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| 本书的特色在于以信息论与人工智能的紧密联系为线索，讲解信息论在人工智能领域的主要应用。具体地，本书以机器学习、深度学习、强化学习、因果推断等领域的多个重要问题为背景，着力阐释信息论方法在人工智能模型训练、系统优化、功能分析等方面的理论作用，以提高学生对人工智能系统进行理论设计和分析的能力。全书分为6章：第1章主要阐述信息论与人工智能的基本关系；第2章讲解信息论的基本概念；第3章至第6章分别介绍和讨论信息论在经典机器学习、大语言模型、具身智能、强化学习等领域的应用。 本书可作为信息通信、计算机、人工智能等大类专业本科生及研究生的专业课教材， 也可供信息论与人工智能领域的科研人员阅读与学习。 |
| 杨洁，工学博士，教授，博士生导师，北京邮电大学人工智能学院党委书记。主要研究方向包括：大模型事实一致性增强、异常检测、基于大模型的推理方法等。建设北京市首批精品课程、国家级一流线下课程《信息论》，并担任主讲。主持完成国家自然科学基金面上项目2项。研究成果在IEEE JSAC、IEEE TNNLS、IEEE TVT、ICC等国际著名期刊和会议上发表。作为副主编编著出版《信息论基础》《信息论基础习题解答》《信源编码原理与应用》等教材。指导研究生荣获中国;互联网十大学生创新创业大赛银奖，指导本科生获得北京市优秀学士论文奖。 |
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