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內容簡介： 本书依据高等学校人工智能、数据科学类课程体系改革的总体要求，参考教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》编写。本书以优化为主线，贯穿机器学习系统的建模与实现，系统搭建“理论一模型一算法一系统一应用”的多层次知识结构，注重从抽象理论走向工程实现，强调理论的可实践性，同时引入前沿研究成果，体现教材的先进性。 本书系统论述了以优化理论为基础的机器学习系统建模与性能优化全过程。全书内容涵盖最优化理论，动态系统与优化，多属性决策系统与优化，随机森林系统、深度学习系统与优化，分布式机器学习系统与优化，联邦学习系统与优化等内容，重点体现优化方法在各类机器学习系统中的贯通作用与应用价值，最后通过案例分析，突显理论与工程的紧密结合。 本书适合作为普通高等院校人工智能、机器学习、智能系统优化、系统科学等方向的高年级本科生、研究生的教材，也可供从事智能制造、数据建模与系统优化的工程技术人员参考。 關於作者： 党亚峥，博士，硕士生导师，上海理工大学管理学院，专业方向为智能优化。主讲研究生课程“最优化理论”“高级运筹学”“概率统计”，本科生课程“运筹学”“统计学”“时间序列分析”。近年来积极从事智能优化与运筹学领域的教学与科研工作，发表多篇论文，出版教材《分布式机器学习》。高岩，教授，博士生导师，上海理工大学管理学院，曾任管理学院常务副院长、现任上海系统科学研究院副院长，国务院学科评议组（系统科学）成员。2002年任博导，主要研究方向为系统分析与优化，招收系统科学、数学、控制科学等跨专业研究生。1992年获霍英东青年教师奖，2009年获全国优秀教师称号，凸显其在教学科研领域的双重成就。作为系统科学学科带头人，其跨学科背景与国际化学术轨迹，为系统分析与集成领域提供了重要学术支撑。

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