本书面向初学者介绍智能计算的相关概念、典型应用，并采用研究性学习方法和P-MASE模型，按照引问题、寻找方法、问题分析、问题求解、效果评价的模式，讲授智能计算编程、数据获取和预处理、数据可视化、预测数据的值、分类问题、聚类分析、神经网络、智能图像识别、时间序列数据的处理等知识，并给出了两个综合案例。本书深浅出、案例丰富、可操作性强，适合作为高校智能计算相关课程的门教材，也适合相关技术人员学习参考。
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前言
第1章 智能计算概述
1.1 人工智能与智能计算
1.2 培养“新医科”学生的素养
1.3 研究性学习方法与P-MASE模型
参考文献
第2章 智能计算编程基础
2.1 引入问题
2.2 寻找方法
2.3 问题分析
2.4 问题求解
2.5 效果评价
参考文献
第3章 数据获取和预处理
3.1 引入问题
3.2 寻找方法
3.3 问题分析
3.4 问题求解
3.5 效果评价
参考文献
第4章 数据可视化
4.1 引入问题
4.2 寻找方法
4.3 问题分析
4.4 问题求解
4.5 效果评价
参考文献
第5章 预测数据的值
5.1 引入问题
5.2 寻找方法
5.3 问题分析
5.4 问题求解
5.5 效果评价
参考文献
第6章 判断对象属于哪一类
6.1 引入问题
6.2 寻找方法
6.3 问题分析
6.4 问题求解
6.5 效果评价
参考文献
第7章 将对象划分为不同的类别——聚类分析
7.1 引入问题
7.2 寻找方法
7.3 问题分析
7.4 问题求解
7.5 效果评价
参考文献
第8章 让计算机像人脑一样思考
8.1 引入问题
8.2 寻找方法
8.3 问题分析
8.4 问题求解
8.5 效果评价
参考文献
第9章 如何让计算机看懂图像
9.1 引入问题
9.2 寻找方法
9.3 问题分析
9.4 问题求解
9.5 效果评价
参考文献
第10章 处理时间序列数据
10.1 引入问题
10.2 寻找方法
10.3 问题分析
10.4 问题求解
10.5 效果评价
参考文献
第11章 淋巴造影分类预测综合案例
11.1 引入问题
11.2 寻找方法
11.3 问题分析
11.4 问题求解
11.5 效果评价
参考文献
第12章 胸部CT影像检测综合案例
12.1 引入问题
12.2 寻找方法
12.3 问题分析
12.4 问题求解
12.5 效果评价
参考文献
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