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| 內容簡介： |
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本书主要是为非计算机和人工智能领域专业学生编写的人工智能通识教材，旨在培养具备AI基础知识和AI素养的高素质复合型人才。本书紧扣AI技术前沿，系统讲解核心概念、发展历程、主流学派及核心技术，涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、智能体及自然语言处理等领域，并通过无人驾驶、医疗诊断、智慧城市等典型案例，展现其广泛的应用场景。全书分为七讲：AI概览(基本概念与发展历史)、AI学习机制(AI算法与模型)、感知与认知智能(机器视觉与知识图谱)、智能体与智能系统(AI系统架构与大模型)、NLP与AI大模型(语言处理与生成式AI)、AI应用与发展(AI领域实践)、AI安全与伦理（AI问题与社会问题）。本书内容新颖实用，兼顾广度与深度，注重AI思维和素养的培养，弱化理论基础和实践门槛，助力读者构建AI知识体系，培养AI合规应用与伦理意识。
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| 關於作者： |
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王海涛，南京审计大学金审学院信息科学与工程学院教授，数据科学与大数据技术专业负责人，硕士生导师。江苏省人工智能学会理事、江苏省大数据专委会委员、江苏省应用型高校计算机学科建设专委会委员、计算机学会和通信学会高级会员、系统仿真学报编委，IEEE期刊、通信学报、电子学报和软件学报审稿专家。先后毕业于解放军通信工程学院和解放军理工大学获学士、硕士和博士学位。主持国家自然科学基金面上项目1项，主持和参与完成军队和省级科研项目多项，获军队科技进步二等奖1项、军队科技进步三等奖2项。研究方向主要包括：计算机网络、无线自组网、人工智能、信息安全、应急通信和大数据等。迄今，发表学术论文百余篇，出版著作7部，授权国家发明专利9项。
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| 目錄：
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目 录
第1讲 AI概览1
1.1 相关概念1
1.1.1 智能的定义1
1.1.2 人工智能的定义2
1.2 发展历程4
1.2.1 漫长孕育4
1.2.2 诞生成长5
1.2.3 曲折前行6
1.2.4 蓬勃兴起8
1.2.5 发展总结9
1.3 主流学派10
1.3.1 符号主义学派10
1.3.2 连接主义学派10
1.3.3 行为主义学派11
1.3.4 学派对比分析11
1.4 研究范畴12
1.4.1 学科内涵12
1.4.2 研究领域13
1.5 典型应用18
习题21
第2讲 AI学习机制22
2.1 机器学习22
2.1.1 机器学习概述22
2.1.2 机器学习分类24
2.1.3 常见的机器学习算法31
2.2 机器学习主要流程36
2.2.1 数据与数据集 D D机器学习的基石37
2.2.2 数据预处理38
2.2.3 模型训练与测试41
2.2.4 模型评估42
2.2.5 新样本预测42
2.3 深度学习常见模型43
2.3.1 卷积神经网络43
2.3.2 循环神经网络46
2.3.3 Transformer47
2.3.4 生成对抗网络48
2.3.5 深度强化学习49
习题51
第3讲 感知与认知智能52
3.1 机器视觉52
3.1.1 什么是机器视觉52
3.1.2 机器视觉的发展53
3.1.3 机器视觉的技术要素53
3.2 计算机视觉54
3.2.1 什么是计算机视觉54
3.2.2 计算机视觉的发展历程56
3.3 模式识别62
3.3.1 什么是模式识别62
3.3.2 模式识别的研究进展63
3.3.3 模式识别的核心任务63
3.3.4 模式识别的主要方法63
3.3.5 模式识别的发展趋势63
3.4 图像识别64
3.4.1 人类的图像识别能力64
3.4.2 图像识别的基础65
3.4.3 图形识别的模型66
3.4.4 神经网络图像识别67
3.5 图像理解67
3.5.1 图像数据处理67
3.5.2 图像分类69
3.5.3 图像分割70
3.6 计算机视觉的应用72
3.6.1 自动驾驶环境感知系统72
3.6.2 工业智能质检系统73
3.6.3 医疗影像辅助诊断系统74
3.7 知识表示75
3.7.1 知识和知识表示的概念75
3.7.2 知识表示方法75
3.7.3 知识图谱的价值76
习题79
第4讲 智能体与智能系统80
4.1 智能体与智能系统概述80
4.1.1 智能体组成要素81
4.1.2 智能系统的分类与演进82
