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内容简介

本教材内容包括人工智能概述、人工智能通用技术、机器学习与深度学习、人工智能典型应用场景与职业发展、人工智能法律与伦理、人工智能与职业发展。在内容的选取上，突出人工智能主流技术和典型案例，覆盖了目前市场上最常见的人工智能技术及应用。作者仔细研究了国内第一批人工智能创新应用平台的开放接口，归纳相应创新应用平台的共性内容，选取与图像、语音、自然语言处理等相关的人工智能通用技能，并针对这些通用技能安排了相应的实训。本书精心设计了适用于高职层次学生的人工智能体验式实训，借助人工智能开放平台上的API（应用程序接口），让学生对人工智能应用有直观的体验。教材中的程序均在Python 3环境中进行了验证，可以通过扫描二维码观看相应的操作视频。另外，教材精选人工智能行业典型应用，为学生的专业规划打开视野。本教材是人工智能通识教育的基础教材，适用于高职高专院校使用。教材提供了16课时及32课时两种教学计划推荐方案，分别适用于文科类专业及理工类专业。本教材也可作为人工智能爱好者的启蒙资料。

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ISBN：9787121376535

开本：16(185*260)

页数：204

字数：326.4

本书目录

绪论
第1章  人工智能概述
1.1  人工智能的概念
1.1.1  人工智能概念的一般描述
1.1.2  图灵测试
1.2  人工智能的发展历史
1.2.1  人工智能的诞生
1.2.2  第一次兴衰
1.2.3  第二次兴衰
1.2.4  第三次浪潮
1.2.5  人工智能与深度学习
1.3  人工智能技术的应用
1.3.1  智能家居与个人助理
1.3.2  智能安防
1.3.3  智慧医疗
1.3.4  电商零售
1.3.5  智能金融
1.3.6  智慧教育
1.3.7  智能客服
1.3.8  智能制造
1.3.9  自动驾驶
1.4  人工智能开发环境
项目1  搭建Hello AI开发环境
本章小结
习题1
第2章  计算机视觉及应用
2.1  计算机视觉概念
2.2  OCR及其应用
2.2.1  OCR基本概念
2.2.2  OCR常见应用
2.3  图像识别及其应用
2.3.1  图像识别基础知识
2.3.2  图像识别与深度学习
2.3.3  图像识别技术的应用
2.4  人脸识别及其应用
2.4.1  人脸识别概念
2.4.2  人脸识别应用
2.5  人体分析及应用
☆ OCR识别体验：公司文件文本化
项目2  公司会展人流统计
本章小结
习题2
第3章  语音处理及应用
3.1  语音处理的概念
3.1.1  语音识别的概念
3.1.2　语音合成的概念
3.2  语音处理的应用
3.2.1  语音识别的应用
3.2.2  语音合成的应用
☆ 语音合成体验：客服回复音频化
项目3  会议录音文本化（语音识别）
本章小结
习题3
第4章  自然语言处理及应用
4.1  自然语言处理的概念
4.1.1  自然语言处理发展历史
4.1.2  自然语言处理的一般流程
4.1.3  自然语言处理中的难点
4.2  自然语言处理的应用
4.2.1  机器翻译
4.2.2  垃圾邮件分类
4.2.3  信息抽取
4.2.4  文本情感分析
4.2.5  智能问答
4.2.6  个性化推荐
4.3  知识图谱及其应用
4.3.1  知识图谱的概念
4.3.2  知识图谱的特点
4.3.3  知识图谱的应用
☆ 自然语言处理体验：用户评价情感分析
项目4  客户意图理解
本章小结
习题4
第5章  智能机器人
5.1  智能机器人简介
5.1.1  智能机器人的定义
5.1.2  智能机器人的分类
5.1.3  智能机器人关键技术
5.2  服务机器人
5.2.1  服务机器人的概念
5.2.2  服务机器人的应用
5.3  无人车
项目5  智能问答系统
本章小结
习题5
第6章  机器学习与深度学习概述
6.1  机器学习简介
6.1.1  机器学习的定义
6.1.2  机器学习算法的分类
6.2  机器学习常用算法
6.2.1  线性回归
6.2.2  支持向量机
6.2.3  决策树
6.2.4  K-近邻算法
6.2.5  朴素贝叶斯算法
6.2.6  K均值聚类算法
6.3  神经网络简介
6.3.1  神经元结构
6.3.2  神经网络结构
6.4  深度学习简介
6.4.1  深度神经网络
6.4.2  卷积神经网络及原理
6.4.3  经典深度学习模型
6.5  主流深度学习框架及使用
6.5.1  TensorFlow简介
6.5.2  PyTorch简介
6.5.3  Caffe简介
6.5.4  PaddlePaddle
6.5.5  TensorFlow的使用
项目6  机器学习体验
项目7  深度学习体验
本章小结
习题6
第7章  AI典型应用案例与职业规划
7.1  人工智能在智能制造领域的应用
7.1.1  计算机视觉应用
7.1.2  设备预测性维护
7.2  其他行业产业中的人工智能应用
7.2.1  AI+机器人
7.2.2  AI+教育
7.2.3  AI+金融
7.2.4  AI+营销
7.2.5  AI+农业
7.3  人工智能应用研究热点
7.4  人工智能与工作岗位
7.4.1  机器人取代部分人类工作
7.4.2  消失与新增的岗位
7.5  职业规划
7.5.1  国家对人工智能的政策支持
7.5.2  人工智能工程技术人员职业要求
7.6  专业创新
7.6.1  AI+无人机应用创新
7.6.2  学生创新案例
项目8  创新体验：训练自己的分类模型
本章小结
习题7
第8章  人工智能法律与伦理
8.1  人工智能发展中的伦理问题
8.1.1  人工智能伦理问题
8.1.2  人工智能目前面临的问题
8.1.3  语音助手采集个人数据
8.1.4  性别偏见案例
8.1.5  肤色偏见案例
8.2  人工智能发展中的法律问题
8.2.1  人格权的保护
8.2.2  知识产权的保护
8.2.3  数据财产的保护
8.2.4  侵权责任的认定
8.2.5  机器人的法律主体地位
8.2.6  无人机立法
本章小结
习题8
附录A  人工智能项目实践
A-1  准备人工智能开发环境
A-2  注册成为AI开放平台开发者
A-3  利用FFmpeg软件进行音频格式转换
A-4  TensorFlow框架的安装配置
附录B  智能对话系统设计与实施
附录C  第一批AI国家开放创新平台功能
参考文献

