本书介绍迁移学习的基础、方法、技术和应用。迁移学习解决的是学习系统如何快速适应新场景、新任务和新环境的问题。迁移学习是机器学习中一个特别重要的领域。

就像人工智能特别是机器学习一样，迁移学习的概念也经历了几十年的演化。从早年的人工智能开始，研究人员就把迁移知识的能力当作智能的根本基石之一。迁移学习也有不同的名称，并以不同形式进行探索，包括类比学习（learning by analogy）、基于案例推理（case-based reasoning）、知识重用和重建、终身机器学习（lifelong machine learnig）、永无止境的学习（never-ending learning）和域适应（domain adaptation）等。除了人工智能和计算机科学外，迁移学习的概念也以不同的术语被研究。

本书分为两个部分。第一部分（第1-14章）介绍迁移学习的基础，其中第1章对迁移学习进行概述，第2-14章介绍迁移学习相关的各种理论和算法。第二部分（第15-22章）讨论迁移学习的许多领域。第23章是对全书的总结。

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