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本书围绕人工智能技术应用框架和认知规律，将“德”与“技”有机结合，由浅入深从“理念—开发—数据—算法—技术—产品—行业—情感”8个认知层面对人工智能技术进行剖析，构建全栈知识体系。本书基于BOPPPS教学方法重构教学环节，主要分为“导入—学习目标—知识探索—案例体验—拓展阅读—本章总结—学习评价—思考探索”8个环节，根据内容适时穿插案例，使读者通过项目实践获得所学即所用的成就感。本书配套案例源代码、习题、教学课件等资源。本书可以作为高等院校人工智能技术、电子信息类、机电一体化、应用电子技术及相关专业的教材，也可以作为相关技术人员的参考用书。

目录

第1章  人工智能来龙去脉	1
知识探索	2
1.1  人工智能的内涵、特点和分类	2
1.1.1  人工智能的内涵	2
1.1.2  人工智能的特点	3
1.1.3  人工智能的分类	4
1.2  人工智能的发展史	4
1.2.1  起步发展期	6
1.2.2  反思发展期	6
1.2.3  应用发展期	6
1.2.4  低迷发展期	6
1.2.5  稳步发展期	7
1.2.6  蓬勃发展期	7
1.3  人工智能的应用	7
1.3.1  人工智能在交通领域中的应用	8
1.3.2  人工智能在医疗领域中的应用	8
1.3.3  人工智能在金融领域中的应用	8
1.3.4  人工智能在家居领域中的应用	9
1.3.5  人工智能在教育领域中的应用	9
1.3.6  人工智能在制造领域中的应用	9
1.3.7  人工智能在农业领域中的应用	10
1.4  人工智能的未来发展趋势	10
案例体验	11
拓展阅读	12
本章总结	12
学习评价	13
思考探索	14
【参考文献】	15
第2章  人工智能系统开发流程	16
知识探索	17
2.1  人工智能系统构成	17
2.2  人工智能系统开发流程	19
2.2.1  分析业务需求	20
2.2.2  采集/收集数据	21
2.2.3  标注数据	21
2.2.4  训练模型	21
2.2.5  评估模型效果	21
2.2.6  部署模型	21
2.3  人工智能系统开发环境	23
2.3.1  Python	23
2.3.2  PyCharm集成开发环境	24
2.3.3  Anaconda库管理工具	24
2.3.4  常用第三方库	25
案例体验	27
拓展阅读	31
本章总结	32
学习评价	33
思考探索	33
第3章  人工智能数据需求	34
知识探索	35
3.1  事物、数据与信息	35
3.1.1  事物与数据	35
3.1.2  数据与信息	36
3.1.3  数据的类型	37
3.2  大数据的基本特征	39
3.2.1  数据量大	39
3.2.2  数据类型繁多	40
3.2.3  处理速度快	41
3.2.4  价值密度低	42
3.3  大数据的作用	42
3.3.1  改变经济社会管理方式	43
3.3.2  促进行业融合发展	44
3.3.3  推动产业转型升级	44
3.3.4  助力智慧城市建设	45
3.3.5  创新商业模式	45
3.3.6  改变科学研究的方法论	46
3.4  人工智能依赖大数据	46
3.4.1  人工智能与大数据的联系	46
3.4.2  人工智能与大数据的区别	47
案例体验	48
拓展阅读	56
本章总结	56
学习评价	57
思考探索	58
【参考文献】	59
第4章  人工智能计算方法	60
知识探索	61
4.1  数据的运算与算法	61
4.1.1  数据的运算方法	61
4.1.2  算法的定义和特征	61
4.1.3  算法的实现流程	63
4.2  人工智能算法	63
4.2.1  人工智能算法的分类	64
4.2.2  机器学习	65
4.2.3  深度学习	71
4.3  人工智能算法工具	76
4.3.1  常用开源框架	76
4.3.2  算法应用基本方法	78
案例体验	79
拓展阅读	85
本章总结	86
学习评价	87
思考探索	87
【参考文献】	89
第5章  人工智能关键技术	90
知识探索	91
5.1  计算机视觉技术	91
5.1.1  图像处理基础	93
5.1.2  图像分类	94
5.1.3  目标检测	97
5.1.4  图像分割	98
5.2  智能语音技术	101
5.2.1  智能语音系统构成	101
5.2.2  智能语音的应用	105
5.3  自然语言处理技术	106
5.3.1  自然语言处理任务层级	107
5.3.2  自然语言处理技术体系	108
5.3.3  自然语言处理应用	109
5.4  知识图谱技术	111
5.4.1  知识图谱认知	111
5.4.2  知识图谱构建流程	114
案例体验	116
拓展阅读	127
本章总结	128
学习评价	129
思考探索	129
【参考文献】	131
第6章  人工智能产品形态	132
知识探索	133
6.1  人脸识别类产品	133
6.1.1  人脸识别发展现状	134
6.1.2  人脸识别关键技术	135
6.1.3  人脸识别应用领域	138
6.2  智能机器人产品	140
6.2.1  智能感知系统	142
6.2.2  智能决策系统	142
6.2.3  智能执行系统	143
6.2.4  智能交互系统	144
6.3  智能推荐类产品	144
6.3.1  智能推荐系统概述	145
6.3.2  智能推荐基本思想	146
6.3.3  智能推荐系统流程	147
6.3.4  智能推荐系统实例	149
6.3.5  智能推荐系统应用领域	152
6.4  智能语音类产品	152
6.4.1  智能语音助手发展历程	153
6.4.2  智能语音助手关键技术	154
6.4.3  智能语音助手应用领域	154
案例体验	155
拓展阅读	159
本章总结	160
学习评价	161
思考探索	161
【参考文献】	163
第7章  人工智能行业应用	164
知识探索	165
7.1  人工智能+工业	165
7.1.1  工业机器人	165
7.1.2  智能物流	168
7.1.3  智能工厂	171
7.1.4  制造强国	173
7.2  人工智能+医疗	175
7.2.1  医疗机器人	175
7.2.2  智能诊断与诊疗	177
7.2.3  智能健康管理	178
7.3  人工智能+服务	179
7.3.1  智能交通服务	180
7.3.2  智能银行服务	182
7.3.3  智能客户服务	185
7.3.4  智能家居服务	186
案例体验	188
拓展阅读	191
本章总结	192
学习评价	193
思考探索	194
【参考文献】	194
第8章  人工智能伦理法规	195
知识探索	196
8.1  人工智能伦理道德	196
8.1.1  人工智能商业伦理	197
8.1.2  人工智能技术伦理	198
8.1.3  人工智能伦理治理机制	199
8.2  人工智能安全规范	199
8.2.1  人工智能网络空间安全	200
8.2.2  人工智能社会安全	203
8.2.3  人工智能国家安全	205
案例体验	207
拓展阅读	209
本章总结	210
学习评价	211
思考探索	212

