介紹人工智能入門知識(shí)

構(gòu)建人工智能通識(shí)體系

推動(dòng)人工智能普及教育

融合人工智能課程思政

第二版前言

近年來(lái)，隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展和日益成熟，技術(shù)實(shí)施成本不斷降低，人工智能在很多領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)落地，并取得了顯著的應(yīng)用效果。人工智能正在改變著各行各業(yè)，也在慢慢地改變我們的生活，人工智能時(shí)代已經(jīng)悄然來(lái)臨。

2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（國(guó)發(fā)〔2017〕35號(hào)）明確指出，人工智能已經(jīng)成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)，應(yīng)逐步開展全民智能教育項(xiàng)目，在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程、逐步推廣編程教育、建設(shè)人工智能學(xué)科，培養(yǎng)復(fù)合型人才，形成我國(guó)人工智能人才高地。

人工智能是個(gè)非常寬泛且變化較快的概念。其研究范疇包括知識(shí)表示、自動(dòng)推理、智能搜索、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能機(jī)器人等；應(yīng)用領(lǐng)域包括家居、零售、交通、醫(yī)療、教育、物流和安防等。自誕生以來(lái)，人工智能的技術(shù)、理論不斷發(fā)展，而且隨著應(yīng)用的不斷深入，其范圍在快速擴(kuò)大。有些觀點(diǎn)認(rèn)為，人工智能屬于社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)交叉領(lǐng)域，涉及數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、不定性論以及控制論等。因此，人工智能不僅僅是一個(gè)學(xué)科專業(yè)，作為一個(gè)新時(shí)代的技術(shù)核心，它更應(yīng)該是一種知識(shí)技能基礎(chǔ)，是一種普及型的知識(shí)平臺(tái)。通過(guò)推動(dòng)人工智能普及教育，結(jié)合大學(xué)傳統(tǒng)專業(yè)，形成“人工智能+傳統(tǒng)專業(yè)”的大學(xué)人才專業(yè)培養(yǎng)模式是加快建設(shè)人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)，培養(yǎng)人工智能相關(guān)復(fù)合型人才的一條重要途徑。

本書面向人工智能的初學(xué)者和愛好者，盡量使用通俗易懂的語(yǔ)言深入淺出地介紹人工智能相關(guān)知識(shí)，進(jìn)而推動(dòng)人工智能的普及教育。

全書共分為6章，第1章闡述了人工智能的基本概念、發(fā)展歷史、研究范式和應(yīng)用領(lǐng)域；第2章從鳶尾花經(jīng)典數(shù)據(jù)集入手，介紹了分類的基本概念、感知機(jī)和支持向量機(jī)兩種最基本的分類器，對(duì)分類器的工作步驟和多分類器設(shè)計(jì)進(jìn)行了講解；第3章主要圍繞回歸與聚類，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，并對(duì)常用的相似度計(jì)算方法進(jìn)行了敘述；第4章從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史出發(fā)，對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了綜合敘述，并介紹了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第5章從人眼成像出發(fā)，介紹了圖像信息處理的基本概念和發(fā)展歷史，從圖像處理到圖像分析，再到視頻分析，循序漸進(jìn)地介紹了人工智能在圖像和視頻信息處理中的應(yīng)用，最后結(jié)合圖像信息處理對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了詳細(xì)介紹；第6章圍繞自然語(yǔ)言處理，從其發(fā)展歷史、典型應(yīng)用、基本技術(shù)和特征提取4個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)闡述，并對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用進(jìn)行了相應(yīng)介紹。

本書第1章由周風(fēng)余完成，第4章由周風(fēng)余和朱振方合作完成，第2章、第3章、第5章和第6章由張廣淵完成，全書由張廣淵統(tǒng)稿。

本次改版在每一章都增加了課程思政案例和內(nèi)容，期望讀者在閱讀本書的過(guò)程中能有所感悟，并方便在教學(xué)中的使用。

感謝付晨、李克峰和楊光在課程思政案例方面所做的貢獻(xiàn)。本書在編寫過(guò)程中參考了很多文獻(xiàn)，在此謹(jǐn)向文獻(xiàn)的有關(guān)作者致以衷心的感謝。本書部分插圖由郭一諾和張馨月繪制，在此一并表示感謝。

