深度學(xué)習(xí)和自然計算是人工智能領(lǐng)域中的熱點研究方向。通過研究分析、模擬人腦的認(rèn)知機理以及自然系統(tǒng)的智能行為和機制，構(gòu)造相應(yīng)的學(xué)習(xí)模型與優(yōu)化算法，利用先進的計算工具實現(xiàn)高效的計算智能方法，并用于解決實際工程問題是人工智能研究的重要途徑。
本書共分11章，主要介紹人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、差分進化算法、粒子群算法、協(xié)同演化算法和多目標(biāo)優(yōu)化算法及其在圖像處理、數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域的應(yīng)用。
本書是作者在從事多年人工智能、機器學(xué)習(xí)教學(xué)、科研工作積累的經(jīng)驗基礎(chǔ)上編纂而成。本書可作為高等學(xué)校計算機科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、人工智能及電子工程等專業(yè)高年級本科生和研究生的教材，也可作為相關(guān)領(lǐng)域科研人員的參考書。