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本書基於Python與Pytorch對人工智能算法基礎知識與實戰應用進行了介紹，主要包含兩部分內容。第一部分為人工智能算法知識的相關理論介紹，主要包含：人工智能的線性代數基礎、概率統計基礎、數據分析基礎、機器學習基礎以及深度學習基礎。對機器學習中的回歸、聚類以及分類等經典算法進行了介紹。對深度學習中的卷積、循環、Transformer等深度學習網絡在計算機視覺與自然語言中的應用，以及大模型與微調相關的內容進行了介紹。第二部分為基於Python與Pythoch的人工智能算法實戰案例應用，主要介紹：數據的預測回歸分析案例；數據無監督學習中的聚類、降維以及關聯規則案例；數據有監督分類模型的應用案例，以及深度學習中圖像分類、圖像語義分割、圖像遷移學習、自然語言聚類與分類等經典算法的實戰案例。本書為讀者提供了Notebook形式的源程序和使用的數據集，方便讀者邊學邊實踐。本書適合數據分析、機器學習、人工智能以及大數據領域的工程師學習，也可用作高等院校相關專業的教材及參考書。
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作為自然計算的一個新分支，膜計算探討如何利用生命細胞(含神經細胞)機理抽象出新的計算模型。《膜計算的學習模型與應用》共7章，分別介紹膜計算的基本概念、基本模型、聚類模型、卷積模型、循環模型，以及卷積模型在數字圖像處理和循環模型在自然語言處理中的應用。《膜計算的學習模型與應用》力圖在膜計算基本概念和基本模型的基礎上，重點闡述膜計算的三種學習模型及應用，旨在向讀者介紹膜計算這個新興研究領域。《膜計算的學習模型與應用》內容取材於國內外最新的資料，並且總結了作者近年來的研究成果，反映了膜計算學習模型與應用的研究現狀和最新水平。
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本書系統性的介紹無線邊緣智能計算所需要的的核心技術，並詳細闡述如何將這些技術落地的實際編程實例。本書包括三大部分：第1部分介紹無線邊緣智能產生的背景、基礎和發展歷史；第二部分介紹無線邊緣智能的核心問題與技術，包括無線邊緣智能中的數據協同、資源協同、算力協同以及通信紐帶；第三部分闡述無線邊緣智能協同平臺以及熱點問題和前沿發展趨勢，以及如何基於本書中的相關技術，構建實際邊緣智能應用。
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近年來，深度神經架構搜索技術得到了飛速發展，特別是以穀歌公司和華為公司為代表的研究機構將神經網絡架構搜索方法成功應用於圖像分類、目標檢測和自然語言處理等領域。與此同時，許多國內外研究學者也將深度強化學習算法與神經網絡架構搜索相結合開展了諸多有益的研究工作。
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本書系統地介紹了人工神經網絡的基礎知識、工作原理及應用實例，旨在幫助讀者深入掌握人工神經網絡的設計及應用方法。全書共10 章，涵蓋從基礎理論到典型神經網絡設計的各個方面。前兩章詳細講解了人工神經網絡的基本概念、結構及工作原理，為後續的神經網絡設計奠定理論基礎。隨後的章節重點介紹了不同類型的典型神經網絡，包括結構設計方法、學習算法以及在實際場景中的應用。本書通過理論與實踐相結合的方式，激發讀者研究神經網絡的興趣，並為其進行創新設計提供指導。本書不僅適合作為高等學校自動化類、電子信息類、計算機類高年級本科生或研究生的神經網絡課程教材，還可為有志於學習和研究人工神經網絡的技術人員和工程師提供參考。本書配有教學課件、教學大綱、程序代碼和習題答案等教學資源，選用本書作教材的教師，可登錄www. cmpedu. com 註冊後下載，或發郵件至jinacmp@163. com索取。
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本書在系統介紹了機器學習的基礎上詳細講解了神經網絡和深度神經網絡的結構原理、模型訓練與優化方法。重點針對典型工作任務，詳細講解了卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)的基本結構和主要操作。全書共分為七個模塊，模塊一主要介紹了人工智能與機器學習；模塊二主要介紹了人工智能的開發工具及開發環境；模塊三介紹了機器學習相關的數學基礎知識：模塊四對典型的機器學習算法進行了介紹；模塊五對神經網絡的結構和基本原理進行了剖析；模塊六對卷積神經網絡(CNN)的結構和模型訓練優化進行了詳細的分析說明並應用TensorFlow實現圖像分類；模塊七對循環神經網絡(RNN)的結構和模型訓練優化進行了詳細的分析說明，並應用TensorFlow實現文本分類。在各項目內容中融入了思政元素和部分“1+X”證書內容。
