人工智能技术导论图书介绍

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书籍导览

深入了解人工智能的精髓，由广东交通职业技术学院、陕西职业技术学院、广东机电职业技术学院三所院校的人工智能领域资深专家共同编写。本书还融入了金山、抖音等领先AI企业的最新技术实践，以及广东职教桥、荔峰科技等AI解决方案服务商的前沿案例，为读者呈现行业最前沿的专业内容。

本书内容系统全面，阐述清晰明了，非常适合高职院校、技师学院及应用型本科院校的学生使用。本书志在为读者构建人工智能领域的完整知识体系，无论是计算机相关专业的在校学生，还是对人工智能感兴趣的跨领域从业者，这本书都将成为理想的入门读物。作者将晦涩的理论与技术以通俗的方式加以阐释，同时保持学术的严谨性，确保内容的深度与广度。

在编撰本书的过程中，作者遵循以下五大核心理念：

一

全面覆盖

本书系统梳理了人工智能的核心板块，涵盖发展脉络、理论基础、核心算法、关键技术、伦理规范及社会影响等维度，为读者构建完整的人工智能知识架构。本书将引领每位读者探索人工智能的神奇世界，建立起既全面又系统的知识体系，让人人皆可轻松入门，全面把握这一塑造未来的核心技术。

二

理论与实践并重

本书不仅阐述了人工智能的理论基础，更深入浅出地解读了复杂的技术原理，并通过丰富的案例分析与贴近生活的实际应用，将抽象的理论转化为具体的技术演示。让读者的学习过程既充满趣味又高效实用，真正达成“通俗易懂”的编写初衷。

三

通俗易懂

人工智能属于高度专业化的领域，编者在编写过程中巧妙地化繁为简，力求让内容易于理解。无论读者是技术新手还是跨领域探索者，都能在这本书中找到适合自己的学习路径，轻松领悟并掌握人工智能的核心要义，让知识获取变得流畅且愉悦。

四

前沿性

人工智能是一个高速演进的领域，本书的编写紧跟时代脉搏，全力呈现最新的研究进展与行业动态，帮助读者洞察领域前沿，掌握正在塑造未来的知识与技术。通过通俗易懂的表达方式，本书让复杂的技术进步变得触手可及，让每位读者都能站在时代的潮头，感受人工智能带来的无限可能。

五

启发性

在本书中，编者鼓励读者不仅要掌握现有知识，更要培养符合AI时代特征的创新思维与问题解决能力，以应对未来人工智能浪潮席卷之下，人类社会将面临的深刻技术变革。本书不仅是知识的宝库，更是启迪智慧的灯塔。让我们在学习之路上不断挑战自我，以灵活的思维和坚定的信念，共同开创人工智能的新篇章。

本书适宜作为高职及应用型本科课程的教材使用，也可作为人工智能爱好者的自学指南。为帮助读者更好地理解和运用书中概念，每章末尾均配有习题。作为教学用书时，建议参考学时为32学时，学时分配方案如下表所示。

本书特色

本书以人工智能职业标准为核心，秉持“以学生为中心—职业标准融入—思政教育融入”的编写理念，通过项目案例激发读者的学习热情。

本书结合人工智能学科的现有成果及编者的教学实践经验，以全面、基础、典型、创新为原则，系统介绍人工智能的技术基础，涵盖机器学习、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、AIGC等热点及前沿议题。本书采用“概述+案例”的编写模式，使教材内容充实而非空洞，帮助读者掌握人工智能的基础知识和基本技能，建立运用科学方法解决问题的创新思维，以满足教学需求。

