深度學習和自然計算是人工智能領域中的熱點研究方向。通過研究分析、模擬人腦的認知機理以及自然系統(tǒng)的智能行為和機制，構造相應的學習模型與優(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)絡基礎、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡、孿生神經(jīng)網(wǎng)絡、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優(yōu)化算法及其在圖像處理、數(shù)據(jù)處理等領域的應用。
本書是作者在從事多年人工智能、機器學習教學、科研工作積累的經(jīng)驗基礎上編纂而成。本書可作為高等學校計算機科學與技術、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，也可作為相關領域科研人員的參考書。