由于作者水平有限，本書難免出現(xiàn)錯(cuò)誤和不妥之處，懇請(qǐng)廣大讀者不吝指正。

作者

2022年1月

目　　錄
第二版前言
第一版前言
第1章　緒論
1.1　人工智能的基本概念 6
1.2　人工智能的發(fā)展歷史 9
1.3　人工智能的研究范式 15
1.4　人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域 18
1.5　小結(jié) 22
第2章　基本分類
2.1　分類的概念 23
2.2　向量的基本運(yùn)算 28
2.3　分類器 29
2.4　分類識(shí)別技術(shù) 32
2.4.1　感知機(jī) 32
2.4.2　導(dǎo)數(shù)與微分 37
2.4.3　梯度下降法 39
2.4.4　SVM 45
2.5　測(cè)試與分類實(shí)現(xiàn) 50
2.5.1　測(cè)試 50
2.5.2　分類實(shí)現(xiàn) 50
2.5.3　多分類識(shí)別 51
2.6　小結(jié) 54
第3章　回歸與聚類
3.1　基本概念 55
3.1.1　機(jī)器學(xué)習(xí)的類別 55
3.1.2　變量之間的關(guān)系 57
3.2　回歸 59
3.2.1　回歸的概念 59
3.2.2　線性回歸 61
3.2.3　邏輯回歸 70
3.3　聚類 75
3.3.1　聚類的概念 76
3.3.2　K均值聚類算法 78
3.3.3　層次聚類算法 79
3.4　相似度計(jì)算 79
3.5　小結(jié) 84
第4章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
4.1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史 85
4.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類 89
4.2.1　生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 89
4.2.2　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 92
4.3　淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 94
4.3.1　多輸出感知機(jī) 94
4.3.2　多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 95
4.4　深度學(xué)習(xí) 103
4.4.1　深度學(xué)習(xí)模型 103
4.4.2　激活函數(shù) 105
4.4.3　深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)及發(fā)展 106
4.5　小結(jié) 107
第5章　圖像信息處理
5.1　人眼成像 108
5.2　圖像信息處理的基本概念 110
5.3　圖像采集及處理發(fā)展歷史 117
5.4　數(shù)字圖像處理 124
5.4.1　圖像的基本運(yùn)算 124
5.4.2　圖像增強(qiáng) 129
5.4.3　圖像分割 134
5.4.4　圖像壓縮 135
5.5　數(shù)字圖像分析 135
5.6　視頻分析 139
5.6.1　視頻的概念 139
5.6.2　運(yùn)動(dòng)檢測(cè) 141
5.6.3　目標(biāo)跟蹤 143
5.7　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 144
5.7.1　卷積 146
5.7.2　卷積層 149
5.7.3　池化層 152
5.7.4　AlexNet 155
5.8　小結(jié) 158
第6章 自然語(yǔ)言處理
6.1　自然語(yǔ)言處理的發(fā)展歷史 161
6.2　自然語(yǔ)言處理典型應(yīng)用 163
6.3　自然語(yǔ)言處理基本技術(shù) 166
6.3.1　詞法分析 166
6.3.2　句法分析 170
6.3.3　語(yǔ)義分析 171
6.3.4　語(yǔ)用分析 173
6.4　自然語(yǔ)言特征提取 173
6.4.1　詞袋模型BOW 174
6.4.2　N-Gram模型 175
6.4.3　Word2Vec模型 177
6.4.4　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 183
6.5　小結(jié) 185
參考文獻(xiàn)

1. 平面設(shè)計(jì)與制作項(xiàng)目化教程 [主編　李晨]
2. 后期影像剪輯技術(shù) [主編　郭建偉]
3. 人工智能概論（第二版） [主編　任云暉　丁紅　徐迎春]
4. 信息時(shí)代美育之道 [主編　劉宏宇　黎婭]
5. 數(shù)字媒體交互設(shè)計(jì)項(xiàng)目式教程（微課版） [主編　蘇陸]
6. 動(dòng)畫運(yùn)動(dòng)規(guī)律項(xiàng)目實(shí)例解析（微課版） [孫珊珊　袁維坤]
7. 自然語(yǔ)言處理 [主編　馮建周]
8. 新媒體內(nèi)容創(chuàng)作實(shí)務(wù)（微課版） [主編　覃思源]
9. 人工智能基礎(chǔ) [主編 余平 張春陽(yáng)]
10. 人工智能導(dǎo)論 [主編 王飛 潘立武]
11. Amazing！兒童英語(yǔ)自然拼讀分級(jí)教材（全8冊(cè)） [王玲　編著]
12. Spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù) [主編　劉仁山　周洪翠　莊新妍]
13. 毫無(wú)PS痕跡—你的第一本Photoshop書（第二版） [趙鵬 著]
14. 電視新聞制作（活頁(yè)式） [主編 王曉翠 劉傳琳]
15. C語(yǔ)言同步案例習(xí)題精解 [主編 肖朝暉]
16. Python程序設(shè)計(jì) [李國(guó)燕 王新強(qiáng) 劉佳 等編著]
17. 高等數(shù)學(xué)（下冊(cè)） [秦紅兵]
18. 智慧畜牧業(yè)技術(shù) [主編 連衛(wèi)民 張志明 王輝]
19. Python程序設(shè)計(jì)項(xiàng)目化教程（活頁(yè)式） [主編　盧鳳偉]
20. 人工智能算法與實(shí)踐 [主編　梁琨　張翼英]
21. 網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)與制作 [主編 王瀟 章明珠]
22. Python辦公自動(dòng)化—玩轉(zhuǎn)Excel [郝春吉 劉智楊 周永福 黃 詮]
23. Web安全基礎(chǔ)及項(xiàng)目實(shí)踐 [主編 鄭麗 安厚霖 崔俊鵬]
24. 電路與電子技術(shù)Ⅲ——模擬電子技術(shù) [主編 劉峰]
25. 線性代數(shù) [主編 惠小健 王震 盧鴻艷]
26. 信息安全技術(shù)基礎(chǔ)（第二版） [主編 張浩軍 陳莉 王峰]
27. 電氣與控制工程項(xiàng)目管理 [鄒紅利 滕璇璇 陳德山 編著]
28. 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)項(xiàng)目化教程（微課版） [主編 王艷萍 安華萍]
29. 自然拼讀背單詞：基礎(chǔ)英語(yǔ)4000詞（微課版） [陳雪　編著]
30. 剪枝——庭院常見植物修剪 [［英］大衛(wèi)·斯夸爾]