前言


人工智能发展至今，其内涵不断扩展，已经成为一门综合性的交叉学科，并形成了“基础设施平台+技术平台+场景化应用”的3层人工智能技术应用框架。基础设施平台为人工智能提供基础支撑，包括算力、网络和数据等基础资源；技术平台为人工智能提供技术体系，包括算法开发的软件框架、算法模型、关键技术等；场景化应用实现人工智能与行业场景的创新融合应用，提供人工智能产品、服务及行业解决方案。 
1．本书定位
本书围绕人工智能技术应用框架和认知规律，将“德”与“技”有机结合，由浅入深从“理念—开发—数据—算法—技术—产品—行业—情感”8个认知层面对人工智能技术进行剖析，构建全栈知识体系。本书基于BOPPPS教学方法重构教学环节，主要分为“导入—学习目标—知识探索—案例体验—拓展阅读—本章总结—学习评价—思考探索”8个环节，内容层层递进，通俗易懂。
本书主要作为人工智能方向专业学习的入门级参考书，理论与实践相结合，理论部分将消除大量复杂的算法、数学公式等带来的学习困难，化繁为简；实践部分强化人工智能技术应用，使读者即便没有很好的数学基础，也可以习得人工智能技术基础知识。
2．本书特点
本书共分为8章。
第1章主要从人工智能来龙去脉的视角，围绕人工智能的内涵、特点和分类，人工智能的发展史，以及人工智能的应用和未来发展趋势等进行分析和讨论，希望带领读者走近和认识人工智能，了解人工智能的前世今生。
第2章主要从人工智能系统开发流程的视角，围绕人工智能系统的基础架构、层次结构、硬件结构、开发流程、开发环境和算法工具包等进行分析和讨论，希望带领读者了解人工智能系统的软硬件开发环境，初步了解人工智能系统开发的工作流程。
第3章主要从人工智能数据需求的视角，围绕数据的类型、大数据的基本特征和作用、大数据与人工智能的相互关系等进行分析和讨论，希望带领读者了解不同数据的形态和价值，正确看待人工智能时代的数字世界。 
第4章主要从人工智能计算方法的视角，围绕人工智能算法的定义、特征、实现流程、分类及人工智能算法工具的用法等进行分析和讨论，希望带领读者正确理解算法的概念，初步认识人工智能主流算法及其应用方法。
第5章主要从人工智能关键技术的视角，围绕人工智能中的计算机视觉技术、智能语音技术、自然语言处理技术、知识图谱技术等进行分析和讨论，希望带领读者正确理解人工智能关键技术的概念，初步认识人工智能系统的视、听、说、做实现方法。
第6章主要从人工智能产品形态的视角，围绕人工智能应用系统中人脸识别类产品、智能机器人产品、智能推荐类产品、智能语音类产品等进行分析和讨论，希望带领读者正确认识人工智能产品的基本功能和用途，初步探索人工智能产品背后的结构逻辑。
第7章主要从人工智能行业应用的视角，围绕智慧工业应用、智慧医疗应用、智慧出行与生活服务等进行分析和讨论，希望带领读者正确认识人工智能在行业中的应用场景，初步理解人工智能技术对行业产品升级与提高工作效率的意义和价值。
第8章主要从人工智能伦理法规的视角，围绕人工智能应用中的商业伦理、技术伦理和伦理治理机制，以及人工智能应用中的网络空间安全、社会安全、国家安全等进行分析和讨论，希望带领读者正确认识人工智能在开发设计和使用过程中存在的伦理道德等问题，初步建立人工智能社会的伦理道德与法律意识。
3．编写团队
本书由王小玲、阳卫文、李维龙担任主编，刘洋、周璨、晏然担任副主编，参与编写的还有冯馨、黄春利、邓丽君、廖一霖。湖南乐鸥教育咨询有限公司和北京东方国信科技股份有限公司在本书编写过程中提供了大量的技术支持。特别感谢行业专家吴振峰教授作为本书主审对本书规划及内容编排提出了诸多宝贵意见。
本书引用了国内外部分期刊、论文、图书、技术网站资源，主要供教学使用，与资源相关的权利均属于资源的作者，在此向他们深表感谢！
在本书编写过程中，虽力求准确、完善，但由于编者水平有限，书中仍难免存在不足和疏漏之处，恳请读者批评指正。

编  者

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人工智能技术导论