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| 編輯推薦： |
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1.理论与实践深度融合本书采用“理论+实践”的双线教学模式，系统讲解人工智能核心知识，并精心设计了实验案例和实践环节。帮助读者将抽象的理论知识转化为实际应用能力，真正做到学以致用。2.前沿技术与伦理教育并重，配备微课视频等数字化资源全面覆盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿技术领域，并特别设置了人工智能伦理专题，深入探讨算法公平性、数据隐私保护等关键议题。这种技术能力+伦理素养的双重培养模式，既满足专业技能需求，又引导学生建立负责任的技术价值观，培养符合智能时代要求的复合型人才。3.新形态教材与跨专业适用性本书突破传统教材局限，采用二维码微课视频、在线实验等新形态教学手段，打造立体化学习体验。内容设计充分考虑不同专业背景学习者的学习需求，语言通俗易懂，案例丰富多样，既适合作为高校各专业人工智能通识课程教材，也可满足社会人士自主学习需求，助力各类读者把握人工智能发展机遇。
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| 內容簡介： |
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本书共8章。从人工智能发展简史和基础概念切入，循序渐进地讲解Python编程与数据分析基础、语音处理及其应用、机器学习基础、神经网络与深度学习、自然语言处理基础、计算机视觉等核心内容，并阐述了人工智能伦理及其对社会的影响，探讨算法偏见与公平性和数据隐私保护等前沿议题。本书设有“实践操作”环节，并为关键知识点配备了微课视频，帮助读者理解复杂知识。本书既可作为高等学校人工智能通识教育课程的教材，也可作为社会人士了解人工智能技术的入门读物。
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| 目錄：
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目录
第1章人工智能绪论
1．1人工智能概述
1．1．1什么是智能
1．1．2人工智能的孕育和诞生
1．1．3人工智能的概念与特征
1．1．4人工智能的基本研究内容
1．2人工智能的发展
1．2．1推理期
1．2．2知识期
1．2．3学习期
1．3人工智能分类
1．3．1计算智能、感知智能和认知智能
1．3．2弱人工智能、强人工智能
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生成式人工智能的应用场景
1．5人工智能的发展趋势
1．5．1技术发展趋势
1．5．2潜在应用领域
1．6本章小结
第2章Python编程与数据分析基础
2．1Python编程基础
2．1．1Python环境搭建
2．1．2数据类型与变量定义
2．1．3控制结构
2．1．4组合数据结构
2．1．5函数的定义与使用方法
2．1．6库介绍与导入方式
2．2数据分析基础
2．2．1数据收集
2．2．2数据清洗
2．2．3数据分析与可视化
2．3森林火灾数据集分析实验
2．4智能化编程
2．4．1智能化编程工具介绍
2．4．2GitHub Copilot示例
2．5本章小结
第3章语音处理及其应用
3．1语音处理基础
3．1．1语音处理概述
3．1．2语音识别技术
3．1．3声纹识别技术
3．1．4语音合成技术
3．2语音处理技术的典型应用
3．2．1智能语音助手
3．2．2语音导航系统
3．2．3语音交互教育产品
3．3语音处理实践
3．4本章小结
第4章机器学习基础
4．1有监督学习
4．1．1线性回归
4．1．2逻辑回归
4．1．3决策树
4．1．4随机森林
4．2无监督学习
4．2．1聚类分析
4．2．2主成分分析
4．3强化学习
4．3．1强化学习概述
4．3．2强化学习案例
4．4半监督学习
4．5基于Python编程的机器学习应用实践
4．5．1环境搭建
4．5．2常用的数据集
4．5．3机器学习的实现步骤
4．6本章小结
第5章神经网络与深度学习
5．1神经网络基础
5．1．1神经网络概述
5．1．2激活函数的作用与常见类型
5．1．3前馈神经网络与反向传播算法
5．1．4神经网络的应用案例
5．2深度学习基础
5．2．1卷积神经网络
5．2．2循环神经网络
5．2．3Transformer网络
5．2．4主流深度学习框架及实践案例
5．2．5GPU编程环境搭建与神经网络加速训练
5．3深度学习实验
5．4本章小结
第6章自然语言处理基础
6．1自然语言处理概述
6．1．1自然语言处理的基本概念
