前  言
人工智能是目前发展迅速的学科，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，各高校纷纷开设了相关专业及课程。人工智能学科知识体系庞大，以数学知识为基础，也非常重视应用，因此在教学的过程中，算法案例和实验极其重要。
本书一共提供了21 个人工智能实验教学案例，涉及基于搜索求解、逻辑推理、贝叶斯网络、马尔可夫决策、监督学习、非监督学习、强化学习等各方面。所有的案例按教学方案的方式表述，从实验任务、实验过程、相关知识、教学目标、教学指导、考核要求等各方面进行说明。
本书实验算法及参考代码用Python 语言完成，学生在学习过程中还会用到keras、sklearn、numpy 等常用的软件库。通过对本书的学习，可以培养学生深入理解人工智能算法原理，提高学生对人工智能应用问题的研究、分析及解决能力。
本书可作为高等学校相关专业的人工智能案例课程教材。其内容配合了Stuart J. Russell 和Peter Norvig 的《人工智能--一种现代方法》这本流行的教材，可作为其配套实验书使用。
本书配套教学视频参见https://space.bilibili.com/21418302。
由于人工智能技术发展迅速，以及编著者水平限制，本书难免存在缺点和疏漏，恳请使用者不吝指正，以便修改。感谢三峡大学研究生课程建设项目（SDKC 202112）的资助。