在数字技术飞速发展的当下，人工智能与区块链作为驱动社会变革的核心力量备受瞩目。本书聚焦这两大前沿技术的融合，为读者呈现其理论、应用与发展趋势。 本书以“融合创新”为主线，搭建全面的知识体系。本书共分5部分11章，其中理论基础部分从历史演进出发，借助数学工具，深入讲解相关核心概念等，奠定学习根基；核心技术部分从共识与验证算法出发，阐述关键技术，剖析技术融合路径；高级主题部分关注前沿领域，探讨安全与隐私及性能优化技术；研究前沿部分前瞻新兴技术影响，指明研究方向；应用设计部分结合真实项目案例，促进理论到实践的转化。 本书各章均设有丰富的问题与练习，帮助读者巩固所学知识、提升动手实践能力。同时，本书兼顾学术性与易读性，以通俗的比喻来解读复杂、深奥的理论知识，适合高等学校计算机科学与技术、软件工程、信息安全等相关专业的师生，以及从事人工智能、区块链领域研究的科研人员和技术人员使用。

第1部分 理论基础
第1章 人工智能与区块链融合导论
1.1 历史演进与核心概念
1.1.1 人工智能的发展历程
1.1.2 区块链技术的演进
1.1.3 AI-区块链融合系统的核心概念
1.2 数学预备知识
1.2.1 概率论与数理统计
1.2.2 线性代数
1.2.3 最优化理论
1.3 分布式计算模型与AI-区块链融合系统架构
1.3.1 分布式计算模型
1.3.2 AI-区块链融合系统架构
1.3.3 交互模式
1.4 AI-区块链融合系统设计原则与工程约束
1.4.1 AI-区块链融合系统设计原则
1.4.2 工程约束
问题与练习
第2章 算法基础
2.1 计算复杂性理论
2.1.1 基本概念与定义
2.1.2 计算复杂性分析方法
2.2 分布式系统：基础模型、算法与一致性模型
2.2.1 分布式系统基础模型
2.2.2 分布式算法
2.2.3 一致性模型
2.3 密码学原语
2.3.1 基础密码学
2.3.2 高级密码学原语
2.3.3 区块链中的密码学应用
2.4 博弈论与机制设计
2.4.1 博弈论基础
2.4.2 机制设计
2.4.3 区块链中的博弈
问题与练习
第3章 机器学习基础
3.1 统计学习理论
3.1.1 学习理论基础
3.1.2 泛化理论
3.2 优化方法
3.2.1 梯度优化
3.2.2 高阶优化方法
3.3 神经网络架构
……
第2部分 核心技术
第3部分 高级主题
第4部分 研究前沿
第5部分 应用设计