这本书的作者主张,我们所认为的计算机智能具有算法根源,他以一个整体视角来呈现这一观点,通过工程化的算法解决方案来展示实例并解释理论计算机科学和机器学习的方法。
书的第一部分介绍了基础知识。作者从一个解决组合问题的动手编程入门开始,重点在递归解决方案。书的第一部分的其它章节解释了最短路径、排序、深度学习和蒙特卡罗搜索。
计算工具的一个关键功能是高效处理大数据,第二部分的章节检查了如找出团、颜色、独立集、顶点覆盖和击中集等传统图问题,其后的章节涵盖了多媒体、网络、图像和导航数据。
第三部分详述了热门的研究领域,如机器学习、问题解决、行动规划、通用游戏玩家、多智能体系统,以及推荐和配置。 最后,在第四部分,作者使用了模型检查、计算生物学、物流、增材制造、机器人运动规划和工业生产等应用领域,来解释这些技术在现代环境中可能如何被利用。
这本书配备了全面的索引和参考资料,对人工智能和计算智能领域的研究者、实践者和学生都将具有价值。