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| 編輯推薦： |
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内容全面升级，聚焦实用与前沿：全书全面更新Python及开发环境，新增Anaconda配置与实训指导，更贴合教学实际与初学者需求。
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| 內容簡介： |
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，是研究利用计算机系统实现人类智能的理论、方法和技术的科学。本书系统介绍了人工智能的基本内容和实用技能，主要包括人工智能的发展历程、人工智能首选开发语言Python、线性回归方法、几种主要的分类器、聚类分析算法、个性化推荐、语音识别技术和人脸识别应用等。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书以培养读者的人工智能素养、人工智能思维和人工智能基础应用能力为设计理念，以问题为导向、以项目为载体、以任务为目标来构建学习内容，突出人工智能的新内容、新技术和新应用。
本书可作为高等院校电子信息、人工智能技术应用等专业相关课程的教材，也可作为人工智能学习与实践的参考书供广大读者使用。
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| 關於作者： |
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宋楚平，男，1972年9月出生，1995年于湖北工业大学机电工程专业毕业获工学学士学位，2005年于西安交通大学计算机科学与技术专业毕业获工学硕士学位，现为南京科技职业学院教授。主要研究方向：人工智能及教育信息化。已发表学术论文40余篇，其中EI、中文核心及CSSCI检索10余篇，发明专利2项，出版教材5部。主持完成社科基金、省教育教学重点改革项目等多项。
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| 目錄：
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模块1 人工智能：开启智慧新时代 1
1.1 人工智能的缘起 1
1.1.1 什么是人工智能 1
1.1.2 人工智能的发展历程 2
1.1.3 人工智能的特征及典型应用 6
1.1.4 人工智能伦理 12
1.2 机器学习与深度学习 14
1.2.1 机器学习的含义 14
1.2.2 深度学习的崛起 15
1.2.3 神经网络的魅力 17
1.3 AIGC 17
1.3.1 AIGC的概念 17
1.3.2 AIGC的特征及核心技术 18
1.4 项目——小试牛刀：智能制作“人工智能发展简史”演示文稿 20
1.4.1 提出问题 20
1.4.2 解决方案 21
1.4.3 预备知识 21
1.4.4 任务1——拟定一个主题 22
1.4.5 任务2——生成和保存演示文稿 23
模块小结 25
课后习题 26
模块2 Python：人工智能开发语言 28
2.1 初识Python 28
2.1.1 Python简介 28
2.1.2 Python的特点及应用领域 29
2.2 Python开发环境搭建 30
2.2.1 安装Python 30
2.2.2 安装Anaconda 32
2.2.3 浅尝Python 34
2.3 Python编程基础 36
2.3.1 变量 36
2.3.2 分支结构 36
2.3.3 循环结构 38
2.3.4 组合数据类型 40
2.4 NumPy库基础应用 42
2.4.1 求解三元一次方程 42
2.4.2 数组计算 44
2.4.3 向量化处理 45
2.5 Matplotlib库基础应用 46
2.5.1 绘制柱状图 47
2.5.2 绘制散点图 48
2.6 项目1——精准扶贫计划 50
2.6.1 提出问题 50
2.6.2 解决方案 50
2.6.3 预备知识 50
2.6.4 任务1——从键盘输入方程的系数 50
2.6.5 任务2——调用roots函数求解方程 51
2.7 项目2——解读我国第 一、第二、第三产业的GDP发展趋势 51
2.7.1 提出问题 51
2.7.2 解决方案 52
2.7.3 预备知识 52
2.7.4 任务1——读取GDP数据并观察数据结构 52
2.7.5 任务2——绘制GDP数据的折线图 53
模块小结 54
课后习题 54
模块3 线性回归：预测未来趋势 57
3.1 认识机器学习 57
3.1.1 机器如何学习 57
3.1.2 机器学习算法 58
3.2 认识线性回归 60
3.2.1 线性回归的数学表达式 60
3.2.2 线性回归的几个概念 60
3.2.3 梯度下降法 62
3.3 项目1——预测二手车价格 63
3.3.1 提出问题 63
3.3.2 解决方案 63
3.3.3 预备知识 64
3.3.4 任务1——构建训练集和测试集 65
3.3.5 任务2——模型的构建与训练 67
3.3.6 任务3——模型的测试及评估 68
3.4 项目2——预测投保人医疗费用 70
3.4.1 提出问题 70
3.4.2 解决方案 70
3.4.3 预备知识 71
3.4.4 任务1——加载数据并进行数据预处理 73
3.4.5 任务2——训练和测试医疗费用预测模型 74
