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本书从技术应用角度介绍了人工智能、大数据等相关技术。对人工智能基础概述、技术分类、基本原理、开发平台、应用场景、案例体验等的系统介绍能使读者快速建立起对人工智能技术的全貌认识，培养读者继续深入学习人工智能技术的浓厚兴趣。本书共9章内容，内容包括：人工智能概述、Python语言基础、机器学习与深度学习、计算机视觉、语音处理、自然语言处理、人工智能与大数据、智能机器人项目应用、新一代人工智能的发展与思考。本书融入课程思政元素，致力于不断提升读者的课程学习体验、学习效果，将价值塑造、知识传授和能力培养三者融为一体。本书可作为高等职业院校人工智能技术基础相关公共课教材，也可作为各类培训机构的人工智能、大数据、物联网、计算机、软件技术等相关专业的教材。本书也非常适合对人工智能、大数据等感兴趣的读者，以及需要快速了解人工智能全貌，为后续深入学习奠定基础的相关专业学生。为方便教学，本书配备电子课件、在线课程等教学资源。凡选用本书作为教材的教师均可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）注册后免费下载。如有问题请致信cmpgaozhi@sina.com，或致电010-88379375联系营销人员。
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目 录Contents前言二维码索引第1章人工智能概述 1.1 无处不在的人工智能1.1.1 什么是人工智能1.1.2 人工智能特征1.1.3 人工智能的四个要素1.2 人工智能发展历程1.2.1 三次浪潮简介1.2.2 人工智能的诞生1.2.3 第一次浪潮1.2.4 第二次浪潮1.2.5 第三次浪潮1.3 人工智能发展现状及趋势1.4 人工智能关键技术概述1.4.1 机器学习（Machine Learning）1.4.2 知识图谱(Knowledge Graph）1.4.3 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）1.4.4 人机交互（HMI）1.4.5 计算机视觉（Computer Vision）1.4.6 生物特征识别（BIT）1.4.7 增强现实/虚拟现实（AR/VR）习 题第2章Python语言基础 2.1 Python概述2.1.1 发展2.1.2 特点2.1.3 应用2.2 开发环境2.2.1 Python2.2.2 PyCharm2.2.3 Anaconda2.3 Python基础语法应用2.3.1 实例1：五角星2.3.2 实例2：回文诗2.3.3 实例3：冰雹猜想2.4 网络爬虫2.4.1 爬虫概述2.4.2 实例4：知己知彼2.5 数据分析2.5.1 数据分析概述2.5.2 实例5：冷暖自知2.6 数据可视化2.6.1 数据可视化概述2.6.2 实例6：脱贫攻坚习 题第3章机器学习与深度学习 3.1 机器学习应用场景3.1.1 机器学习应用范围3.1.2 自动驾驶3.2 机器学习概述3.2.1 人工智能、机器学习和深度学习的区别3.2.2 机器学习的发展3.2.3 机器学习的分类3.2.4 各主流框架基本情况3.3 监督学习与案例体验3.3.1 监督学习简介3.3.2 电影票房数据分析3.3.3 鸢尾花分类3.4 无监督学习与案例体验3.4.1 无监督学习简介3.4.2 使用K-Means对用户进行分类3.5 深度学习神经网络应用场景3.6 深度学习基本原理及技术发展现状3.6.1 深度学习概述3.6.2 深度学习相关概念3.6.3 人类视觉原理与神经网络原理3.6.4 感知器基本结构及训练3.7 案例体验习 题第4章计算机视觉 4.1 计算机视觉应用场景4.1.1 计算机视觉概述4.1.2 计算机视觉的应用4.2 计算机视觉基础与应用开发4.2.1 图像基础原理4.2.2 图像处理技术4.2.3 应用开发流程4.3 案例体验4.3.1 案例体验1:人脸检测4.3.2 案例体验2:边缘检测习 题第5章语音处理 5.1 语音处理概述及应用场景5.1.1 语音处理概述5.1.2 语音处理的应用5.2 语音处理基本原理及技术发展现状5.2.1 关键技术5.2.2 语音识别5.2.3 语音合成5.3 案例体验5.3.1 案例1：语音信号预处理5.3.2 案例2：语音识别习 题第6章自然语言处理 6.1 自然语言处理概述6.1.1 应用场景6.1.2 什么是自然语言处理6.1.3 自然语言处理的基本方法6.1.4 自然语言处理的研究方向6.1.5 自然语言处理的三个层面6.1.6 自然语言处理的难点6.1.7 自然语言处理的发展现状6.2 自然语言处理关键技术6.2.1 分词6.2.2 词性标注6.2.3 命名实体识别6.2.4 关键词提取6.2.5 句法分析6.2.6 语义分析6.3 案例体验6.3.1 案例体验1：分词6.3.2 案例体验2：TF-IDF关键词提取习 题第7章人工智能与大数据 7.1 应用场景7.1.1 购物推荐系统应用7.1.2 教育大数据应用7.1.3 交通大数据应用7.2 基本原理及技术发展现状7.2.1 大数据的特征7.2.2 大数据的关键技术7.2.3 大数据与云计算、物联网7.3 案例体验7.3.1 案例简介及环境安装7.3.2 设定爬取目标7.3.3 批量下载js文件7.3.4 javascript解析7.3.5 将爬取数据存储成csv文件习 题第8章智能机器人项目应用 8.1 概述与应用场景8.1.1 智能机器人概述8.1.2 机器人发展史8.1.3 机器人分类及应用8.2 智能机器人的技术实现8.2.1 控制算法8.2.2 动作的实现8.2.3 语音交互的实现8.3 案例体验8.3.1 项目要求8.3.2 方案设计8.3.3 实验步骤习 题第9章新一代人工智能的发展与思考 9.1 新一代人工智能发展趋势9.1.1 人工智能产业生态9.1.2 人工智能重点产业9.1.3 新一代人工智能技术发展趋势9.1.4 新一代人工智能产业发展趋势9.2 人工智能的安全、伦理和隐私9.2.1 人工智能带来的冲击和担忧9.2.2 人工智能安全与伦理问题9.2.3 人工智能的伦理法则9.2.4 小结习 题参考文献