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《神經和形態發育系統的演化計算及應用——通向通用人工智能的新途徑》通過在基因、神經元和細胞等微觀層面的計算機建模研究神經系統與形態(身體)的協同演化與發育。首先介紹演化算法、基因調控網絡以及脈衝神經網絡等用於理解和模擬生物神經系統及形態的演化與發育的計算方法，分析基因調控網絡的魯棒性、可演化性、網絡模體、連通性等重要特性，並提供生物調控網絡逆向工程的案例。其次介紹多細胞生長模型和多種局部神經可塑性規則的演化方法，研究神經系統與形態發育之間的協同與耦合。最後在自組織模式生成的應用實例中展現演化發育系統的潛力，並強調演化發育方法對於人工智能特別是具身智能的重要性及未來發展前景。
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本書結合幾種典型神經網絡，系統地介紹每種神經網絡的基本理論、基本方法和應用技術，是作者多年從事神經網絡教學和科研工作的結晶，同時融入了國內外同行近年來所取得的新成果。全書共17章，主要內容包括神經網絡理論基礎、BP神經網絡設計、基於工具箱的BP神經網絡訓練與測試、基於BP網絡的數據擬合與誤差補償、模糊BP神經網絡數據擬合與誤差補償、RBF神經網絡設計、模糊RBF神經網絡設計、ELM網絡算法設計、基於高斯基函數特徵提取的FELM神經網絡、基於ELM神經網絡和FELM神經網絡的數據擬合、動態遞歸神經網絡設計、帶有動態回歸層的模糊神經網絡、PiSigma模糊神經網絡設計、小腦模型神經網絡設計、Hopfield神經網絡設計、深度學習算法、卷積神經網絡和基於長短期記憶網絡的擬合與時間序列預測。本書各部分內容既相互聯繫又相互獨立，讀者可根據自己的需要選擇學習。本書可作為高等院校工業自動化、自動控制、機械電子、自動化儀錶、計算機應用等專業的本科生和研究生教學用書，也可作為從事生產過程自動化、計算機應用、機械電子和電氣自動化領域工作的工程技術人員的參考書。
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本書深入講解神經網絡和深度學習技術，側重於闡釋深度學習的核心概念。作者以技術原理為導向，輔以貫穿全書的MNIST手寫數字識別項目示例，介紹神經網絡架構、反向傳播算法、過擬合解決方案、卷積神經網絡等內容，以及如何利用這些知識改進深度學習項目。學完本書後，讀者將能夠通過編寫Python代碼來解決複雜的模式識別問題。
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《脈衝神經網絡與類腦芯片設計》嘗試闡述脈衝神經網絡與神經形態處理器芯片的基本設計方法，以實現物端智能設備的能效和性能優化。《脈衝神經網絡與類腦芯片設計》首先介紹物端智能計算領域的背景與研究現狀，然後從基本的脈衝神經元模型出發，介紹脈衝神經網絡相關的基礎知識和技術，再以多款典型物端神經形態處理器為例，詳細介紹物端神經形態芯片的算法、架構和電路協同設計優化方法，為進一步研究物端神經計算新模型及神經形態硬件新架構開拓思路。
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《Theory and Application of Neural Networks（神經網絡理論及應用）》闡述了基於群組及Lp正則項稀疏神經元反應的多種神經網絡建模的思想，介紹了以大腦神經元反應能耗為約束的多目標稀疏優化模型，並針對傳統前饋神經網絡、Pi-Sigma神經網絡，Sigma-Pi-Sigma 神經網絡、遞歸神經網絡、嶺多項式神經網絡、Elman 神經網絡等給出了相關的稀疏優化方案，並針對每種具體的神經網絡模型給出權值的有界性、算法的強、弱收斂性分析，同時通過大量的回歸、分類實例驗證了算法理論的正確性及算法的有效性。
