本书系统地覆盖人工智能领域核心知识与关键技术，以“从基础到应用、从理论到实践”为脉络，全面搭建人工智能学习的完整知识框架。全书共14章，逻辑清晰、层层递进。开篇从人工智能概述入手，梳理学科定义、发展历程、三大流派与应用领域，奠定认知基础；随后依次讲解计算与计算思维、数据表示与管理、算力支撑、算法设计四大底层基石，阐明人工智能赖以运行的核心要素；进而深入知识表示与推理、问题求解、计算智能等经典技术模块，构建传统人工智能的理论体系；再聚焦机器学习、神经网络与深度学习，详解当代人工智能的核心算法与模型；最后落地自然语言处理、计算机视觉、生成式人工智能三大主流应用方向，并以人工智能伦理与安全收尾，兼顾技术发展与规范治理。内容兼顾基础性与前沿性，既包含数制转换、搜索算法、BP神经网络、遗传算法、粒子群优化算法等经典知识点，也覆盖深度学习、知识图谱、大语言模型、扩散模型、多模态生成、对抗样本等前沿技术，理论讲解通俗易懂，知识体系完整规范。每章配备习题，强化理解与巩固，助力读者掌握人工智能核心原理、培养计算思维与工程实践能力，建立全面、严谨、与时俱进的人工智能知识体系。

本书的适用对象广泛，可作为高等院校计算类专业导论课程的指定教材或非计算机类专业人工智能通识课程教材，也可供对计算机与人工智能领域感兴趣的广大读者作为入门参考用书。