本书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。