本書為讀者可視化地呈現了人工智能領域的知識架構、學習路線、常用教材、在線課程、學習工具和常用網站，從而全方位地為讀者學習人工智能提供指引，幫助讀者精準而高效地學習人工智能，達到快速入門和進階的目的。

      本書內容包括7 個部分：第1 部分闡述“人工智能是什么”的問題；第2 部分解決“人工智能學什么”的問題，即要從理論基礎、編程技術、專業領域知識三個層面進行人工智能的學習；第3 ～ 第5 部分為第2 部分的具體展開，描述“人工智能怎么學”的問題，即分別描述了人工智能的理論基礎、編程技術、專業領域知識這三個層面該怎么學；第6 部分解決“人工智能前沿信息獲取”的問題；第7 部分解決“人工智能論文寫作與發表”的問題。

目  錄

1 人工智能概述及其快速入門

 1.1 人工智能的基本概念 3

 1.2 人工智能的發展歷程 4

 1.3 人工智能的研究內容 6

 1.3.1 從數據角度看人工智能的研究內容 7

 1.3.2 從應用角度看人工智能的研究內容 8

 1.3.3 人工智能的主要學派 8

 1.4 快速入門人工智能的方法與精要 9

 1.4.1 快速入門人工智能的方法 9

 1.4.2 快速入門人工智能的精要 11

 參考文獻 13

2 人工智能的知識架構

 2.1 從系統角度看人工智能的知識架構 17

 2.1.1 人工智能理論 17

 2.1.2 人工智能算法 18

 2.1.3 人工智能軟件 19

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人工智能怎么學

 2.1.4 人工智能硬件 19

 2.2 從知識角度看人工智能的知識架構 20

 2.2.1 人工智能理論基礎 20

 2.2.2 人工智能編程技術 20

 2.2.3 人工智能專業領域知識 21

 參考文獻 22

3 人工智能的理論基礎學習

 3.1 數學學科總體架構與人工智能中的核心數學

知識體系 25

 3.1.1 數學學科總體架構 25

 3.1.2 學好數學總的指導原則 27

 3.1.3 人工智能中的核心數學知識體系 28

 3.2 分析學 29

 3.2.1 知識體系構成 30

 3.2.2 常用教材推薦 32

 3.2.3 學習路線 34

 3.2.4 在線課程推薦 34

 3.3 線性代數與矩陣論 36

 3.3.1 知識體系構成 37

 3.3.2 常用教材推薦 39

 3.3.3 學習路線 42

 3.3.4 在線課程推薦 43

 3.4 概率論與統計學 44

 3.4.1 知識體系構成 46

 3.4.2 常用教材推薦 48

 3.4.3 學習路線 53

3.4.4 在線課程推薦 53

 3.5 運籌學與最優化 55

 3.5.1 知識體系構成 56

 3.5.2 常用教材推薦 57

 3.5.3 學習路線 60

 3.5.4 在線課程推薦 60