本书介绍了自组织增量学习神经网络及其在人工智能领域的应用。神经网络是一种模拟生物神经系统的人工智能技术，具有强大的数据处理能力和学习能力。自组织增量学习神经网络是一种具有高度自组织结构和增量学习能力的神经网络。与传统机器学习方法相比，自组织增量学习神经网络有更强的灵活性和适应性，能够更好地适应动态环境和解决复杂的问题。自组织增量学习神经网络在多个领域有着广泛的应用，包括机器人智能系统、人脸识别、图像处理、场景理解、语音识别、姿势识别、股票预测等。使用自组织增量学习神经网络，这些应用能够实现更高效

本教材聚焦学术前沿，围绕人工智能的两大核心要素，即数据和模型，对人工智能领域安全问题以及相关攻防算法展开系统全面、详细深入的介绍。本教材可以帮助学生充分了解人工智能数据与模型所面临的安全风险，学习基础的攻防理论，掌握关键的攻防技巧。

本书系统地阐述了人工智能算法的基本原理、实现技术及其应用，基本涵盖了其重要理论和方法，包括了最近发展起来的并被实践证明的新技术、新理论，如机器学习、模式识别、图像处理、神经网络、深度学习、群智能方法等。本书注重结合实际，通过实际问题介绍各种理论和方法，着重介绍各种智能算法的MATLAB实现，具有较强的指导性和实用性。

本书可作为计算机、信息处理、自动化和电信等IT相关专业的高年级本科生和研究生学习人工智能的教材，也可作为从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员

本教材系统地论述了人工智能的经典理论及人工智能主要研究领域的基础知识与应用场景，目标是用通俗易懂的方法帮助读者构建完整的人工智能知识体系，为后续的深入学习打下基础。
本教材通过讲解人工智能在诸多领域的经典应用案例，帮助读者更好地了解人工智能技术的发展和日常生活的关切度，以及未来人工智能的发展趋势及面临的挑战。
本教材内容采用Python作为讲授计算思维和人工智能的载体，与课程相结合，形成一个融理论教学、科学训练、创新实践为一体的人工智能课程体系和协同培养机制，使所培养的人才在基础

阅读本书需要具备一定的Python语言编程基础知识。编者充分调研了行业、企业对人才技术技能的需求，将教学过程和企业深度学习模型的训练与部署、人工智能应用开发等生产过程衔接，与企业一线工程人员共同研究学生需要掌握的职业理论知识和技能，同时参照人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书要求，将证书和岗位需求充分融入本书。本书可作为高等院校人工智能相关专业的教材，也可作为有关专业技术人员的培训教材，还可作为广大深度学习技术爱好者及从事包含深度学习相关业务的智能制造、智能零售、智慧安防、智慧交通、智慧农业

本教材编写理念先进、重在应用，主要内容包括初探人工智能、认知人工智能的基础支撑、认知人工智能的应用技术、探索人工智能的行业应用四个项目。本教材通过文字、视频、动态图和实训平台等多种形式，立体、多角度地呈现内容，构成一个教与学的互动系统，让学习资源交互、联动起来。读者可打开艾智讯网站www.aitrais.com，完成登录并激活，浏览课程多媒体互动资源或进行实训项目操作。
本教材可作为职业院校计算机公共课、信息技术公共基础课程的教学用书，也可供对人工智能感兴趣的读者阅读。

本书包含六大部分：第一部分主要介绍深度学习Python语言的基础知识，讲述Python基本语法（输入、输出、数据类型、流程控制、函数、文件和目录）、数组计算（NumPy库）、绘图库（Matplotlib库）等；第二部分主要介绍Keras编程基础，以及?Keras?中提供的大量的深度学习API；第三部分主要介绍数据处理方法，包括对类别的数据处理方法和对特征的数据处理方法，以及对缺失数据处理方法等；第四部分主要介绍各种深度模型原理及应用Keras搭建各种深度学习模型的方法，如卷积神经网络、循环神经网

本书首先介绍了人工智能的基本概念与应用现状；其次阐述了经典机器学习理论与实践的相关内容，包含基础知识、人工智能的开发工具以及一系列机器学习分类、聚类和回归等算法；最后介绍了深度学习的相关理论，包括深度学习的基本概念、卷积神经网络、循环神经网络以及部分强化学习的经典方法。本书在介绍人工智能相关理论知识的同时，还介绍了部分其涉及的数学原理以及编程实例。