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前 言Preface人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的发展已经有70多年的历史。近几年来，在AI技术突破和应用场景日益增加的推动下，人工智能正在深刻影响着诸多行业，例如交通、零售、能源、化工、制造、金融、医疗、天文地理、智慧城市等，引起经济结构、社会生活和工作方式的深刻变革，并重塑世界经济发展的新格局。人工智能技术在全球发展中的重要作用已引起国际范围内的广泛关注和高度重视，多个国家已将人工智能技术提升至关乎国家竞争力、国家安全的重大战略地位，并出台了相关政策和规划，从国家机构、战略部署、资本投入、政策导向、技术研发、人才培养、构建产业链和生态圈等方面集中发力，力求在未来全球竞争中抢占科技的制高点。人工智能技术及产业的蓬勃发展必然带来对人工智能人才的迫切需求，尤其是对实用型、创新型、复合型人才的需求。但现在我国人工智能领域的高端人才尤为紧缺，快速培养大量高质量人工智能人才成为当代社会的重要任务。泰克教育深耕信息与通信技术教育行业19年，在人才培养、教材研发、实训云平台开发等诸多方面都取得了非常好的成绩。在2019年3月，泰克教育推出了“泰克人工智能创新实践平台”，在广泛的实践过程中取得了良好的应用效果。基于在ICT行业的经验积累和在人工智能方面教学成果的沉淀，泰克教育组织多所院校老师，参与编写了本套“职业教育人工智能领域系列教材”，通过完备的人工智能技术知识的阐述与分析，让读者更好地了解人工智能技术。本书共分9章，第1章介绍人工智能概述，包括人工智能特征、发展历程、发展现状及关键技术等；第2章介绍Python语言基础，包括Python的特点及应用、开发环境，并通过融入思政元素的案例介绍Python基础语法、网络爬虫、数据分析及数据可视化等；第3章介绍机器学习与深度学习的应用场景、基本原理、技术发展及案例体验等；第4章介绍计算机视觉的应用场景、基础原理、应用开发及案例体验等；第5章介绍语音处理的应用场景、基本原理、技术发展及案例体验等；第6章介绍自然语言处理的应用场景、基本方法、研究方向、发展现状、关键技术及案例体验等；第7章介绍人工智能与大数据的应用场景、基本原理、技术发展及案例体验等；第8章介绍智能机器人项目应用的应用场景、技术实现及案例体验等；第9章介绍新一代人工智能的发展与思考，包括发展趋势、安全、伦理与隐私等。本书具有如下特色：（1）开发理念：落实立德树人，提高“五育并举、融合育人”水平。本书致力于提升读者的课程学习体验、学习效果，将价值塑造、知识传授和能力培养三者融为一体，使读者快速了解人工智能全貌，为后续深入学习奠定基础，培养继续深入学习人工智能技术的浓厚兴趣。（2）内容设计：引入企业案例，服务“高素质、高技能”人才培养。本书从技术应用角度讲述机器学习、深度学习、计算机视觉、语音处理、自然语言处理、智能机器人等相关技术。通过仿真案例、引入企业实际案例等，对人工智能基础概述、技术分类、基本原理、开发平台、应用场景、案例体验等展开系统介绍。（3）教学资源：建设多元化资源，推动“教师、教材、教法”三教改革。本书提供课程教学资源包，包括微课、实例、源代码、电子课件PPT及习题等，将在中国大学MOOC等在线学习平台开设线上课程，方便开展线上线下混合式教学。（4）编写团队：发挥双师特色，打造“高水平、结构化”教材编写团队。本书编写团队中有华中科技大学毕业的博士，杭州电子科技大学、武汉工程大学等院校毕业的硕士，由三位副教授和拥有淘宝（中国）软件有限公司、杭州华三通信技术有限公司、每日互动股份有限公司等企业工作经历的教师组成，有着丰富的实践经验和教学经验，较强的科研能力和教材编写能力。本书由潘益婷、钱月钟、章增优、马无锡主编，桂凯、徐欣欣、王丽亚、周杰、项朝辉参与了编写。感谢北京博海迪信息科技有限公司、温州市高等职业教育教材建设研究中心、温州市智能物联技术与应用协同创新中心等的各位专家、学者的指导。另外，本书引用了一些专著、教材、论文，以及网络上的成果、素材或图文，受篇幅限制没有在参考文献中一一列出，在此一并向原创作者表示衷心感谢。由于人工智能技术发展迅速，作者自身水平有限，书中难免有错误及不妥之处，恳请广大读者提出宝贵意见！编者联系邮箱：zjitc_pyt@qq.com。期望本书的出版，能够为高等职业院校及各类培训学校相关专业学生、广大爱好者了解人工智能、学习人工智能技术起到快速入门的指导作用，为后续深入学习奠定基础！编 者
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