能或机器学习等相关课程的教材或主要参考书，也可作为人工智能相关领域研究和开发人员的参考书。教师可根据学生类别、课程性质、学分设置和学习目标等选择不同篇（或章）进行讲解。

胡矿（主编）,男，38岁，云南大学信息学院实验师，云南大学软件工程专业硕士。曾任云南大学信息技术中心运维服务部负责人，建立了云南省内首个高校开源镜像站，推进基于GitLab开源框架的程序设计实践课程教学模式改革，设计并开发了基于GitLab开源框架的在线程序设计实践创新平台。同时担任云南大学MOOC平台建设团队的主要成员，组织教学团队自建MOOC资源，讲授《Python程序设计》等课程。

前言 算法、数据和算力，是人工智能的“三大基石”，算法的优劣直接决定人工智能水平的高低，算法是人工智能项目的“灵魂”，人工智能的本质是算法。从计算机和电子信息类相关专业人才培养的角度，算法设计、分析、实现和应用的能力，是各个层次的专业人才都需具备的核心能力，是程序设计与实践创新能力提升的重要基础，反映了学生解决复杂工程问题、应用信息技术对实际问题进行建模和求解的必要素养。 在信息技术领域专业人才培养的过去、现在和未来，算法始终扮演着核心课程的重要角色。随着互联网、云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展和广泛应用，算法的内涵不断演进，外延日益丰富，对算法课程的教学内容和教学模式提出了新的要求。培养学生解决复杂工程问题能力的迫切需求与算法课程的内容设置和教学模式之间，仍存在算法设计和编程实现衔接不够紧密、教学预期成效与学生能力达成不够契合、不同学习阶段算法知识的系统性不够清晰等方面的矛盾。 以计算为中心转变到以数据为中心，是当代计算机发展过程中发生的深刻变化。一方面，人工智能时代算法知识的学习，需要以传统的计算机算法为基础来建立算法设计与分析的基本理念，并面向实际中的智能数据分析需求来学习经典的数据挖掘和深度学习算法，把握当代人工智能模型和方法的基本思路。算法设计能力与程序设计能力的提升相辅相成，真正发挥算法在计算机和电子信息类专业人才核心能力培养中的关键作用，是从培养人工智能算法“驾驶员”到“造车人”的重要手段。另一方面，不同层次的读者对人工智能算法知识的需求也有很大差异，并不存在通用的学习模式、面面俱到的学习内容、一成不变的学习方法；算法理念、设计技巧、实现...