本书精选人工智能领 域中与搜索、博弈、优化 、机器学习、人工神经网 络、深度学习和多Agent 系统相关的26个实验案例 ，涵盖路径规划、棋类博 弈、目标识别、图像生成 、文本生成等多个方面， 提供详细的实验背景、目 的、要求、算法框架和编 程要点。本书启发性强、 系统性强、实操性强、前 沿性强，可支撑学生的人 工智能实践能力培养。 本书共分为9章。 章是人工智能基础；第2 章是Python编程基础；第 3～5章是状态空间搜索、 博弈树搜索和智能优化算 法；第6～8章是机器学习 、人工神经网络和深度学 习；第9章是多Agent系统 。 本书适合作为高等学 校计算机类、自动化类、 电气工程类、电子信息类 及相关专业本科生、低年 级研究生的“人工智能基 础实践”课程教材，也可 为从事人工智能相关研究 与应用的技术人员提供参 考。

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