本书系统搭建了从Python基础、数据处理到人工智能技术应用的知识体系。全书共10章，着重Python 开发环境的搭建，深入解析编程基础内容，详细阐述程序控制结构，介绍组合数据类型，围绕函数编程展开，覆盖并强化综合性项目的开发，结合 NumPy、Matplotlib 以及 Pandas数据处理技术，解决实际问题并展示数据分析的完整流程；将机器学习的核心算法进行理论与实践的结合；最后以YOLO算法呈现AI项目应用开发案例的主要流程。 本书采用“实验驱动”模式，实验案例注重从问题出发引导学习。每章均涵盖学习目标、知识点思维导图、实验以及练习题。 本书可作为高等学校人工智能公共课实践教材，也可作为人工智能技术初学者的入门自学参考用书。

陈丽琼：博士，教授，硕导，智能技术学部副主任、计算机学院院长，上海市计算机基础教育协会理事，主要研究智能软件设计与实现、软件模型设计与优化、大数据、人工智能等方向。

前 言 在人工智能技术迅猛发展的时代背景下，掌握智能技术基础已成为数字公民的核心素 养。本书旨在为读者开启智能技术学习之门，通过系统化的知识体系和丰富的实践案例， 培养计算思维和智能技术应用能力。本书定位为智能技术领域的入门实践教材，面向高等 院校计算机及相关专业学生，以及所有对智能技术感兴趣的初学者，并遵循“理论适度、 突出实践”的编写原则，将抽象的技术概念转化为可操作的实验项目，让读者在动手实践 中构建知识体系。 全书内容设计体现循序渐进的学习规律。基础篇（第 1～4 章）重点培养 Python 编程 基础，通过环境搭建、语法基础、流程控制、数据结构等模块，为后续学习奠定坚实基础。 进阶篇（第 5～8 章）深入函数式编程、算法设计、数据可视化等核心内容，通过文件处 理、数据库操作等案例提升工程实践能力。智能应用篇（第 9、10 章）聚焦机器学习、深 度学习等前沿技术，通过图像识别等综合项目，展现智能技术的实际应用场景。 本书的突出特色在于其丰富的实践导向设计，精心编排了 50 余个可运行的代码实例， 每个重要知识点都配有对应的实验环节。从简单的 BMI 指数计算器...