展开

前言

前    言
人工智能自1956诞生以来，已经历经两次兴盛和低谷。近年来，随着人机大战中AlphaGo 以碾压式的姿态进入大众视野，并随着深度学习对图像的识别精度超过人类，人工智能产业迎来了第三次浪潮。时至今日，人们已经毫不怀疑人工智能将为人类历史带来巨大变革，大众更关心的是人工智能到底能给我们带来哪些变革？强大的人工智能会成为服务人类的“天使”，还是会成为统治人类的“魔鬼”？
本书编者对人工智能常见技术进行了研究，同时对包括阿里、百度、腾讯、科大讯飞等公司主持的国内第一批人工智能创新应用平台进行了梳理，归纳出人工智能通用技能。本教材定位于高职高专院校的非人工智能专业学生，以及其他对人工智能有兴趣的社会人员。教材内容精心设计，突出的特点是：
1. 面向高职院校学生的人工智能通识课程教材。
2. 实训精心设计，上手易、覆盖全、有梯度。
● 上手易：实训代码简洁，难度适当，用体验式实训来扫除学生对人工智能的陌生感和畏惧感。
● 覆盖全：实训照顾面广，涉及图像、语音技术、自然语言处理等多个人工智能技术领域。
● 有梯度：从语音、图像等单项技能到应答系统，从调用平台上的开放接口到训练自己的分类模型，实训呈现出螺旋上升趋势，实训之间有一定的梯度。
3. 精选人工智能行业典型应用，为学生结合本专业进行职业规划打开视野。
4. 以“生活中的人工智能应用”为切入点讲解知识点，以“工厂中的人工智能应用”为学生的实训项目案例。将人工智能各典型技术的讲解有机地融合到案例实践中，实现了理论与实践的无缝对接，达到基础知识学习、实践能力提高、创新素质培养同步完成的目标。
5. 采用本教材授课时，可以根据不同教学目的适当调整教学时数。典型的教学安排可以分为两种：
●  16课时，主要目的是人工智能通识课教育，可适用于文科学生。
 ? 讲授第1～8章全部理论内容，理论授课12课时。
 ? 安排4次体验，每次体验1课时，共4课时。
其中体验内容分别为“☆ OCR识别体验：公司文件文本化”“☆ 语音合成体验：客服回复音频化”“☆ 自然语言处理体验：用户评价情感分析”“☆ 智能问答系统”（见表1）。
表1  教学课时安排建议
章节	授课（实训）课时	授课（实训）课时
第1章  人工智能概述	2	4（2）
★ 项目1  搭建Hello AI开发环境		★
第2章  计算机视觉及应用	2（1）	4（2）
☆ OCR识别体验：公司文件文本化	☆	?
★ 项目2  公司会展人流统计		★
第3章  语音处理及应用	2（1）	4（2）
☆ 语音合成体验：客服回复音频化	☆	?
★ 项目3  会议录音文本化（语音识别）		★
第4章  自然语言处理	2（1）	4（2）
☆ 自然语言处理体验：用户评价情感分析	☆	?
★ 项目4  客户意图理解		★
第5章  智能机器人及无人车	2（1）	2（1）
☆ 项目5  智能问答系统	☆	☆
第6章  机器学习与深度学习概述	2	8（4）
★ 项目6  机器学习体验		★
★ 项目7  深度学习体验		★
第7章  AI典型应用案例与职业规划	2	4（2）
★ 项目8  创新体验：训练自己的分类模型		★
第8章  人工智能法律与伦理	2	2
合计（授课课时、实训课时）	16（4）	32（15）
●  32课时，除了人工智能通识课教育，更加强化项目实践训练，目的是消除读者对人工智能的畏惧感，唤起读者的创新意识。可适用于理工科学生。
 ? 讲授第1～8章全部理论内容，其中理论授课17课时，机器学习与深度学习部分稍稍展开讲解。
 ? 安排3次体验内容，以?标记，由教师直接讲解演示。
 ? 安排8次项目实训，共15课时。其中7次实践项目以★标记，每次2课时，共计14课时；1次实训项目以☆标记，共计1课时。
6. 本书还提供了教案、授课计划、PPT电子教案、实训项目视频录像、实训项目源代码、全书例子源代码、习题与问答题的答题要点、编程题的参考答案。
本书的写作得到了百度云智学院的帮助。钱晓忠负责第5、8章的编写；无锡职业技术学院黄翀鹏负责第6、7章的编写；百度云智学院认证讲师宋晨静工程师参与了实践项目的编写；史荧中负责其余章节的编写及全书的统稿；无锡职业技术学院蔡建军主审了本书。无锡职业技术学院胡丽丹老师对实训提出了很好的修改建议，在此表示衷心的感谢。
本书作者水平有限，书中还有错误和不妥之处，敬请读者批评、指正。

无锡职业技术学院  史荧中  钱晓忠
2020年4月

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