序*近的幾十年里，人工智能經(jīng)歷了蓬勃發(fā)展，取得了令人難以想象的成績(jī)。從智慧城市到智慧家居，從智能機(jī)器人到大語(yǔ)言模型，人工智能已經(jīng)在不知不覺(jué)間融入我們的社會(huì)，在方方面面開(kāi)始幫助我們的日常生活，科幻電影中賽博朋克那般的人工智能場(chǎng)景似乎不再遙遠(yuǎn)。然而，人工智能的入門(mén)卻并不容易。一方面，人工智能各種基礎(chǔ)的知識(shí)，如感知機(jī)、圖靈機(jī)、機(jī)器學(xué)習(xí)、梯度下降等專有名詞很容易嚇退對(duì)人工智能感興趣的新讀者。另一方面，飛速發(fā)展的人工智能計(jì)算在以極短的時(shí)間更新?lián)Q代，這導(dǎo)致很多人眼花繚亂，難以把握時(shí)代的主流技術(shù)。《人工智能導(dǎo)論及工程案例》是一部面向大學(xué)普通本科生及部分研究生的入門(mén)教材，旨在滿足他們對(duì)人工智能知識(shí)及實(shí)踐的學(xué)習(xí)需求。在基礎(chǔ)理論方面，為零基礎(chǔ)的讀者安排了人工智能的定義、發(fā)展史、研究?jī)?nèi)容的介紹。此外，書(shū)中還介紹了人工智能在不同應(yīng)用場(chǎng)景中的導(dǎo)入情況，包括智慧城市、智慧交通、智慧家居等。通過(guò)這些案例，讀者可以直觀地了解人工智能如何在不同領(lǐng)域發(fā)揮作用，從而激發(fā)他們對(duì)人工智能的興趣和學(xué)習(xí)動(dòng)力。在理論與技術(shù)結(jié)合部分，本書(shū)深入淺出地講解了知識(shí)工程、搜索算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和智能機(jī)器人等專業(yè)實(shí)踐內(nèi)容。這些內(nèi)容是人工智能領(lǐng)域的核心知識(shí)，也是學(xué)生們需要掌握的重點(diǎn)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理是人工智能中兩個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)圖像處理技術(shù)和語(yǔ)言理解技術(shù)的介紹，讀者可以全面了解這些技術(shù)的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景，掌握相關(guān)的開(kāi)發(fā)技能。本書(shū)的工程實(shí)踐部分是其一大亮點(diǎn)。通過(guò)具體的工程案例，作者展示了人工智能技術(shù)在實(shí)際中的應(yīng)用。例如，書(shū)中介紹了基于深度學(xué)習(xí)的道路病害檢測(cè)應(yīng)用、融入情緒指標(biāo)的深度學(xué)習(xí)在量化投資模型中的應(yīng)用、魚(yú)類圖像深度學(xué)習(xí)分類的工程案例。每一個(gè)案例都詳細(xì)描述了實(shí)現(xiàn)過(guò)程，讀者可以按照書(shū)中的指導(dǎo)進(jìn)行實(shí)踐操作，從而更好地理解和掌握這些技術(shù)。本書(shū)不僅展示了人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，還可幫助讀者培養(yǎng)動(dòng)手能力和解決實(shí)際問(wèn)題的能力。因此我將這本書(shū)推薦給學(xué)生們，希望學(xué)生們可以將理論知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中，提升自己在人工智能時(shí)代的綜合素質(zhì)和競(jìng)爭(zhēng)力。 本書(shū)推薦人為張鵬，天津大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，十余年來(lái)致力于量子人工智能和量子語(yǔ)言建模的研究工作，并積極推動(dòng)大語(yǔ)言模型的輕量化。前 言人工智能技術(shù)進(jìn)入21世紀(jì)后，進(jìn)入了蓬勃發(fā)展的階段，尤其是在模仿人腦進(jìn)行邏輯推理及決策、模仿視覺(jué)進(jìn)行圖像識(shí)別及決策、模仿人類語(yǔ)言進(jìn)行語(yǔ)言識(shí)別及應(yīng)用等方面取得了突破性進(jìn)展，以ChatGPT、文心一言等為代表的大模型正在滲透教學(xué)、科研、藝術(shù)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等方方面面。高校教學(xué)急需人工智能學(xué)科加持，在交叉領(lǐng)域深度融合，進(jìn)一步促進(jìn)不同專業(yè)智能化發(fā)展。黨的二十大報(bào)告指出，推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展，構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能、生物技術(shù)、新能源、新材料、高端裝備、綠色環(huán)保等一批新的增長(zhǎng)引擎。當(dāng)前，人工智能日益成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心技術(shù)，在制造、金融、教育、醫(yī)療和交通等領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景不斷落地，極大改變了既有的生產(chǎn)生活方式。高校教育必須深度跟人工智能進(jìn)行融合，提升各專業(yè)智能水平。本書(shū)采用由淺入深、層層遞進(jìn)的內(nèi)容設(shè)計(jì)方式，有利于學(xué)生更加輕松地掌握相關(guān)內(nèi)容。同時(shí)在不同章節(jié)適度插入案例、圖片、表格、習(xí)題等內(nèi)容，在豐富表現(xiàn)方式，有利于學(xué)生更好地吸收知識(shí)的同時(shí)，方便了教學(xué)安排需要。