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內容簡介： 本书是专为人工智能及相关专业高年级学生编写的“模式识别与机器学习”基础课程教材。本书遵循技术发展的自然脉络，结合模式识别问题介绍机器学习的理论与方法，可帮助学生快速入门；基于统计学习理论构建机器学习的内容体系，可助于学生深刻领悟并牢牢掌握基本理论和方法；顺应深度学习、大模型等前沿技术发展趋势，调整了机器学习的内容结构，强调非监督学习在聚类和表示学习中的重要性，可激发学生探索深度学习和大模型的兴趣。本书可以作为智能科学、计算机科学与技术、自动化等专业的高年级本科生和研究生的教材，同时也可以作为对人工智能领域感兴趣的研究者、工程技术人员及自学者的参考用书。 關於作者： 徐蔚然，北京邮电大学副教授，博士生导师。长期从事人工智能与机器学习的科研与教育工作，在ACL、AAAI、SIGIR、EMNLP、NAACL等顶级学术会议发表该方向的研究论文100多篇。多次在NIST主办的TREC测试和TAC评测中获得最好成绩。并以负责人或主要成员参与多项国家自然科学基金、863项目等，参与完成国家重点研发计划，教育BU科研基金项目多项。出版《人工智能导论》教材1项，以主要负责人完成北京市教Wei主持的市属高校人工智能通识教育课程建设；以主要负责人完成大学前人工智能导论公开课建设，并在哔哩哔哩官网广受关注。

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