随着互联网与物联网技术的蓬勃发展，各个领域的数据量呈现爆炸式增长，由此所带来的大数据积累为人工智能的发展提供了基础支撑．同时受益于计算机技术在数据采集、存储与计算等环节的突破，以及通过深层神经网络结构和算法来模拟人的大脑对信息的处理过程，通过输入与输出的非线性关系将低层特征转化成更高层的抽象表示，为人工智能的发展提供了更可靠的数据特征．在当前大数据和人工智能时代，建立有效的处理复杂数据的数学模型和算法，并从数据中获取有用的信息和知识以助力数字经济建设，这些一直是应用数学、统计学和计算机科学面临的重大问题．
由人工智能引领的新一轮科技革命和产业变革方兴未艾．大数据和人工智能的研究近年来逐渐成为科学和工程领域中的热点研究方向，在理论突破和应用创新上都取得了丰富的研究成果．其中，大数据方向的研究，包括数据信号采样、网络信号传输、数据集迭代重赋权算法求解、数学模型的构建与分析，以及复杂数据的处理与应用，这些都与前沿人工智能方法具有深刻的联系．此外，网络动力学方向的研究，在理论方面包括神经网络、复杂网络、计算智能、多智能体网络等，在应用方面包括网络协同控制、同步/分布式计算、机器学习等，这些为人工智能的发展提供了理论保障和应用实践．随着相关研究的推进，网络动力学为研究现实系统模型、分析系统动态行为以及优化控制过程等提供了有效的方法，并得到众多学者的关注，已成为应用数学和工程应用中重要的研究内容，并逐渐应用到智能控制、智能电网、智能交通等领域．
近年来，在系列国家自然科学基金项目(61403179，61877033，61773320，11601464，11702237，11771242，61833005，61907033，61773152，61773185，61877030，61502212)、国家社会科学基金项目(17BGL231)和中国博士后科学基金项目(2016M601698，2017T100318，2018M642129)等的支持下，国内大数据和人工智能的理论和应用基础研究取得了长足的进展．我们将近年来本领域有代表性的部分论文成果汇集成册，在《应用数学和力学》上专辑发表，希望能对我国大数据和人工智能领域的发展有所助益．
感谢期刊编辑部各位同志辛勤和认真的工作，使此专辑能及时出版．欢迎读者对本专辑提出批评和指正意见，使我们获得教益．