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全書分為引言、理論基礎、媒體信息處理技術、多媒體融合和應用四大部分，主要內容包括多媒體信息處理概述、多媒體信息處理的基礎理論、多媒體文本信息處理 、多媒體語音信息處理和語音識別、多媒體圖像信息處理、動畫信息處理、圖形信息處理、視頻信息處理、跨媒體/融媒體信息處理、 多媒體信息融合系統、多媒體信息處理應用、多媒體信息處理的未來。本書涵蓋了多媒體六大模態的概念、算法、系統及應用，適合數字媒體技術、計算機科學與技術、信息工程等專業學生學習，既可作為多媒體信息處理、多媒體技術、多媒體計算、多媒體應用等課程的教材，也可作為相關領域的參考書籍。
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本書深入剖析了圖神經網絡領域所面臨的兩大核心挑戰：深度加深模型退化和監督信息過度依賴。針對這兩大挑戰，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結構設計、訓練策略優化等方面的內容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經網絡研究的背景與意義，闡述了近年來國內外網絡表示學習與圖神經網絡的研究現狀，分析了圖神經網絡當前面臨的挑戰及其主要問題等；第2章主要對圖神經網絡進行概要論述，包括基礎的理論、典型的模型方法及應用；第3章針對圖神經網絡在節點聚合過程中面臨的節點鄰域混雜的問題，提出了一種基於混合階的圖神經網絡模型；第4章針對圖神經網絡在節點交互過程中面臨的全域結構信息缺失問題，提出了一種基於拓撲結構自適應的圖神經網絡模型；第5章針對自監督信息缺失且包含噪聲的問題，提出了一種圖結構與節點屬性聯合學習的變分圖自編碼器模型；第6章針對節點自監督信息貢獻不做區分的問題，提出了一種基於注意力機制的圖對比學習模型；第7章總結全書並對圖神經網絡可能的研究方向進行展望。 本書可供從事人工智能、數據挖掘、機器學習及網絡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、人工智能等專業本科生與研究生的學習參考書。
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本書是智能計算平臺應用開發中級教材，主要介紹了智能計算平臺搭建、平臺管理、數據管理、應用開發等相關知識。全書共分9章，內容包括智能計算平臺應用開發概述、人工智能與平臺搭建、平臺管理、數據采集、數據存儲、數據處理、數據備份與恢復、機器學習基礎算法建模和人工智能模型開發測試。
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260
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本書共6章，第1章對神經網絡領域進行概述，包括其歷史和應用；第2章深入探討神經元的數學模型，包括其輸入、權值、偏置和激活函數；第3章介紹感知機的概念，討論感知機的結構，並解釋如何用它來解決簡單的分類問題；第4章介紹多層感知機的概念，講述如何使用前饋傳播和反向傳播，同時詳細介紹了反向傳播中用到的鏈式法則；第5章涵蓋訓練神經網絡時使用的各種參數和算子；第6章介紹神經網絡的分布式學習、壓縮和解釋，其中分布式學習涵蓋使用多台計算機或設備在大型數據集上訓練神經網絡的內容。
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本書以函數逼近論與學習理論為主要工具，建立了一個系統的數學框架來解釋深度的必要性、深度神經網絡的適用性、數據規模對深度神經網絡的影響、深度選擇問題、網絡結構選擇問題及過參數化深度神經網絡的泛化性等現階段深度學習亟待解決的核心理論問題。
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《PyTorch圖神經網絡》詳細闡述了與圖神經網絡相關的基本解決方案，主要包括圖學習入門、圖神經網絡的圖論、使用DeepWalk創建節點表示、在Node2Vec中使用有偏隨機遊走改進嵌入、使用普通神經網絡包含節點特徵、圖卷積網絡、圖注意力網絡、使用GraphSAGE擴展圖神經網絡、定義圖分類的表達能力、使用圖神經網絡預測鏈接、使用圖神經網絡生成圖、從異構圖學習、時序圖神經網絡、解釋圖神經網絡、使用A3T-GCN預測交通、使用異構圖神經網絡檢測異常、使用LightGCN構建推薦系統、釋放圖神經網絡在實際應用中的潛力等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。
