深度学习和自然计算是人工智能领域中的热点研究方向。通过研究分析、模拟人脑的认知机理以及自然系统的智能行为和机制，构造相应的学习模型与优化算法，利用先进的计算工具实现高效的计算智能方法，并用于解决实际工程问题是人工智能研究的重要途径。 本书共分11章，主要介绍人工智能、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、孪生神经网络、遗传算法、差分进化算法、粒子群算法、协同演化算法和多目标优化算法及其在图像处理、数据处理等领域的应用。 本书是作者在从事多年人工智能、机器学习教学、科研工作积累的经验基础上编纂而成。本书可作为高等学校计算机科学与技术、软件工程、人工智能及电子工程等专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为相关领域科研人员的参考书。