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“人工智能超入門叢書”致力於面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據素養、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，並輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。《搜索算法：人工智能如何尋覓最優》是“人工智能超入門叢書”中的分冊，本分冊以通俗易懂的語言風格講解了搜索算法的相關知識，內容包括算法問題中涉及的基本數據結構和複雜度分析，及狀態空間、樹、圖等較複雜的數據結構；同時，通過相關實例，講解了各類搜索方法及線性規劃與非線性規劃；也重點解讀了組合優化問題和群智能算法。全書內容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技術，另附三個附錄，分別講解了類與繼承以及博弈基礎等。本書搭配關鍵代碼，是一本適合初學者閱讀學習的人工智能(AI)圖書。本書可以作為人工智能及計算機相關工作崗位的技術人員的入門讀物，也可以供高等院校人工智能及計算機專業的師生閱讀參考，對搜索算法及人工智能方向感興趣的人群也可以閱讀。

“人工智能超入門叢書”致力於面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據思維、數據科學、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，並輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。 本書是“人工智能超入門叢書”的一個分冊，以機器學習為主線，介紹如何利用機器學習進行數據分析。全書內容共分7章，主要包括機器學習基本概念、數據分析相關基礎知識、機器學習解決四類問題（回歸問題、分類問題、聚類問題、降維問題）的算法、神經網絡相關知識，並在附錄中對Python編程基礎知識、數據相關數學知識以及Python實驗室Jupyter Lab的使用進行了介紹。 本書面向在人工智能方向零基礎的讀者，內容全面系統，語言通俗易懂，配合典型程序操作練習，簡單易上手，能夠幫助讀者輕鬆認識和理解人工智能核心技術。本書可以作為大學生以及想要走向人工智能工作崗位的技術人員的入門讀物，也可作為青少年人工智能相關技術方向的課程教材，同時也可作為技術普及讀物供對人工智能技術感興趣的讀者閱讀。

近十幾年來，行為經濟學和行為金融學得到了較快的發展，不少相關書籍陸續出版。然而，前景理論作為行為經濟學和行為金融學的奠基理論，以它為主題的書籍卻少之又少。本書從理性與非理性之爭入手，結合大量案例說明了理性與非理性決策的不同，為引入更接地氣的前景理論做鋪墊。作為權威的描述性決策理論之一，前景理論提供了一種決策框架。通過對前景理論的瞭解，可以發現每個決策背後那些鮮為人知的細節。本書按照前景理論的四大元

行為金融學作為金融學的一個分支，其重要性正在被越來越多的人所熟知。然而，前景理論作為行為金融學的核心理論，儘管地位很高，但目前仍不為多數人所瞭解。本書全面介紹了前景理論及其在金融領域中的發展。本書既對前景理論的產生背景、基礎理論、心理基礎及與傳統金融理論的對比分析等內容展開了論述，也對前景理論在金融投資組合優化方面的實證研究進行了詳細的介紹。本書給出了必備的數學定義及實操的MATLAB代碼，為讀者

“人工智能超入門叢書”致力於面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據素養、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，並輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。《知識工程：人工智能如何學貫古今》是“人工智能超入門叢書”中的分冊，以科普的形式講解了知識工程的相關知識，內容生動有趣，帶領讀者走進知識工程的世界。本書包含學習知識工程必備的相關知識，如邏輯運算、邏輯推理等均是重要的基礎內容；書中也對專家系統進行了剖析，從構成、分類、推理到應用實例，由淺入深，層層遞進。同時，本書對知識圖譜也做了詳細解讀，包括本體、實現路徑以及相應的實例。最後，本書通過兩大章，對Neoj4做了介紹，從入門知識到實踐案例，讓初學者能學懂並應用到實際。本書還搭配了三個附錄，分別是圖數據庫相關知識、花卉知識圖譜以及騰訊扣叮Python實驗室：Jupyter Lab使用說明。本書適合知識工程方向初學者閱讀學習，可以作為人工智能及計算機相關工作崗位的技術人員的入門讀物，也可以作為高等院校人工智能及計算機專業的師生閱讀參考，對人工智能感興趣的人群也可以閱讀。

“人工智能超入門叢書”致力於面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據思維、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，並輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。 《情感分析：人工智能如何洞察心理》是“人工智能超入門叢書”中的分冊，本分冊以通俗易懂的文字風格，介紹了不同的人工智能技術解決情感分析問題的方法，如情感詞典、機器學習、深度學習等。內容豐富而簡明，包括分詞、網絡爬蟲、詞袋模型、樸素貝葉斯、邏輯回歸、NPLM模型、Word2Vec模型、LSTM模型等。同時，本書配有關鍵代碼，並在附錄中給出了PyTorch的入門介紹以及概率基礎知識回顧，讓讀者在學習過程中打好基礎，快速上手，提升解決問題的能力。 本書可以作為大學生以及想要走向自然語言處理（NLP）領域相關工作崗位的技術人員的入門讀物，同時，對人工智能感興趣的人群也可以閱讀。

“人工智能超入門叢書”面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據思維、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，輔以程序代碼解決問題，幫助讀者快速入門。 《數據素養：人工智能如何有據可依》是“人工智能超入門叢書”中的分冊，主要講解數據的重要性，重點解讀處理數據的各種方法，培養讀者的數據素養和數據思維。具體內容包括數據規律、數據收集、數據清洗、數據可視化，以及特徵構建、圖像處理、文本分析等，同時在本書最後一章，分析了各個學科中如何運用數據思維處理問題。 本書內容通俗易懂，可以作為人工智能及計算機相關工作崗位技術人員的入門讀物，對數據及人工智能方向感興趣的人群也可以閱讀。

“人工智能超入門叢書”致力於面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據思維、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，並輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。 《視覺感知：深度學習如何知圖辨物》是“人工智能超入門叢書”中的分冊，本分冊主要介紹人工智能視覺領域的相關知識，以通俗易懂的文字風格，解讀用卷積神經網絡等深度學習算法及機器學習算法對圖像進行分類和識別的方法，介紹OpenCV在圖像處理中的基礎知識，為進一步學習高階內容奠定基礎。同時，本書配有關鍵代碼，讓讀者在學習過程中快速上手，提升解決問題的能力。 本書可以作為大學生以及想要走向計算機視覺相關工作崗位的技術人員的入門讀物，同時，對人工智能感興趣的人群也可以閱讀。

本書以人工智能下的大數據時代為背景，從數據素養、數據分析基礎、統計分析、機器學習幾個維度介紹了如何探索數據、整理數據和分析數據。