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本書以模糊計算、神經計算、進化計算三大模塊為主，從理論基礎和實踐應用兩個維度全面、系統地介紹關於計算智能的常見算法，並設計8個上機實驗，以滿足前面章節內容仿真驗證的需要。全書共11章，內容分別為緒論、模糊系統理論、模糊系統應用、神經網絡理論、支持向量機、深度學習、遺傳算法、遺傳規劃、蟻群算法、粒子群算法、新型群智能優化算法等知識，並對大部分知識點配以相應的案例。本書主要面向廣大從事數據分析、機器學習、數據挖掘或深度學習的專業人員，從事高等教育的專任教師，高等學校的在讀學生及相關領域的廣大科技人員。
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視覺跟蹤是一個計算器視覺領域內的基本任務，該任務在自動駕駛、智能監控、人機交互以及醫學成像等多種運用中具有很高的實用價值，因此大量的研究力量被投入其中。然而，在真實的對象跟蹤場景中，視頻目標跟蹤往往會由於複雜場景條件和目標運動的隨機性，目標物體經常出現光照變化、旋轉、伸縮、遮擋、曝光不足、背景變化、運動的複雜性和隨機性等因素，這些都會使得對象跟蹤變得非常困難。雖然對象跟蹤算法已經取得了豐碩的研究成果，但在理論和應用上也存在著不完善和待解決的問題。在此背景下，研究複雜場景下的對象跟蹤算法在理論和應用方面都具有非常重要的意義。本書從神經網絡的模型結構出發，較為系統和深入介紹了深度學習算法的發展以及在對象跟蹤方面的應用。全書介紹了對象跟蹤系統的基本框架，對象跟蹤的基本理論和圖像處理算法，並融入了作者提出的新穎算法，對現有的模型進行優化，結合真實對象跟蹤場景特性，探究新的網絡結構模型，從而提高基於深度學習的對象跟蹤算法的性能和跟蹤效率。
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計算智能是人工智能領域較為前沿的研究方向，它是受“大自然智慧”啟發而被設計出的一類算法的統稱。計算智能所具有的全域搜索、高效並行等優點為解決複雜優化問題提供了新思路和新手段，引起了國內外學者的廣泛重視並掀起了研究熱潮。目前，計算智能的相關技術已成功應用於信息處理、調度優化、工程控制、經濟管理等眾多領域。本書在歸納近年來計算智能研究成果的基礎上，系統且詳細地介紹了計算智能中較為典型的9種算法――人工神經網絡、遺傳算法、蟻群算法、人工免疫算法、粒子群優化算法、人工蜂群算法、生物地理學優化算法、多目標優化算法以及約束優化算法，並給出了各個算法基於MATLAB軟件的仿真實現過程和在信號與通信領域的應用實例，這使本書知識點的講解通俗易懂、直觀生動，易於讀者快速掌握。本書可作為高等學校信號與信息處理、計算機應用技術、人工智能、模式識別與智能系統、自動化等專業本科生和研究生的教材，也可供計算智能相關領域的研究人員學習參考。
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本書介紹人工智能算法在數值求解複雜系統中的基本方法及最新進展，首先從人工智能與機器學習的基礎算法開始講解，包括最基礎的反向傳播神經網絡模型和一些經典的機器學習算法的基礎及其原理。然後從一階常微分方程初值問題引入，分別介紹常微分方程、偏微分方程以及積分微分方程數值求解的經典算法。隨後分別研究反向傳播神經網絡、極限學習機算法、最小二乘支持向量機算法以及深度學習算法如何用於數值求解複雜系統中的微分方程。
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《MATLAB神經網絡分析及應用》以MATLAB R2023b為平臺，以實際應用為背景，採用“理論 公式 經典應用”相結合的形式，深入淺出地講解MATLAB神經網絡經典分析與應用。全書共11章，主要包括為什麼神經網絡應用廣泛、MATLAB快速入門、感知器分析與應用、線性神經網絡分析與應用、BP神經網絡分析與應用、RBF神經網絡分析與應用、反饋神經網絡分析與應用、競爭型神經網絡分析與應用、神經網絡的Simulink應用、自定義神經網絡、深度神經網絡的分析與應用。通過學習本書，讀者可以認識到神經網絡在各領域中的廣泛應用，可以領略到利用MATLAB實現神經網絡的方便、快捷、專業性強等特點。《MATLAB神經網絡分析及應用》可作為神經網絡領域初學者和提高者的學習資料，也可作為高等院校相關課程的教材，還可作為廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。
