周志华，南京大学计算机科学与技术系主任、人工智能学院院长、计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任、机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长。ACM/AAAS/AAAI/IEEE/IAPR/IET/CCF/CAAI会士，欧洲科学院外籍院士。中国计算机学会常务理事、中国人工智能学会副理事长。 周志华教授主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的研究工作。著有《机器学习》（西瓜书）等广受好评的著作，在本领域顶刊和顶会发表论文两百余篇，被引五万余次。现任AI Magazine顾问，Frontiers of Computer Science（FCS）、Artificial Intelligence等国内外知名期刊主编、副主编、编委等；也担任IJCAI理事会成员(2018-2023)，曾担任IJCAI顾问委员会委员、IJCAI 2021程序委员会主席、AAAI 2019程序委员会主席等会议职务。 俞扬，南京大学计算机科学与技术系和LAMDA教授，博导，主要研究领域为人工智能、机器学习、强化学习。 曾获2013年全国优秀博士学位论文奖。发表论文40余篇，包括多篇人工智能、机器学习和数据挖掘国际顶级期刊和顶级会议论文，受邀在IJCAI'18做Early Career Spotlight演讲、在IEEE ICA'17做主旨报告。入选2018年全球AI's 10 to Watch，获2018 PAKDD Early Career Award，并任FCS、Artificial Intelligence等多个一流期刊评审人和IJCAI、ICPR等会议领域主席、程序委员。 钱超，南京大学人工智能学院副教授、博导，国家优青。目前主要关注演化算法理论分析、安全演化算法设计与演化学习。作为第一作者在国际一流期刊和会议上发表二十余篇论文。担任IEEE计算智能分会生物启发计算理论基础任务组主席、IEEE演化计算技术委员会委员、中国人工智能学会青工委副秘书长、Memetic Computing编委、JCST和FCS青年副编。获ACM GECCO’11最佳理论论文奖、IDEAL’16 最佳论文奖，博士论文获中国人工智能学会、江苏省和南京大学优秀博士论文奖。
机器学习理论导引
周志华
评分 8.7分
机器学习领域著名学者周志华教授领衔的南京大学LAMDA团队四位教授合著 系统梳理机器学习理论中的七大重要概念或理论工具，并给出若干分析实例 机器学习理论内容浩瀚广博，旨在为机器学习理论研究的读者提供入门导引 本书旨在为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。在预备知识之后，全书各章分别聚焦于：可学性、（假设空间）复杂度、
机器学习
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者,
演化学习
周志华, 俞扬, 钱超
评分 暂无
演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题, 在实践中取得了许多成功, 但因其缺少坚实的理论基础, 在很长时期内未获得机器学习社区的广泛接受. 本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结. 全书共18 章, 分为四个部分: 第一部分(第1∼2 章) 简要介绍演化学习和一些关于理论研究的预备知识; 第二部分(第3∼6章) 介绍用于分析运行时间复杂度和逼近能力这两个演化学习的基
集成学习：基础与算法
评分 9.2分
本书是目前国内独本系统性阐述集成学习的著作。 集成学习的思路是通过结合多个学习器来解决问题，它在实践中大获成功——人称“从业者应学应会的大杀器”之一。 化繁为简：将复杂的原理简化为易于理解的表达，通俗易懂； 结构合理：兼具广度与深度。既阐述该领域的重要话题，又详释了重要算法的实现并辅以伪代码，更易上手； <p
南京大学人工智能本科专业教育培养体系
评分 8.5分
本书基于南京大学人工智能学院的主要学术带头人在人工智能人才培养方面的教学改革项目，对人工智能本科人才培养体系进行了梳理，汇集了以南京大学人工智能学院院长周志华教授和书记武港山教授为代表的一批知名教授和专家对创办一流大学人工智能教育的深入思考，是国内外第一部公开出版和发表的人工智能本科专业教育培养体系，对国内正在如火如荼开展的人工智能教育将起到很好的示范和引导作用。本培养方案侧重于人工智能领域
材料化学
材料科学的研究与应用涉及国民经济发展的各个领域。 材料化学是研究材料制备、组成、结构、性质和应用的科学。本书仅对当前材料化学发展迅速的领域和研究热点进行阐述。重点介绍了陶瓷新品种(包括超导材料)、磁性材料、分子电子学材料、功能高分子材料、薄膜材料、金属和合金材料、非线性光学材料和发光材料在传感器领域中的应用，以及材料化学实验技术有关内容。其特点是：①选择组织内容的时候，尽量反映前沿领域的新知
神经网络及其应用
周志华, 曹存根
本书特别邀请国内神经网络及相关领域的知名专家，分别对神经网络的理论基础及典型应用进行了讨论。内容涉及神经网络的学习方法、优化计算、知识理论、流形学习、过程神经元网络、随机二元网络、离散联想记忆神经网络以及神经网络在医学数据处理、汉语认知等方面的应用。文中通过丰富的文献资料和研究工作，对当前的最新进展做出回顾和分析，对学术研究有重要的参考价值。 本书适合计算机和自动化专业的研究生、教师、工程
凯米斯琦的化学DIY
龙琪//周志华
《凯米斯琦的化学DIY》内容简介：让我们一起从生活走进化学，你会发现《凯米斯琦的化学DIY》叙述的内容，全是你渴望知道的有趣的生活常识。化学作为一门基础学科，它的进步不断加深人类对物质世界的认识，不断提高人类改造物质世界的能力，并不断改善人类的生活。化学已渗透到国民经济和人民生活的各个方面，成为改造产业结构、推动经济发展、提高人民生活质量和满足社会多元化需要的重要因素。离开化学，人类的生活就
国家重点保护野生植物（三卷）
金效华 周志华 袁良琛 等 主编
人工智能与大数据（卷1）：基础概念和模型
[新加坡]周志华(Chew Chee Hua)
