本书以人工智能实现算法为视角，系统阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能实现途径中的主要问题与解决方法。对于机器学习，在深入理解机器学习任务与关键问题的基础上，探讨监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四大类归纳学习问题的本质特性及其解决方案，同时论述作为归纳学习基础的相似性计算问题及其解决方法。对于人工神经网络，按照其关键问题是网络拓扑结构与学习方法的认识，分为前馈网络与反馈网络这两大类网络结构，阐述主要计算模型及其学习方法。最后对机器学习与人工神经网络下一步的发展趋势进行了展望。