4.1.3 大模型对智能体发展的影响83
4.2 智能体的基础理论与架构85
4.2.1 基础理论85
4.2.2 智能体的架构模式86
4.2.3 典型案例87
4.3 大模型与智能体的关键技术88
4.3.1 Transformer架构与自注意力机制88
4.3.2 预训练、微调与指令优化89
4.3.3 多模态融合90
4.3.4 复杂环境下的动态推理91
4.3.5 智能体的持续学习与进化91
4.4 构建基于大模型的智能体92
4.4.1 关键模块92
4.4.2 规划和决策能力93
4.4.3 记忆机制93
4.4.4 工具调用94
4.4.5 推理引擎：ReAct框架94
4.5 智能系统工程化实践95
4.5.1 需求分析与场景定制95
4.5.2 数据处理与管理95
4.5.3 模型选择与训练优化96
4.5.4 智能体设计与集成96
4.5.5 系统部署与运维96
4.5.6 开发工具链与框架97
4.6 未来技术趋势98
4.6.1 具身智能98
4.6.2 通用人工智能99
习题100
第5讲 NLP与AI大模型101
5.1 语言理解为何困难101
5.1.1 语言的千面之谜101
5.1.2 孩童的启示录101
5.1.3 机器的困境之旅102
5.2 NLP的核心任务102
5.2.1 基础处理技术：语言的解剖学102
5.2.2 深度理解技术：语义的破译工程103
5.2.3 内容生成技术：机器的创造力觉醒104
5.3 技术演进之路104
5.3.1 规则驱动时期(1950 D1989)：语言的“乐高积木”时代104
5.3.2 统计学习时期(1990 D2009)：概率开启的巴别塔105
5.3.3 深度学习革命(从2010年至今)：神经网络的觉醒105
5.4 语法分析与语义分析：解码语言的双重密码106
5.4.1 语法分析：语言的建筑学106
5.4.2 语义分析：意义的侦探术107
5.4.3 技术进化的双重奏108
5.4.4 现实挑战与人文思考109
5.5 处理数据与处理工具：从原始矿藏到精炼燃料109
5.5.1 数据集：NLP的原始矿脉109
5.5.2 处理工具：数据炼金术的熔炉110
5.5.3 现实难点：炼金术士的荆棘之路110
5.6 大语言模型的概念：数字化的语言基因111
5.6.1 无预设的进化111
5.6.2 动态的语义网络112
5.7 发展历程：从统计模型到认知革命113
5.7.1 统计机器翻译时代(2000 D2012)：笨拙的词语搬运工113
5.7.2 深度学习崛起(2013 D2017)：神经网络的启蒙运动113
5.7.3 预训练模型纪元(从2018年至今)：智能的寒武纪大爆发113
5.8 技术原理：智能涌现的数学密码114
5.8.1 Transformer：语言的时空折叠术114
5.8.2 训练范式知识的炼金术115
5.8.3 参数矩阵：智慧的量子纠缠116
5.8.4 计算炼狱：智能的物理代价116
5.9 应用场景：从文本生成到社会重构116
5.9.1 内容创作革命：数字缪斯的觉醒117
5.9.2 垂直领域突破：专业智能体的崛起117
5.9.3 多模态融合：跨维度的认知飞跃118
5.9.4 社会重构：文明演进的双刃剑118
5.10 生成式人工智能：创造力的数字觉醒119
5.10.1 多模态生成应用图谱119
5.10.2 技术基石：创造力的数学密码121
习题122
第6讲 AI应用与发展123
6.1 AI在自主智能系统中的应用123
6.1.1 无人驾驶汽车123
6.1.2 无人机集群124
6.1.3 探索机器人125
6.2 AI在制造业中的应用126
6.2.1 工业缺陷检测126
6.2.2 预测性维护127
6.3 AI在农业中的应用128
6.3.1 病虫害检测与管理128
6.3.2 智能采摘129
6.4 AI在智慧城市中的应用129
6.4.1 智能交通130
6.4.2 智慧能源管理131
6.4.3 智能废料管理132
6.5 AI在医疗健康中的应用133
6.5.1 医学影像智能诊断133
6.5.2 健康监测与远程医疗134
6.5.3 AI驱动的药物研发135
6.6 人工智能的未来发展趋势136
习题138
第7讲 AI安全与伦理139
7.1 AI安全和隐私问题139
7.1.1 AI安全性挑战139
7.1.2 AI隐私保护142
7.2 AI伦理和法律问题143
7.2.1 伦理与AI伦理概念143
7.2.2 AI伦理困境144
7.2.3 AI法律困境146
7.3 AI产生的其他社会问题147
7.4 AI安全与伦理问题的应对148
习题152
实验平台153
实验任务一 客户评价情感分析156
实验任务二 语音识别165
实验任务三 TTS文字转语音171
实验任务四 OCR文字识别173
参考文献177
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