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360
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87 折
本書基於國內外對混沌神經網絡的研究成果，提出了一種基於腦電波生物機制的變頻正弦混沌神經網絡(FCSCNN)模型，並通過對該模型的激勵函數、退火函數、生物機制、優化機制等進行研究，進一步提出了多種衍生模型。本書詳細分析了FCSCNN模型及其衍生模型的混沌動力學特性，通過對解決函數優化、組合優化等問題與同類模型進行對比實驗，驗證了FCSCNN模型及其衍生模型的優化性能。本書適用於人工神經網絡、人工智能等相關專業領域的高校學生、教師及科研工作者。
87 折
本書首先從簡單的思路著手，詳細介紹了理解神經網絡如何工作所必須的基礎知識。第一部分介紹基本的思路，包括神經網絡底層的數學知識，第2部分是實踐，介紹了學習Python編程的流行和輕鬆的方法，從而逐漸使用該語言構建神經網絡，以能夠識別人類手寫的字母，特別是讓其像專家所開發的網絡那樣地工作。第3部分是擴展，介紹如何將神經網絡的性能提升到工業應用的層級，甚至讓其在Raspberry Pi上工作。
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本書致力於介紹圖神經網絡的基本概念和算法、研究前沿以及廣泛和新興的應用，涵蓋圖神經網絡的廣泛主題，從基礎到前沿，從方法到應用，涉及從方法論到應用場景方方面面的內容。全書分為四部分：第一部分介紹圖神經網絡的基本概念；第二部分討論圖神經網絡成熟的方法；第三部分介紹圖神經網絡典型的前沿領域；第四部分描述可能對圖神經網絡未來研究比較重要和有前途的方法與應用的進展情況。 本書適合高年級本科生和研究生、博士後研究人員、講師以及行業從業者閱讀與參考。
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87
934
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本書是一本全面、系統地介紹煙花算法主要研究和典型應用的學術專著，從基礎、理論、進展及應用4個方面詳細地介紹了煙花算法的研究內容，清晰地展示了煙花算法的研究全貌。書中不僅介紹了許多煙花算法理論研究成果，還提供了大量重要煙花算法改進算法的流程圖和煙花算法的統一代碼框架，同時展示了豐富的成功應用實例。本書可作為智能科學、人工智能、計算機科學和數據科學等相關專業高年級本科生和研究生的教材或參考書，也可作為信息、控制、通信、管理、工程技術等相關領域的研究人員和工程師的參考書。
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《意圖驅動自智網絡》詳細闡述意圖驅動自智網絡的關鍵技術與應用實例。內容涵蓋意圖驅動自主智能網絡的基礎概念與背景，以及意圖智能轉譯、意圖閉環驗證、自主策略生成、意圖態勢感知等意圖環路技術。此外，探討針對意圖驅動智能運維、意圖驅動網絡負載均衡、意圖驅動6G編排和意圖驅動衛星網絡管控等典型應用案例。
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783
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圖神經網路（GNN）是基於深度學習的圖資料處理方法，因其卓越的性能而受到廣泛關注。本書全面介紹了GNN的基本概念、具體模型和實際應用。書中首先概述數學基礎和神經網路以及圖神經網路的基本概念，接著介紹不同種類的GNN，包括卷積圖神經網路、迴圈圖神經網路、圖注意力網路、圖殘差網路，以及幾個通用框架。此外，本書還介紹了GNN在結構化場景、非結構化場景和其他場景中的應用。讀完本書，你將對GNN的最新成果和發展方向有較為透徹的認識。
