近年，人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发推荐的基础知识，内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。本书以图配文，深入浅出，是一本兼顾理论和技术的人工智能入门教材，旨在帮助读者建立对人工智能技术的整体印象，为今后深入探索该领域打下基础。另外，书中设有专栏和“小贴士”，介绍了相关术语的背景知识，可帮助读者扩充知识面，进一步理解相关技术。本书适合从事人工智能产品和服务开发的工程师，如程序员、数据库工程师、嵌入式工程师等，以及所有对人工智能和数据分析感兴趣的人阅读。
章 人工智能的过去、现在和未来
01 人工智能
02 人工智能的黎明时期
03 人工智能的发展
第2章 规则系统及其变体
01 规则系统
02 知识库
03 专家系统
04 推荐引擎
第3章 自动机和人工生命程序
01 人工生命模型
02 有限自动机
03 马尔可夫模型
04 状态驱动智能体
第4章 权重和寻找最优解
01 线性问题和非线性问题
02 回归分析
03 加权回归分析
04 相似度的计算
第5章 权重和优化程序
01 图论
02 图谱搜索和最优化
03 遗传算法
04 神经网络
第6章 统计机器学习（概率分布和建模）
01 统计模型和概率分布
02 贝叶斯统计学和贝叶斯估计
03 MCMC方法
04 HMM和贝叶斯网络
第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）
01 无监督学习
02 有监督学习
第8章 强化学习和分布式人工智能
01 集成学习
02 强化学习
03 迁移学习
04 分布式人工智能
第9章 深度学习
01 多层神经网络
02 受限玻尔兹曼机
03 深度神经网络
04 卷积神经网络
05 循环神经网络
0章 图像和语音的模式识别
01 模式识别
02 特征提取方法
03 图像识别
04 语音识别
1章 自然语言处理和机器学习
01 句子的结构和理解
02 知识获取和统计语义学
03 结构分析
04 文本生成
2章 知识表示和数据结构
01 数据库
02 检索
03 语义网络和语义网
3章 分布式计算
01 分布式计算和并行计算
02 硬件配置
03 软件配置
04 机器学习平台和深度学习平台
4章 人工智能与海量数据和物联网
01 数据膨胀
02 物联网和分布式人工智能
03 脑功能分析和机器人
04 创新系统
多田智史（作者）
1980年生于日本兵库县。生物工程学专业，现就职于某生物信息公司，负责数据分析和Web数据库系统的开发工作。
石井一夫（审校）
日本东京农工大学特任教授。研究领域为基因组科学。博士毕业于日本德岛大学研究生院医学研究科。曾就职于日本东京大学医科学研究所人类基因组解析中心、日本理化学研究所基因组科学综合研究中心。荣获2015年度信息处理学会很好教育奖。日本技术士会特别研究员，APEC工程师，IPEA靠前工程师。
张弥（译者）
毕业于大连外国语大学日本语学院，现就职于某日企，从事技术翻译工作，有10年以上软件开发及医学领域翻译经验。译有《图解深度学习》。
