"本书是国家级一流本科课程“人工智能”的配套教材，是作者二十余年教学经验的结晶。考虑初学者的特点，遵循思维过程安排全书内容，同时通过案例学习深化理解。

全书分两篇，共11章。基础篇（第1～6章）包括绪论、确定性推理、不确定性推理、搜索策略、机器学习和知识图谱。应用篇（第7～11章），包括人工神经网络与深度学习、卷积神经网络及其图像分类案例、推荐系统及其应用案例、决策树分类方法及案例实现和ChatGPT。除绪论外，每章内容均按照“基础理论+应用案例”的结构组织和撰写。第7章和第8章都以神经网络为基础，其他各章各成体系。

本书适合作为高等院校计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术、人工智能等相关专业高年级本科生、研究生的教材，也可供对人工智能感兴趣的读者参考。

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