本書共8章。從人工智能發(fā)展簡史和基礎概念切入，循序漸進地講解Python編程與數(shù)據(jù)分析基礎、語音處理及其應用、機器學習基礎、神經網絡與深度學習、自然語言處理基礎、計算機視覺等核心內容，并闡述了人工智能倫理及其對社會的影響，探討算法偏見與公平性和數(shù)據(jù)隱私保護等前沿議題。本書設有實踐操作環(huán)節(jié)，并為關鍵知識點配備了微課視頻，幫助讀者理解復雜知識。
本書既可作為高等學校人工智能通識教育課程的教材，也可作為社會人士了解人工智能技術的入門讀物。
1. 理論與實踐深度融合
本書采用理論 實踐的雙線教學模式，系統(tǒng)講解人工智能核心知識，并精心設計了實驗案例和實踐環(huán)節(jié)。幫助讀者將抽象的理論知識轉化為實際應用能力，真正做到學以致用。
2. 前沿技術與倫理教育并重,配備微課視頻等數(shù)字化資源
全面覆蓋機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等前沿技術領域，并特別設置了人工智能倫理專題，深入探討算法公平性、數(shù)據(jù)隱私保護等關鍵議題。這種"技術能力 倫理素養(yǎng)"的雙重培養(yǎng)模式，既滿足專業(yè)技能需求，又引導學生建立負責任的技術價值觀，培養(yǎng)符合智能時代要求的復合型人才。
3. 新形態(tài)教材與跨專業(yè)適用性
本書突破傳統(tǒng)教材局限，采用二維碼微課視頻、在線實驗等新形態(tài)教學手段，打造立體化學習體驗。內容設計充分考慮不同專業(yè)背景學習者的學習需求，語言通俗易懂，案例豐富多樣，既適合作為高校各專業(yè)人工智能通識課程教材，也可滿足社會人士自主學習需求，助力各類讀者把握人工智能發(fā)展機遇。
當今世界正經歷一場由人工智能技術驅動的深刻變革。從ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，GAI)的突破性進展，到自動駕駛、智能醫(yī)療等領域的廣泛應用，人工智能技術正在重塑我們的生產方式、生活方式和思維方式。在這一背景下，掌握人工智能基礎知識已不再是計算機類相關專業(yè)學生的專屬需求，而是數(shù)字時代每個公民都應具備的核心素養(yǎng)。本書正是為適應這一時代需求而編寫，旨在幫助應用型院校非計算機類專業(yè)的學生和社會人士系統(tǒng)構建人工智能知識體系，加強面向未來的數(shù)字素養(yǎng)和創(chuàng)新能力。
本書在內容設計和編排上充分考慮了應用型人才的培養(yǎng)目標和學生的認知特點，采用理論基礎技術解析應用實踐倫理思考的四維架構，將抽象的技術原理轉化為易于理解的知識模塊，并通過豐富的案例和實踐環(huán)節(jié)強化學習效果。值得一提的是，本書創(chuàng)新性地采用了新形態(tài)教材建設模式，為關鍵知識點配備了微課視頻，并設計了實驗案例，使讀者能夠隨時進行沉浸式學習，并通過實驗案例進一步理解相關理論內容和實際應用場景。在內容選擇上，既涵蓋了Python編程、機器學習、深度學習等核心技術，也包含語音處理、計算機視覺、自然語言處理等熱門應用領域，力求反映人工智能技術的最新發(fā)展。
作為一本面向通識教育的教材，我們特別注重培養(yǎng)學生的科技倫理意識和社會責任感。在系統(tǒng)講解技術原理的同時，專門設章節(jié)探討了人工智能帶來的倫理挑戰(zhàn)和社會影響，引導學生思考技術發(fā)展的邊界和方向。我們相信，只有將技術能力與人文素養(yǎng)相結合，才能培養(yǎng)出真正適應智能時代需求的復合型人才。希望本書能幫助讀者打開人工智能世界的大門，在掌握實用技能的同時建立起對技術發(fā)展的理性認知，為個人發(fā)展和社會進步貢獻力量。
本書編寫團隊通過深入分析高等教育各個專業(yè)的人才培養(yǎng)目標、學生的認知特點和人工智能通識課的學時要求，布局八大板塊內容，精心設計實驗案例，力求為理工類、文史經管類和音體美類等專業(yè)的讀者呈上一部好學易用、理實一體的佳作。其中，對于理工類專業(yè)學生，建議必修第1~8章內容； 對于文史經管類專業(yè)學生，建議必修第1~3章和第6~8章內容； 對于音體美類專業(yè)學生，建議必修第1章、第2章基礎和第6~8章內容。本書作者李春英負責設計全書內容綱要和第1、3、8章的內容審定，湯志康負責編寫第1章、第3章、第8章和其他章節(jié)的內容審定，劉錕負責編寫第2章，張亮負責編寫第4~5章，方明偉負責編寫第6~7章。感謝楊泳琳、張曉薇、柏楊、曹晶晶、李倩玉、袁圓、李嘉倫、林凱瀚等在本書編撰過程中所做的工作。
本書適合作為高等學校人工智能通識教育課程的教材，也可作為社會人士的科普讀物。
本書的課程網址如下： http://www.educoder.net/paths/biwoj6pu,讀者可登錄獲取數(shù)字資源。
