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| 內容簡介： |
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本书是人工智能技术应用专业的基础教材，以简单且生活化的实训案例为载体，讲解人工智能算法的基本原理，降低学习门槛。本书内容包括Python篇、机器学习篇、深度学习篇、计算机视觉篇以及自然语言处理篇。Python篇通过实训案例，让读者认识并掌握Python编程语言的基础。机器学习篇通过实训案例，让读者认识机器学习经典算法的基本原理和简单应用。深度学习篇通过实训案例，让读者了解多种神经网络模型的原理及其在生活场景中的运用。计算机视觉篇通过实训案例，让读者了解人工智能算法在计算机视觉领域的典型应用。自然语言处理篇通过实训案例，让读者了解人工智能算法在自然语言领域的典型应用。本书适合对人工智能感兴趣的在校学生、社会工作者以及其他零基础的读者，通过体验书中关于人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理等领域的案例，可以逐渐对人工智能有所认知，并具备初步的实践能力。
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| 關於作者： |
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杜辉，男，副教授、高级工程师，北京电子科技职业学院计算机技术系主任。获得北京市首席职业技能大赛指导教师，多次获得全国职业院校技能大赛优秀指导教师称号，多年来主讲计算机语言、数据结构、人工智能、移动应用开发方向课程获得同行和学生的好评。参加工作以来，一直从事教学一线工作，积极推进教学改革，作为专业带头人针对高职计算机类专业的课程教学内容，将“夯实基础、突出技能、鼓励创新”的培养思路贯穿于人才培养的全过程，创建了“基础、实践、创新螺旋递进”式教学体系，取得了显著成效，教改成果获得北京市教育教学成果二等奖。参与全国高等职业院校示范校重点专业建设、国家《移动应用开发专业教学资源库》等一批重点改革项目，承担《程序设计基础》课程的国家资源库建设工作。所带计算机技术系教学团队，先后在全国及北京职业院校技能大赛、软件设计竞赛、软件测试大赛、大数据技术竞赛、嵌入式设计竞赛等各种比赛获得一等奖20余项，学生获奖等级和数量在北京地区首屈一指。
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| 內容試閱：
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从可爱的“机器猫”到下棋的“阿尔法狗”，从 MCS51 单片机到英伟达的 GPU，编者
经历了信息技术蓬勃发展的 20 年。2017 年 3 月 5 日，2017 年政府工作报告指出，要加快
培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”首次被写入了全国政府工作报告。以人
工智能技术为代表的新一代信息技术已开始融入各行各业，成为变革社会的重要推动力，人
工智能已上升为国家战略。
社会对计算机视觉、语音识别、机器学习等技术的热情与日俱增，结合 Python 语言引
发了一场学习人工智能相关技术的潮流。然而，面对复杂的数学推导公式和广泛的行业应用，
我们深感需要编写一本人工智能入门、适合理工科学生快速学习的基础教材。本书编者团队
结合课堂教学特点和项目实践经验，摒除传统的人工智能类的数学基础要求高、测试难度大
等问题，设计了以案例为载体的、可验证测试的情境教学模块。
本书结合随机数（浙江）智能科技有限公司的“派 Lab”人工智能教学实训平台，解决
全校大范围的理工科学生对人工智能基础课程的高通用性、高扩展性和实验案例资源丰富的
人工智能开放实验平台的需求，全方位支撑课程教学、实操、考核及科研活动。
本书的内容如下：
（1）Python 篇 与机器沟通：通过五个实训案例，让读者认识 Python 语言，掌握
Python 编程的基本语法和 Python 标准库在人工智能技术中的运用。
（2）机器学习篇 让机器能决策：通过五个实训案例，让读者认识机器学习算法的基本
原理，理解处理回归、分类、聚类问题的方法，掌握机器学习算法在日常生活中的应用。
（3）深度学习篇 让机器会思考：通过五个实训案例，让读者认识深度学习算法的基本
原理，理解各神经网络模型的核心思想，掌握深度学习算法在现实场景中的运用。
（4）计算机视觉篇 让机器看得见：通过五个实训案例，让读者了解计算机如何识别并
处理图像，理解计算机视觉算法的基本原理，掌握计算机视觉领域的典型应用。
（5）自然语言处理篇 让机器读得懂：通过五个实训案例，让读者了解计算机如何识
别并处理语音和文字，理解自然语言处理算法的基本原理，掌握自然语言处理领域的典型
应用。
人工智能应用基础
本书的特色如下：
（1）建设人工智能在线教学实训平台，实现线上线下相结合，课内课外互通。利用该开
放实训平台，学生在课堂内未完成的实验任务，可以在课堂外继续完成。
（2）以案例作为知识点的载体，在案例中逐步讲解验证，使读者能够快速了解人工智能
相关的基本技术和方法，让人工智能技术的学习变得更简单。
（3）提供课件、源代码等供读者学习。为了配合课堂教学和自学，编者制作了高质量的
教学课件、案例源代码和学习视频等，并不断更新平台的实训案例。
本书由郭勇、赵瑞丰、杜辉任主编，由林励、李伟权、王亚楠任副主编，冷鹏、王青、
余婷、汪胜平参与编写，由王路群任主审。感谢曹静和随机数（浙江）智能科技有限公司在
本书的编排及代码验证工作中提供的支持。为了方便组织教学，本书配套的相关资料可通过
“派 Lab”人工智能教学实训平台查看并下载，平台网址：www.314ai.com。还可与本书编
者联系（E-mail：linlimcu@qq.com）。
图书编写是一项与时俱进的长久工程，需要在实践中不断检验和修改。同时，由于编者
水平有限，书中难免存在疏漏和不妥之处，敬请广大读者给予批评和指正。
编 者
2022 年 2 月
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