**化是机器学习的核心理论基础，二者的融合是人工智能与数据科学发展的关键驱动力。本书作为**化与机器学习交叉学科的入门读物，系统讲解基础理论、核心算法及实际应用。

本书共8章，依次梳理学科基础内容与前沿研究内容，先介绍整体基础概述、**化基础理论，分别讲解无约束优化、约束优化两类核心优化问题，再深入阐释神经网络优化相关内容，结合循环神经网络与视觉Transformer，探究神经网络在序列建模、视觉两大任务中的实际应用，同时针对小样本场景，讲解依托单图像、单场景内部结构建模、提升计算机视觉任务性能的神经网络方法，最后从**化角度梳理生成模型基础原理与经典架构，完成全体系内容构建。

本书可作为计算机类、电子信息类、自动化类等相关专业的本科生与研究生教材，也可供从事**化、机器学习、人工智能领域的科研人员和工程技术人员参考。