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人工智能与人机博弈
人工智能技术从20世纪50年代诞生，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性技术科学。人机博弈是人工智能领域的一个重要分支。本书将从人工智能技术发展过程中的几次里程碑事件切入，带领读者从历史中总结和展望人工智能技术的研究方法论发展与未来应用前景。
强化学习
强化学习是机器学习领域的重要分支，本书作为该领域入门级教材，在内容上尽可能涵盖强化学习理论的各方面。本书共12章，大致分为3个部分：第一部分（第1-3章）介绍强化学习的基础知识；第2部分（第4-7章）讨论一些经典而常用的强化学习方法（动态规划、蒙特卡洛、时间差分、神经网络、自适应动态规划）；第3部分（第8-12章）为进阶知识，内容涉及策略迭代学习、值迭代学习、Q-学习、脱策学习、深度强化学习等。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
计算智能方法
本项目在现有教材的基础上，引入在人工智能广泛采用的动态进化算法，满足广大学生的需要。另外本项目将现有算法进行分类，学习内容逐章加深，并增加问题与思考部分，引导学生深入领悟算法的本质，这是本项目的一个显著创新点。其次，本项目将在申请人大量阅读现有最新文献的基础之上，设计最新颖的内容结构，给出最前沿的理论方法。最后，人工智能的蓬勃发展，也迫切需要全面最新的智能计算方法，作为高年级本科生教材，亦可供相关专业的研究人员和工程技术人员参考。
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