前言

中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展，预计到2022年年底，中国人工智能产业规模将逼近2729亿元。2017年，在全球人工智能人才储备上，中国只占5%左右，人工智能的人才缺口超过500万人。截至2022年，全国已有400余所高校开设人工智能专业或具备人工智能专业建设资格。尽管如此，高校总体上缺乏人工智能的基础教学能力，在独自培养具有动手能力的应用型人才方面仍然有待加强。

2020年，由清华大学人工智能研究院和中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2020》指出，从过去10年间（2011—2020年）取得的成果（顶级会议、期刊所收录的论文和专利数据）来看，人工智能领域共有十大研究热点，分别为：深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。未来的10年，人工智能技术将从感知智能逐渐朝着认知智能的方向发展，越来越广泛地渗透到社会各行业中，并推动社会进步。

2021年9月，人工智能产业发展创新论坛暨《2021年人工智能行业发展蓝皮书》发布会在上海举行。该蓝皮书指出，当前人工智能有四大发展新方向：①数据处理方向，即AI+芯片；②人工智能技术层头部企业开始向上、下游扩展业务；③医疗方向，即后疫情时代AI+医疗；④数字制造业方向，即AI+制造。

为了使国内读者系统地了解人工智能的前沿技术，中国信息协会教育分会人工智能教育专家委员会主任刘鹏教授顺势而为，缜密策划，在普通高等学校本科人工智能专业课程体系中，专门设立“机器学习与深度学习”课程，并邀请全国近百所高校、科研院所中从事一线教学和科研的教师、专家组建创作团队，编写“高级人工智能人才培养丛书”，本书是该丛书的一个分册。

本书围绕机器学习和深度学习，详细介绍了与之相关的方方面面，并根据不同的知识点，划分了12章：第1章分别介绍了机器学习和深度学习的概况；第2～7章围绕机器学习，分别介绍了机器学习的简单模型、贝叶斯学习、决策树、支持向量机、集成学习和聚类；第8～12章，围绕深度学习，分别介绍了感知机与神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和强化学习。其中，第1、5章由陶玉婷编写，第2章由谢进编写，第3章由马程编写，第4、7章由王朝霞编写，第6、12章由陈昱莅编写，第8章由赵海峰、钱琨编写，第9章由张烁编写，第10章由李淑霞编写，第11章由马苗编写，施逸飞辅助内容修订与校稿。本书以理论和实践紧密结合为根本，在每章的理论学习之后，都有与之匹配的案例和实验，将理论和实践融为一体，让读者真正地将理论和实战合二为一，做到学以致用。同时，本书实验以Python语言实现，代码完整翔实，关键代码部分配有注释，可读性好，易于理解和上机操作。本书非常适合作为人工智能专业本科生的教材及人工智能相关科研工作者的工具书。

本书的编撰，从提纲目录的确定到内容的把控和斟酌，到最后的审阅与定稿，得到了刘鹏教授的悉心指导，他提出了许多宝贵的修改意见。同时，电子工业出版社的董亚峰和云创大数据的武郑浩也审阅了本书书稿，对本书给予了全面的指导和帮助，在此一并致谢。

在此，特别感谢中国信息协会教育分会人工智能教育专家委员会主任刘鹏教授，正是由于他洞察时代需求，把握时代脉搏，才有了《机器学习与深度学习》这本书的创作需求，才有了我们的创作团队，才有了这本《机器学习与深度学习》。

本书是集体智慧的结晶，在此谨向付出辛勤劳动的各位作者致敬！书中难免会有不当之处，请读者不吝赐教。联系邮箱：tao_yuting＠jit.edu.cn。

陶玉婷

于南京市金陵科技学院

2022年8月28日