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神經網絡與深度學習是人工智能研究的重要領域，是機器學習的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規律的科學。本書緊緊圍繞神經網絡和深度學習的基礎知識體系進行系統的梳理，力求從基礎理論、經典模型和前沿應用展開論述，便於讀者能夠較為全面地掌握深度學習的相關知識。全書共 16 章。第 1 章是緒論，簡要介紹人工智能、機器學習、神經網絡與深度學習的基本概念及相互關係，並對神經網絡的發展歷程和產生機理進行闡述；第2章介紹神經網絡的基本神經元模型、網絡結構、學習方法、學習規則、正則化方法、模型評估方法等基礎知識；第3～8章介紹多層感知器神經網絡、自組織競爭神經網絡、徑向基函數神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制與反饋網絡；第9章介紹深度學習網絡優化的相關內容；第 10～13章介紹受限玻爾茲曼機和深度置信網絡、棧式自編碼器、生成對抗網絡和圖神經網絡；第 14 章介紹深度強化學習；第15章介紹深度學習的可解釋性；第16章介紹多模態預訓練模型。深度學習是源於對含有多個隱藏層的神經網絡結構進行的研究，以便建立和模擬人腦的學習過程。本書整理了人工神經網絡從簡單到複雜的模型，歸納和總結了神經網絡的理論、方法和應用實踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關專業或非計算機專業的參考用書，也可以作為人工智能領域的科技工作者或科研機構工作人員的參考用書。

大資料是雲計算、物聯網、移動互聯網、智慧城市等新技術、新模式發展的必然產物，必將對物聯網產業產生深遠的影響。大資料應用也將對社會的組織結構、經濟運行機制、國家的治理模式、企業的決策架構、商業的業務策略以及個人的生活、工作和思維方式等產生深遠的影響。本書由兩大部分組成，第一部分介紹大資料管理理論框架和生態系統，包括大資料概述； 大資料戰略和商業模式變革； 大資料平臺的架構體系； 大資料的資料整合、交