3.4.6 任务3——进一步改善模型性能 76
模块小结 78
课后习题 79
模块4 分门别类：帮你“分而治之” 81
4.1 分类器 81
4.1.1 什么是分类器 81
4.1.2 分类器如何工作 82
4.2 几种主要的分类器 82
4.2.1 决策树 82
4.2.2 贝叶斯分类器 83
4.2.3 k近邻分类器 84
4.2.4 支持向量机 85
4.2.5 神经网络 85
4.3 项目1——识别猫狗 86
4.3.1 提出问题 86
4.3.2 解决方案 86
4.3.3 预备知识 86
4.3.4 任务1——将图像信息转存为向量 89
4.3.5 任务2——批量生成样本数据 90
4.3.6 任务3——构建KNN模型 91
4.3.7 任务4——训练KNN模型 91
4.3.8 任务5——评估模型效果 92
4.3.9 拓展任务 94
4.4 项目2——辅助诊断乳腺癌 95
4.4.1 提出问题 95
4.4.2 解决方案 96
4.4.3 预备知识 96
4.4.4 任务1——构建训练集和测试集 98
4.4.5 任务2——构建和训练模型 99
4.4.6 任务3——评估模型诊断效果 100
4.4.7 拓展任务 101
模块小结 102
课后习题 103
模块5 物以类聚：发现新簇 105
5.1 聚类分析 105
5.1.1 何为聚类分析 105
5.1.2 常见聚类方法 107
5.1.3 聚类性能度量 107
5.2 k均值聚类 108
5.2.1 k均值算法 108
5.2.2 k均值算法应用提示 109
5.3 项目1——探究企鹅物种的分类 110
5.3.1 提出问题 110
5.3.2 解决方案 110
5.3.3 预备知识 111
5.3.4 任务1——样本数据的预处理 114
5.3.5 任务2——确定企鹅物种数量k的最佳值 116
5.3.6 任务3——绘制企鹅聚类后的散点图 118
5.4 项目2——电商客户分类 120
5.4.1 提出问题 120
5.4.2 解决方案 120
5.4.3 预备知识 120
5.4.4 任务1——选择最佳的客户群分类数目k 123
5.4.5 任务2——计算3类客户的RFM平均值 125
5.4.6 任务3——为3类客户提出营销建议 126
模块小结 128
课后习题 128
模块6 个性化推荐：主动满足你的需求 130
6.1 认识个性化推荐 130
6.1.1 个性化推荐的思路 130
6.1.2 推荐算法分类 132
6.1.3 推荐效果评估 139
6.2 项目1——推荐你喜爱的电影 141
6.2.1 提出问题 141
6.2.2 解决方案 142
6.2.3 预备知识 142
6.2.4 任务1——合并电影基本信息和评分记录 144
6.2.5 任务2——找到与某个用户最相似的n个用户 145
6.2.6 任务3——给某个用户推荐m部电影 147
6.3 项目2——推荐你要一起购买的商品 148
6.3.1 提出问题 148
6.3.2 解决方案 148
6.3.3 预备知识 149
6.3.4 任务1——将CSV文件数据转换为事务型数据 152
6.3.5 任务2——找出购物清单中频繁被购买的商品 153
6.3.6 任务3——提取有用的销售关联规则 155
模块小结 156
课后习题 156
模块7 语音识别：让机器对你言听计从 159
7.1 语音识别 159
7.1.1 语音识别简史 159
7.1.2 语音识别过程 160
7.2 深度神经网络 164
7.2.1 深度神经网络基础 164
7.2.2 卷积神经网络 165
7.3 项目1——利用卷积神经网络识别英文语音数字 168
7.3.1 提出问题 168
7.3.2 解决方案 168
7.3.3 预备知识 168
7.3.4 任务1——提取音频文件的语音特征数据 174
7.3.5 任务2——构建语音数字识别神经网络模型 175
7.3.6 任务3——利用训练好的模型来识别语音 177
7.4 项目2——自制一个简单的语音“阅读”器 178
7.4.1 提出问题 178
7.4.2 解决方案 179
7.4.3 预备知识 179
7.4.4 任务1——读取需阅读的文件内容 182
7.4.5 任务2——验证访问语音合成应用的令牌 183
7.4.6 任务3——调用文本在线合成API实现文本—语音转换 184
模块小结 186
课后习题 186
模块8 人脸识别：机器也认识你 188
8.1 人脸识别基础 188
8.1.1 人脸识别技术发展简史 188
8.1.2 人脸识别系统 189
8.1.3 人脸识别关键技术 191
8.2 认识OpenCV 193
8.2.1 OpenCV的框架结构 193
8.2.2 OpenCV中的人脸分类器 194
8.3 项目1——照片智能搜索 196
8.3.1 提出问题 196
8.3.2 解决方案 196
8.3.3 预备知识 196
8.3.4 任务1——训练人脸识别模型 201
8.3.5 任务2——利用训练好的模型来搜索照片 202
8.4 项目2——安全帽检测赋能安全管理 203
8.4.1 提出问题 203
8.4.2 解决方案 203
8.4.3 预备知识 204
8.4.4 任务1——准备训练模型用的样本集 209
8.4.5 任务2——训练YOLOv10模型 210
8.4.6 任务3——检测视频中的人员是否佩戴安全帽 212
模块小结 213
课后习题 214
参考文献 216
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