算法是人工智能技术的核心。本书介绍了人工智能的基础算法，全书主要从维度法、距离度量算法、K均值聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead算法和线性回归算法及基于概率论的分类方法等。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，读者可以自行尝试。同时通过精心编排的实例，切入日常工作任务，每章都配有程序示例，GitHub上有多种语言版本的示例代码可供下载。本书可供人工智能算法相关领域从业者以及对人工智能算法感兴趣的读者阅读参考。

第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的概念
1.2 人工智能的发展历程及趋势
1.3 人工智能的技术应用
第2章 基础算法
2.1 基础算法简介
2.2 距离计算
2.3 排序算法
2.4 字符压缩编码
第3章 数据查找与资源分配算法
3.1 数值查找算法
3.2 字符串查找算法
3.3 海量数据查询
3.4 问题
第4章 误差计算
4.1 方差和误差
4.2 均方根误差
4.3 均方误差
4.4 误差计算方法的比较
第5章 优化训练
5.1 爬山算法
5.2 模拟退火算法
5.3 Nelder-Mead算法
第6章 数据关联
6.1 线回归
6.2 广义线模型
第7章 基于人工智能的前馈神经网络
7.1 神经元
7.2 网络结构
7.3 反向传播算法
7.4 自动梯度计算
第8章 基于人工智能的卷积神经网络
8.1 卷积神经网络
8.2 典型卷积神经网络
参考文献