此外，本書(shū)注重學(xué)生實(shí)踐能力培養(yǎng)要求，重點(diǎn)在人工智能算法、人工智能應(yīng)用、人工智能工程實(shí)踐方面進(jìn)行了系統(tǒng)設(shè)計(jì)，有利于學(xué)生打好基礎(chǔ)，并具備工程實(shí)戰(zhàn)能力。本書(shū)第1章為緒論，主要介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)、發(fā)展簡(jiǎn)史、研究主要流派、研究主要內(nèi)容及領(lǐng)域，使學(xué)生對(duì)人工智能學(xué)科知識(shí)有一個(gè)整體概念。第2章為人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用，掌握和研究人工智能技術(shù)*終是為了解決不同領(lǐng)域的應(yīng)用問(wèn)題，通過(guò)對(duì)智慧城市、智慧交通、智慧家居、智慧醫(yī)療、智慧農(nóng)業(yè)、智慧教育、智慧零售與客戶服務(wù)、智慧金融等應(yīng)用場(chǎng)景的介紹，讓學(xué)生進(jìn)一步了解人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用。第3章為知識(shí)工程，介紹了概念表示、知識(shí)表示、知識(shí)圖譜，通過(guò)講解知識(shí)圖譜的表達(dá)為搜索、推薦、問(wèn)答、解釋與決策等應(yīng)用的學(xué)習(xí)提供基礎(chǔ)支撐。第4章為搜索算法，提供了搜索概述、盲目搜索、啟發(fā)式搜索等內(nèi)容，通過(guò)對(duì)深度、廣度優(yōu)先搜索的講解及配套算法代碼展示，帶領(lǐng)學(xué)生掌握算法學(xué)習(xí)及實(shí)踐技巧。第5章為機(jī)器學(xué)習(xí)，提供了機(jī)器學(xué)習(xí)概述、機(jī)器學(xué)習(xí)的類型、機(jī)器學(xué)習(xí)的算法等內(nèi)容，進(jìn)一步帶領(lǐng)學(xué)生掌握人工智能學(xué)習(xí)及實(shí)踐技巧，讓學(xué)生能通過(guò)人工智能技術(shù)構(gòu)建相應(yīng)模型，初步解決實(shí)際問(wèn)題。第6章為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)，提供了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer注意力機(jī)制、深度學(xué)習(xí)工程知識(shí)，進(jìn)一步提升學(xué)生掌握人工智能核心算法、核心模型的能力。第7章為計(jì)算機(jī)視覺(jué)，提供了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究知識(shí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)等內(nèi)容，在人工智能視覺(jué)技術(shù)方向?yàn)閷W(xué)生提供了入門(mén)及實(shí)踐知識(shí)。第8章為自然語(yǔ)言處理，包括自然語(yǔ)言處理的概念、機(jī)器翻譯、智能問(wèn)答、語(yǔ)音處理、自然語(yǔ)言處理的未來(lái)等內(nèi)容，在模仿人類語(yǔ)言功能方面，為學(xué)生提供了入門(mén)及實(shí)踐知識(shí)。第9章為智能機(jī)器人，提供了智能機(jī)器人基礎(chǔ)知識(shí)、國(guó)家發(fā)展需求、機(jī)器人的發(fā)展、人工智能在機(jī)器人上的應(yīng)用，為學(xué)生提供了類人機(jī)器人知識(shí)及實(shí)踐的相關(guān)內(nèi)容。第10章、第11章、第12章則結(jié)合作者在人工智能多年的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，在基于深度學(xué)習(xí)的路面病害檢測(cè)應(yīng)用、融入情緒指標(biāo)的深度學(xué)習(xí)在量化投資模型中的應(yīng)用、魚(yú)類圖像深度學(xué)習(xí)分類案例中，穿插結(jié)合YOLO模型多特征融合網(wǎng)絡(luò)、VGG網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等講解實(shí)際工程問(wèn)題的解決技巧和方法，有利學(xué)生增加工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。本書(shū)的重點(diǎn)章節(jié)提供了習(xí)題，有利于讀者鞏固和運(yùn)用知識(shí)，并提供配套的電子版答案；本書(shū)提供了示范性的免費(fèi)教學(xué)短視頻，方便讀者更加容易地學(xué)習(xí)；本書(shū)為購(gòu)買本教材的高校老師提供電子版教學(xué)大綱，有需求的老師請(qǐng)通過(guò)QQ群（490522589）找群主單獨(dú)獲取，此外，感興趣的讀者也可加入QQ群相互交流，也可直接與作者進(jìn)行溝通咨詢。本書(shū)由王朕、劉瑜根據(jù)高校教學(xué)需要、工程實(shí)踐需要，進(jìn)行聯(lián)合策劃，得到了全國(guó)范圍內(nèi)許多大學(xué)教師、IT屆同仁的關(guān)注和支持，在此一并感謝。本書(shū)的出版得到了華中科技大學(xué)出版社張玲老師的大力支持，特此感謝。另外，本書(shū)應(yīng)用了一些專著、教材、論文和網(wǎng)絡(luò)上的成果、素材、圖文或結(jié)論，受篇幅限制沒(méi)有在參考文獻(xiàn)中一一列出，在此一并向原作者表示衷心感謝。由于受時(shí)間等的約束，書(shū)中避免不了存在一些瑕疵，請(qǐng)讀者朋友們多提寶貴意見(jiàn)，作者尤為感謝！所提問(wèn)題，可以在QQ群里反饋。