本书共9章，主要介绍了人工智能在监督学习、非监督学习、强化学习3个领域的10种常见算法，包括kNN、贝叶斯、决策树、支持向量机、集成学习、K-means、线性回归、神经网络、卷积网络、Q-learning等。全书采用Python作为实现语言，通过大量原创图表及实用案例让读者参与和体验人工智能的决策过程，希望读者能够了解并掌握人工智能的常用算法。 本书配套的数字课程将在智慧职教（www.icve.com.cn）网站上线，读者可登录网站学习，授课教师可以调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程，详见智慧职教服务指南。此外，本书还提供了其他丰富的数字化课程教学资源，包括电子课件（PPT）、实训案例、资源文件及源代码等，教师可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com索取。 本书既可以作为高等职业院校的人工智能课程教材，也可以作为想了解机器学习技术及应用实践的人员的参考书。