本书始终围绕着人工智能(AI)的本质及原理进行讲解，循序渐进地探索了机器学习、深度学习、强化学习以及大模型等AI的核心原理。
它们的技术根基可以进一步回溯到统计概率论、线性代数、微积分、很优化理论等学科，而本书将生硬的基础数学原理通过客观世界娓娓道来，帮助读者克服学习AI的障碍，让复杂的理论变得易于消化，让抽象的概念变得具体可感。
无论你是人工智能领域的新人，抑或是有一定经验的研究者，本书能成为你探索AI世界的得力助手。

推荐序
前言
第1章生命与智能
1.1生命的起源
1.2人类智能的出现
1.3人脑的结构
第2章人工智能学科
2.1何为智能
2.2何为人工智能
2.3弱/强人工智能
2.4人工智能发展史
2.5三大学派
第3章图灵机与计算机
3.1图灵机
3.2计算机
第4章现实世界的模型
4.1概念、理论与模型
4.2数学模型理论
4.3对现实世界建模
4.4模型与算法
第5章不确定世界的模型
5.1复杂的世界
5.2不确定性是常态
5.3以概率描述随机
5.4概率思维
……