本书是新一代人工智能实践系列教材之一，是一本系统介绍人工智能基础知识和基本原理的入门书籍，从经典人工智能入手，介绍知识表示、确定性推理、不确定性推理、专家系统和演化算法等。同时，也介绍了典型机器学习和深度学习的学习框架和方法，如决策树、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。 另外，本书以PyTorch、sklearn等为基础通过实践项目巩固人工智能的基础知识，帮助读者从理论和实践中提高人工智能的知识水平。
本书适合作为高等学校人工智能专业及计算机类相关专业的本科生、研究生学习人工智能的教材，也可作为人工智能领域从业人员或对人工智能感兴趣的读者的参考书。