由于編者水平有限，書中難免存在疏漏和不妥之處，敬請廣大讀者批評指正。
編者
2025年3月
第1章人工智能緒論
1．1人工智能概述
1．1．1什么是智能
1．1．2人工智能的孕育和誕生
1．1．3人工智能的概念與特征
1．1．4人工智能的基本研究內容
1．2人工智能的發(fā)展
1．2．1推理期
1．2．2知識期
1．2．3學習期
1．3人工智能分類
1．3．1計算智能、感知智能和認知智能
1．3．2弱人工智能、強人工智能
1．4生成式人工智能
1．4．1生成式人工智能的基本原理
1．4．2生成式人工智能的應用場景
1．5人工智能的發(fā)展趨勢
1．5．1技術發(fā)展趨勢
1．5．2潛在應用領域
1．6本章小結
第2章Python編程與數(shù)據(jù)分析基礎
2．1Python編程基礎
2．1．1Python環(huán)境搭建
2．1．2數(shù)據(jù)類型與變量定義
2．1．3控制結構
2．1．4組合數(shù)據(jù)結構
2．1．5函數(shù)的定義與使用方法
2．1．6庫介紹與導入方式
2．2數(shù)據(jù)分析基礎
2．2．1數(shù)據(jù)收集
2．2．2數(shù)據(jù)清洗
2．2．3數(shù)據(jù)分析與可視化
2．3森林火災數(shù)據(jù)集分析實驗
2．4智能化編程
2．4．1智能化編程工具介紹
2．4．2GitHub Copilot示例
2．5本章小結
第3章語音處理及其應用
3．1語音處理基礎
3．1．1語音處理概述
3．1．2語音識別技術
3．1．3聲紋識別技術
3．1．4語音合成技術
3．2語音處理技術的典型應用
3．2．1智能語音助手
3．2．2語音導航系統(tǒng)
3．2．3語音交互教育產品
3．3語音處理實踐
3．4本章小結
第4章機器學習基礎
4．1有監(jiān)督學習
4．1．1線性回歸
4．1．2邏輯回歸
4．1．3決策樹
4．1．4隨機森林
4．2無監(jiān)督學習
4．2．1聚類分析
4．2．2主成分分析
4．3強化學習
4．3．1強化學習概述
4．3．2強化學習案例
4．4半監(jiān)督學習
4．5基于Python編程的機器學習應用實踐
4．5．1環(huán)境搭建
4．5．2常用的數(shù)據(jù)集
4．5．3機器學習的實現(xiàn)步驟
4．6本章小結
第5章神經網絡與深度學習
5．1神經網絡基礎
5．1．1神經網絡概述
5．1．2激活函數(shù)的作用與常見類型
5．1．3前饋神經網絡與反向傳播算法
5．1．4神經網絡的應用案例
5．2深度學習基礎
5．2．1卷積神經網絡
5．2．2循環(huán)神經網絡
5．2．3Transformer網絡
5．2．4主流深度學習框架及實踐案例
5．2．5GPU編程環(huán)境搭建與神經網絡加速訓練
5．3深度學習實驗
5．4本章小結
第6章自然語言處理基礎
6．1自然語言處理概述
6．1．1自然語言處理的基本概念
6．1．2自然語言處理的發(fā)展歷程
6．1．3自然語言處理過程
6．2自然語言處理的關鍵技術
6．2．1自然語言理解
6．2．2自然語言生成
6．3語言模型
6．3．1語言模型的概念
6．3．2大語言模型
6．3．3提示詞工程
6．4自然語言處理的應用
6．4．1機器翻譯
6．4．2文本分類
6．4．3情感分析
6．5知識圖譜及其應用
6．5．1知識圖譜概念
6．5．2知識圖譜應用
6．6自然語言處理實踐
6．6．1數(shù)據(jù)加載與預處理
6．6．2基于TextBlob的可視化情感分析
6．6．3基于PyTorch的文本分類模型構建
6．6．4分類模型訓練
6．7本章小結
第7章計算機視覺
7．1計算機視覺概述
7．1．1視覺及計算機視覺概念
7．1．2計算機視覺的發(fā)展歷史
7．1．3計算機視覺的應用
7．2數(shù)字圖像基礎
7．2．1數(shù)字圖像基礎知識
7．2．2圖像特征提取
7．3計算機視覺的基本任務
7．3．1圖像分類
7．3．2目標定位
7．3．3目標檢測
7．3．4圖像分割
7．4深度生成模型
7．4．1生成對抗網絡
7．4．2擴散模型
7．5計算機視覺應用
7．5．1人臉識別
7．5．2自動駕駛
7．5．3光學字符識別
7．6計算機視覺實驗
7．6．1圖像數(shù)據(jù)集
7．6．2圖像特征提取
7．6．3圖片分類
7．7本章小結
第8章人工智能倫理
8．1人工智能倫理與問題
8．1．1算法偏見與公平性問題
8．1．2數(shù)據(jù)隱私保護
8．1．3人工智能的可解釋性
8．1．4人工智能決策的透明性
8．2人工智能對社會、經濟與就業(yè)的影響
8．2．1產業(yè)結構調整與勞動力市場變革
8．2．2人工智能時代的職業(yè)發(fā)展與技能需求
8．2．3社會治理與法律監(jiān)管
8．3本章小結
參考文獻
書單推薦