附录：图书目录

上下拉动翻看本目录

第1章 人工智能概述 1

1.1 人工智能简介 1

1.1.1 人工智能的定义 1

1.1.2 人工智能的分类 2

1.1.3 人工智能的起源和发展 3

1.1.4 人工智能的应用领域 7

1.2 人工智能技术领域 9

1.2.1 人工智能四要素 10

1.2.2 人工智能技术框架 11

1.2.3 人工智能技术的发展趋势 13

1.3 人工智能的意义及挑战 14

1.3.1 发展人工智能的战略意义 15

1.3.2 人工智能的挑战 16

1.4 人工智能初体验 17

1.4.1 百度EasyDL介绍 17

1.4.2 百度EasyDL应用——猫狗分类 18

1.5 本章总结 31

本章习题 31

第2章 机器学习 33

2.1 机器学习简介 33

2.1.1 机器学习的定义 34

2.1.2 机器学习的发展历程 35

2.1.3 机器学习的应用领域 38

2.2 机器学习进阶 40

2.2.1 机器学习的分类 40

2.2.2 机器学习的基本术语 44

2.2.3 机器学习的流程 47

2.2.4 机器学习的常用算法 48

2.3 深度学习与神经网络 56

2.3.1 深度学习 56

2.3.2 神经网络 59

2.4 机器学习的应用体验 63

2.4.1 线性回归——预测工资 63

2.4.2 逻辑回归——预测期末考试成绩能否及格 65

2.5 本章总结 67

本章习题 68

第3章 计算机视觉 70

3.1 计算机视觉简介 70

3.1.1 计算机视觉的发展历程 70

3.1.2 计算机视觉的实现原理 72

3.1.3 计算机视觉的典型应用 74

3.2 基于深度学习的视觉技术 75

3.2.1 图像分类 75

3.2.2 目标检测 77

3.2.3 图像分割 80

3.2.4 轨迹跟踪 81

3.3 OpenCV的基础 84

3.3.1 OpenCV的安装 85

3.3.2 OpenCV的图像处理 86

3.3.3 OpenCV的视频处理 88

3.4 计算机视觉的应用体验 90

3.4.1 基于OpenCV的人脸识别 90

3.4.2 基于百度EasyDL OCR平台的车牌识别 95

3.5 本章总结 108

本章习题 108

第4章 智能语音 109

4.1 智能语音简介 109

4.2 语音识别 110

4.2.1 语音识别的分类 110

4.2.2 语音识别的发展历程 111

4.2.3 语音识别系统的构成 114

4.2.4 语音识别预处理技术 115

4.2.5 传统的语音识别算法 117

4.2.6 基于神经网络的语音识别算法 119

4.3 语音合成 121

4.3.1 语音合成的分类 121

4.3.2 语音合成的发展历程 123

4.3.3 语音合成系统的构成 126

4.3.4 语音合成的典型方法 126

4.4 智能语音的应用体验 130

4.4.1 文本转换为语音 130

4.4.2 文本转换为语音文件 132

4.5 本章总结 134

本章习题 135

第5章 自然语言处理与AIGC 137

5.1 自然语言处理简介 137

5.1.1 自然语言处理的定义 137

5.1.2 自然语言处理的发展历程 138

5.1.3 自然语言处理的基本任务 139

5.1.4 自然语言处理的流程 147

5.1.5 自然语言处理的应用领域 147

5.2 AIGC简介 150

5.2.1 AIGC的定义 150

5.2.2 AIGC的奥秘 151

5.2.3 AIGC产业生态体系 153

5.2.4 AIGC的典型应用 154

5.3 国内外主流的AI大模型 155

5.3.1 OpenAI的GPT大模型 156

5.3.2 百度的文心大模型 157

5.3.3 科大讯飞的讯飞星火认知大模型 158

5.3.4 阿里云的通义大模型 159

5.4 AIGC的伦理与安全 159

5.4.1 AIGC的社会影响 159

5.4.2 AIGC的伦理与安全问题 160

5.5 AIGC的体验 163

5.5.1 推文的编写 163

5.5.2 AI作画 165

5.6 本章总结 169

本章习题 170

第6章 人工智能应用开发环境及工具 172

6.1 开发环境 172

6.1.1 PyCharm 172

6.1.2 Anaconda 174

6.1.3 Python第三方库的安装 177

6.2 常用开发工具 179

6.2.1 数据采集工具——八爪鱼 179

6.2.2 数据分析和共享工具——Power BI 181

6.2.3 页面设计工具——Qt Designer 183

6.2.4 数据标注工具——LabelImg 187

6.2.5 数据清理工具——OpenRefine 189

6.3 开发工具体验 190

6.3.1 天气预报 190

6.3.2 某购物平台数据采集与分析 195

6.4 本章总结 197

本章习题 198

图书信息

书名 ：《人工智能技术导论》

作者：赖小平

ISBN： 9787121486494

定价：39.80元

出版社：电子工业出版社

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