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隨著深度學習相關技術的發展，特別是卷積神經網絡技術的成熟，深度學習已經成為多種計算機視覺任務的常用工具。卷積神經網絡模型由於其強大的表徵能力，可以作為一種優秀主幹模型，但往往以較大的參數量和計算量為代價。本書從基本架構設計、新式通用組件、模型壓縮方法三個方面著手，試圖普遍地、一般地提升卷積神經網絡的精度和效率。書中介紹的方法與深度學習實踐聯繫緊密：現實生活中的視覺應用一般要求在一定的推理延遲、吞吐量、模型大小和功耗的約束下盡可能追求更高的精度，所以開發者既可以應用一種新的架構，可以用一些新式組件來提升現有架構，亦可以對一個精度更高也更大的模型應用壓縮技術使之滿足既定的效率約束條件。本書聚焦基礎，所提出的“結構重參數化”理論、新式模型結構和模型壓縮方法可以廣泛用於多種模型和多種任務。本書可為機器學習和計算機視覺領域的初學者和具備一定基礎的工程技術人員及研究人員提供參考
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79 折
本書首先介紹深度學習，並與其他機器學習模型進行比較，並闡述與TensorFlow互補的用於創建深度學習模型的技術，如Panda、Scikit-Learn和Numpy。隨後介紹有監督的深度學習模型，並使用單層的多個感知器構建淺層神經網絡，使用Tensorflow 2.0和Keras API創建真實的應用程序。隨後是數據增強和批處理規範化方法，並使用MNIST數據集訓練CNN。最後是使用自動編碼器的理論應用和無監督學習，以及使用tf-agent模型的強化學習。本書主要面向深度學習和機器學習API領域的數據科學家和程序員。
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本書主要介紹人工智能芯片設計相關的知識，包括作為人工智能芯片設計基礎的數字集成電路電路設計知識和數字集成電路系統設計知識，進而分析人工智能芯片設計面臨的挑戰，由此引出本書的重點：人工智能芯片的數據流設計和架構設計，包括了塊浮點數設計、卷積神經網絡數據量化算法、稀疏化算法、加速器系統控制策略、卷積層加速器設計、全連接層加速器設計等前沿技術。本書在幫助讀者獲得對人工智能芯片設計全面理解的基礎上，使讀者也能更好地把握人工智能芯片設計的重點和方向，為讀者在此領域進一步研究和開發打下堅實的基礎。 本書可作為普通高等學校電子信息類專業、人工智能專業、計算機類專業本科生的教材，也可作為從事人工智能芯片設計的工程技術人員的參考書。
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79 折
近些年來，在深度學習的推動下，人工智能步入新的發展階段。然而，隨著深度學習模型性能的提升，其計算復雜度也在不斷增加，深度學習模型的運行效率面臨巨大挑戰。在這種情況下，深度學習高效計算成為在更大范圍內應用人工智能的重要環節。本書圍繞深度學習模型計算，重點從深度學習模型優化、算法軟件加速、硬件架構設計等方面展開介紹深度學習高效計算，主要包括低秩分解、剪枝、量化、知識蒸餾、精簡網絡設計與搜索、深度神經網絡高效訓練、卷積神經網絡高效計算、大模型高效計算、神經網絡加速器設計等內容。 本書既適合高校相關專業學生，也可作為從業者的案頭參考。
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本書由中科院計算所、軟件所的專家學者傾心寫就，以“圖像風格遷移”應用為例，全面介紹智能計算系統的軟硬件技術棧。第2版以大模型為牽引進行更新，第1章回顧人工智能、智能計算系統的發展歷程，第2、3章在介紹深度學習算法知識的基礎上增加了大模型算法的相關知識，第4章介紹深度學習編程框架PyTorch的發展歷程、基本概念、編程模型和使用方法，第5章介紹編程框架的工作原理，第6章回顧深度學習所用的處理器結構從通用逐步走向專用的過程，第7章介紹深度學習處理器的體系結構應當如何應對大模型處理中的計算、訪存、通信瓶頸，第8章介紹基於BCL語言的高性能算子開發優化實踐，第9章介紹面向大模型的計算系統並以BLOOM作為驅動範例。本書適合作為高等院校相關專業的教材，也適合人工智能領域的科研人員參考。
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本書面向初學者介紹智能計算的相關概念、典型應用，採用研究性學習方法和P-MASE模型，按照引入問題、尋找方法、問題分析、問題求解、效果評價的模式，講授智能計算編程、數據獲取和預處理、數據可視化、預測數據的值、分類問題、聚類分析、神經網絡、智能圖像識別、時間序列數據的處理等知識，並給出了兩個綜合案例。本書深入淺出、案例豐富、可操作性強，適合作為高校智能計算相關課程的入門教材，也適合相關技術人員學習參考。
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