前言

信息技术日新月异，机器智能更是一个快速发展的领域，其所引发的社会变化和带来的社会影响也是巨大的。围绕这一领域的热点技术，如深度学习和强化学习，涉及一些基础数学知识，包括微积分、线性代数和优化理论等。机器智能作为计算机科学的一个应用，虽然涉及计算机体系结构、分布式系统、软硬件协同设计、算法与数据管理等诸多计算机理论知识，但其核心内容还是算法与数据。

AlphaGo战胜人类围棋大师，其实就是人类所创造的智能工具能力的胜利，是科学理性的胜利。AlphaGo的成功，证明了基于深度强化学习和蒙特卡洛树搜索方法的机器智能，在很多规则清晰的场景下完全可以比人类做得更好。

机器智能的领域不断扩大，遇到的问题也越来越多，需要人们不断创新，不断深入探究。近些年来的教学实践表明，对于一个新的知识领域，在具备一定的基础知识后，本科生完全有能力投入这一领域前沿技术的研究工作中。本书的目的就是要通过系统整理机器智能领域知识点，帮助本科同学迅速了解全貌，从而快速深入技术细节，为进一步的科研工作打下基础。

大凡与机器智能相关的技术，都需要训练有素的头脑，快速分析问题与解决问题的能力。所以，本科同学要想进入这个领域，除了解、掌握本书中的知识和实践操作外，还需要不断地训练自己思考问题和解决问题的能力。

本书的编写离不开清华大学iCenter智能系统实验室教师团队的协助，他们是马晓东、章屹松、王蓓和高英。本书在本科生课程“大数据智能”与“智能硬件”的实践教学中，根据反馈意见已经做了多次修订。实验室学生郑文勋、王亦凡、常嘉辉、吴垠鋆、冯杰、宋丹丹、钱鹏等多次担任课程或单元的助教，为本书的完善做出很大贡献。实验室SRT学生的多次学术活动，也为本书提供了有益的参考资料。

同时，我们也得到微软公司ETG团队的大力支持，他们是杨滔、章艳、刘士君、闫伟。微软公司除了提供云计算与机器学习服务支持外，还连续三届为清华iCenter——人工智能挑战赛提供了支持，极大方便了我们的课程教学和实验工作。

最后，感谢所有参与我们课程及挑战单元的同学们。他们朝气蓬勃，锐意进取，对未知领域充满好奇并进行着不知疲倦的探索。我们坚信，他们是学术和产业的希望及未来。

书中代码可从清华大学出版社网站www.tup.com.cn下载。

作者

2018年1月