


作者:贾如春 总主编;张金果,华国春,刘雄飞,李亮 主编;高鹏,吕冬,袁金堂,成思豪 副主编
定价:49.9元
印次:1-2
ISBN:9787302721697
出版日期:2026.08.01
印刷日期:2026.07.30
图书责编:郭赛
图书分类:教材
本书旨在帮助非专业人士及跨领域从业者构建对AI技术及其应用的基础理解,内容涵盖人工智能的发展历程、核心技术、主要应用领域、社会影响及未来发展趋势,力求在不过度追求技术细节的前提下,精准传达AI领域的核心理念和**动态。本书首先介绍人工智能的起源与发展,从经典规则系统到现代深度学习,梳理关键技术的演进脉络;接着详细讲解机器学习、神经网络、自然语言处理和计算机视觉等核心技术模块,辅以丰富案例,帮助读者理解AI的技术原理和应用价值;最后探讨AI在医疗、金融、制造、文旅等行业的典型应用,结合实际场景解读AI助力产业转型升级的路径。同时,本书将深入浅出地讨论AI隐私保护、算法公平性、自动化对就业的影响及治理框架,启发读者思考AI发展的责任与未来。 本书坚持“通俗严谨”的写作风格,通过图解、案例和比喻降低技术门槛,让跨学科背景的读者能够轻松入门。同时,本书关注技术与社会的互动,强调理论与实践的结合,适度融入前沿研究和行业趋势,确保知识的时效性和实用性。 本书的目标读者涵盖高校学生、企业管理者、技术从业人员及对人工智能感兴趣的普通读者。无论你是准备在AI领域深入学习的专业人士,还是希望在工作中应用AI知识的行业人员,或是关注科技前沿、社会发展的公众读者,都能通过本书获得启发与帮助,为理解和应对AI时代的智能革命打下坚实的基础。
袁金堂,男,汉,1983年9月生,中共党员,新疆生产建设兵团兴新职业技术学院教师。他2007年9月进入教师队伍,从教17年,入校以来一直坚守在教学第一线,忠诚党的教育事业,模范履行教师职责,热爱学生,团结同志,教育教学成绩显著。作为一名老师,始终不忘记学习,一直在努力提升自身专业技术能力,指导的学生在自治区及全国的技能大赛中多次获得优异成绩,并且多次作为选手参加比赛,“以赛促学,以赛促教”得到了很好的体现。主要担任计算机专业相关课程教学工作,现任信息工程系副主任。曾获自治区技能大赛企业网搭建项目教师组一等奖,自治区企业网搭建项目优秀指导教师奖,第一届全国职业技能大赛优胜奖,评为西部技能之星,兵团技术能手,新疆工匠,兵团事业单位记功奖励一次。
前 言 从弱人工智能的场景化落地到强人工智能的探索演进,人工智能技术已全面渗透 到生产生活、科研创新、社会治理等各个领域,成为驱动数字经济发展、重塑产业格局的 核心力量。与此同时,人工智能技术的快速迭代也带来了技术应用规范、伦理安全边 界、人才能力适配等诸多新课题,对从业者的综合素养与实践能力提出了更高的要求。 人工智能素养不再是特定领域的专业技能,而是新时代复合型人才的必备基础,急需一 套兼顾通识性与实用性、融合理论与实践的教材,助力学习者构建系统的知识体系,把 握行业发展脉络。本书通过梳理人工智能核心技术、典型应用与发展趋势,以实践案例 为载体开展知识讲解与技能引导,在遵循技术伦理与行业规范的前提下,帮助读者夯实 人工智能基础,提升技术应用与创新能力,同时深入剖析经典案例、归纳实用技巧,为学 习者搭建从理论到实践的桥梁。 本书特点 (1)本书采用任务驱动、案例引导的写作方式,从人工智能行业的实际工作过程与 典型项目出发,以智能识别、自然语言处理、机器学习应用等核心场景为主线,通过“提 出问题”“分析问题”“解决问题”“总结提高”四部分内容层层展开,突破传统教材以知识 点层次递进为核心的理论体系模式,将人工智能行业的典型工作流程系统化,以工作过 程为基础组织和讲解知识,在传授技术能力的同时融入人工智能伦理、数据安全等元 素,培养学生的综合应用技能与正确的技术价值观。 (2)本书结合读者的认知规律与学习特点,对复杂案例进行合理拆分,将核心知识 点分类拆解、逐步渗透。考虑不同学习者的基础差异给教学实施带来...
第1章 人工智能认知…………………………………………………………………… 1
1.1 概念与定义 ……………………………………………………………………… 1
1.1.1 人工智能概念 …………………………………………………………… 1
1.1.2 强人工智能和弱人工智能 ………………………………………………… 3
1.1.3 人工智能的核心目标 ……………………………………………………… 5
1.2 人工智能发展简史………………………………………………………………… 7
1.2.1 萌芽期(1950—1980年)…………………………………………………… 7
1.2.2 低谷期与复兴期(1990—2010年) ………………………………………… 9
1.2.3 爆发期(2020年至今) …………………………………………………… 11
1.3 人工智能基础知识 ……………………………………………………………… 13
1.3.1 机器学习与深度学习的区别 ……………………………………………… 13
1.3.2 人工智能的核心分支 …………………………………………………… 14
1.3.3 人工智能的典型输入与输出 ……………………………………………… 16
第2章 机器学习基础 ………………………………………………………………… 18
2.1 机器学习 ……………………………………………………………………… 19
2.1.1 机器学习概念 …………………………………………………………… 19
2.1.2 监督学... 查看详情
本书理论体系完善,涉及了强化学习研究方向,紧密结合当前人工智能技术发展成果,理论与实践相结合、提供典型的研究案例实施过程,支撑读者快速入门。
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