6．1．2自然语言处理的发展历程
6．1．3自然语言处理过程
6．2自然语言处理的关键技术
6．2．1自然语言理解
6．2．2自然语言生成
6．3语言模型
6．3．1语言模型的概念
6．3．2大语言模型
6．3．3提示词工程
6．4自然语言处理的应用
6．4．1机器翻译
6．4．2文本分类
6．4．3情感分析
6．5知识图谱及其应用
6．5．1知识图谱概念
6．5．2知识图谱应用
6．6自然语言处理实践
6．6．1数据加载与预处理
6．6．2基于TextBlob的可视化情感分析
6．6．3基于PyTorch的文本分类模型构建
6．6．4分类模型训练
6．7本章小结
第7章计算机视觉
7．1计算机视觉概述
7．1．1视觉及计算机视觉概念
7．1．2计算机视觉的发展历史
7．1．3计算机视觉的应用
7．2数字图像基础
7．2．1数字图像基础知识
7．2．2图像特征提取
7．3计算机视觉的基本任务
7．3．1图像分类
7．3．2目标定位
7．3．3目标检测
7．3．4图像分割
7．4深度生成模型
7．4．1生成对抗网络
7．4．2扩散模型
7．5计算机视觉应用
7．5．1人脸识别
7．5．2自动驾驶
7．5．3光学字符识别
7．6计算机视觉实验
7．6．1图像数据集
7．6．2图像特征提取
7．6．3图片分类
7．7本章小结
第8章人工智能伦理
8．1人工智能伦理与问题
8．1．1算法偏见与公平性问题
8．1．2数据隐私保护
8．1．3人工智能的可解释性
8．1．4人工智能决策的透明性
8．2人工智能对社会、经济与就业的影响
8．2．1产业结构调整与劳动力市场变革
8．2．2人工智能时代的职业发展与技能需求
8．2．3社会治理与法律监管
8．3本章小结
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
当今世界正经历一场由人工智能技术驱动的深刻变革。从ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，GAI)的突破性进展，到自动驾驶、智能医疗等领域的广泛应用，人工智能技术正在重塑我们的生产方式、生活方式和思维方式。在这一背景下，掌握人工智能基础知识已不再是计算机类相关专业学生的专属需求，而是数字时代每个公民都应具备的核心素养。本书正是为适应这一时代需求而编写，旨在帮助应用型院校非计算机类专业的学生和社会人士系统构建人工智能知识体系，加强面向未来的数字素养和创新能力。
本书在内容设计和编排上充分考虑了应用型人才的培养目标和学生的认知特点，采用“理论基础—技术解析—应用实践—伦理思考”的四维架构，将抽象的技术原理转化为易于理解的知识模块，并通过丰富的案例和实践环节强化学习效果。值得一提的是，本书创新性地采用了新形态教材建设模式，为关键知识点配备了微课视频，并设计了实验案例，使读者能够随时进行沉浸式学习，并通过实验案例进一步理解相关理论内容和实际应用场景。在内容选择上，既涵盖了Python编程、机器学习、深度学习等核心技术，也包含语音处理、计算机视觉、自然语言处理等热门应用领域，力求反映人工智能技术的发展。
作为一本面向通识教育的教材，我们特别注重培养学生的科技伦理意识和社会责任感。在系统讲解技术原理的同时，专门设章节探讨了人工智能带来的伦理挑战和社会影响，引导学生思考技术发展的边界和方向。我们相信，只有将技术能力与人文素养相结合，才能培养出真正适应智能时代需求的复合型人才。希望本书能帮助读者打开人工智能世界的大门，在掌握实用技能的同时建立起对技术发展的理性认知，为个人发展和社会进步贡献力量。
本书编写团队通过深入分析高等教育各个专业的人才培养目标、学生的认知特点和人工智能通识课的学时要求，布局八大板块内容，精心设计实验案例，力求为理工类、文史经管类和音体美类等专业的读者呈上一部好学易用、理实一体的佳作。其中，对于理工类专业学生，建议必修第1~8章内容； 对于文史经管类专业学生，建议必修第1~3章和第6~8章内容； 对于音体美类专业学生，建议必修第1章、第2章基础和第6~8章内容。本书作者李春英负责设计全书内容纲要和第1、3、8章的内容审定，汤志康负责编写第1章、第3章、第8章和其他章节的内容审定，刘锟负责编写第2章，张亮负责编写第4~5章，方明伟负责编写第6~7章。感谢杨泳琳、张晓薇、柏杨、曹晶晶、李倩玉、袁圆、李嘉伦、林凯瀚等在本书编撰过程中所做的工作。
本书适合作为高等学校人工智能通识教育课程的教材，也可作为社会人士的科普读物。
本书的课程网址如下： http://www.educoder.net/paths/biwoj6pu，读者可登录获取数字资源。
由于编者水平有限，书中难免存在疏漏和不妥之处，敬请广大读者批评指正。
编者
2025年3月
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