人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)

前 言

隨著時(shí)代的發(fā)展，人工智能已經(jīng)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的新引擎，人工智能技術(shù)逐步成為科技未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)，當(dāng)前人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域，成為人們生活和工作中不可或缺的組成部分，掌握人工智能基礎(chǔ)知識(shí)、應(yīng)用人工智能技術(shù)是人們?cè)诟黝I(lǐng)域工作中應(yīng)當(dāng)掌握的必備技能。

編者在編寫本書(shū)時(shí)，以2018年教育部印發(fā)的《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》文件精神為指導(dǎo)，以教育部印發(fā)的《高等職業(yè)教育專科信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2021年版）》為依據(jù)，按照計(jì)算機(jī)公共課教學(xué)的基本要求，立足于人工智能技術(shù)發(fā)展對(duì)人才的職業(yè)素養(yǎng)要求，緊跟人工智能主流技術(shù)，培養(yǎng)人工智能素養(yǎng)、計(jì)算思維能力和人工智能應(yīng)用能力，使讀者能利用人工智能的手段解決行業(yè)問(wèn)題。這是一本集人工智能的通識(shí)性、典型性、實(shí)用性和可操作性于一體的適合高職學(xué)生特點(diǎn)的一體化教材。

本書(shū)特色如下：

（1）采用模塊化形式對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行整合，克服了內(nèi)容枯燥、理論與實(shí)踐脫節(jié)的弊端，能力培養(yǎng)從人工智能的認(rèn)知理解層面提高到人工智能的應(yīng)用層面。

（2）充分體現(xiàn)項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)、任務(wù)導(dǎo)向、教學(xué)做一體化的教學(xué)理念，充分考慮學(xué)生的認(rèn)知能力和規(guī)律，將人工智能的應(yīng)用案例拆解成遞進(jìn)式任務(wù)，一方面降低學(xué)生完成項(xiàng)目的難度，另一方面利于教師根據(jù)學(xué)生的特點(diǎn)因材施教，開(kāi)展分層次教學(xué)。

（3）貫徹新工科教育理念，將計(jì)算思維列為學(xué)生能力培養(yǎng)的重要目標(biāo)，將思維方式融入具體的工作任務(wù)當(dāng)中，讓學(xué)生學(xué)會(huì)有效解決問(wèn)題的方法并從中學(xué)會(huì)處理該類問(wèn)題的一般思路，從而提高學(xué)生的創(chuàng)新能力。

（4）編寫組走訪多家不同類型的企業(yè)，聘請(qǐng)企業(yè)工程師來(lái)設(shè)計(jì)教材內(nèi)容體系；編者均來(lái)自天津職業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)公共課教研室，具有多年一線教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，并且都擁有企業(yè)項(xiàng)目研發(fā)經(jīng)歷，具備一定的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)技術(shù)路線把握準(zhǔn)確。

（5）技術(shù)先進(jìn)，以Python作為人工智能的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，以技術(shù)先進(jìn)、成熟的百度AI開(kāi)放平臺(tái)為依托，AI項(xiàng)目涵蓋圖像與文字識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音技術(shù)、自然語(yǔ)言處理等主流應(yīng)用領(lǐng)域，保證了典型性、先進(jìn)性和實(shí)用性。

本書(shū)共分四個(gè)模塊：人工智能基礎(chǔ)知識(shí)模塊、Python基礎(chǔ)模塊、人工智能應(yīng)用模塊、機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介模塊。

（1）人工智能基礎(chǔ)知識(shí)模塊：介紹人工智能的概念、歷史和應(yīng)用領(lǐng)域，講述了人工智能開(kāi)發(fā)語(yǔ)言Python的特點(diǎn)、集成開(kāi)發(fā)環(huán)境PyCharm的安裝和使用方法。

（2）Python基礎(chǔ)模塊：介紹Python的語(yǔ)法基礎(chǔ)、流程控制結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)類型、函數(shù)和文件處理，使學(xué)生具備初步的Python程序編寫能力，為后續(xù)的人工智能應(yīng)用打下基礎(chǔ)。

（3）人工智能應(yīng)用模塊：選取圖像與文字識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音技術(shù)、自然語(yǔ)言處理等人工智能主流應(yīng)用領(lǐng)域，兼顧通識(shí)與技能、理論與實(shí)踐結(jié)合，通過(guò)項(xiàng)目案例展示人工智能技術(shù)的應(yīng)用方法，培養(yǎng)學(xué)生用人工智能技術(shù)解決問(wèn)題的能力。

（4）機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介模塊：介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的概念和典型算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作原理、主流人工智能開(kāi)發(fā)框架，通過(guò)體驗(yàn)項(xiàng)目讓學(xué)生對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有感性的認(rèn)識(shí)，揭開(kāi)人工智能的神秘面紗。

本書(shū)由楊纓、李佳任主編，王擁國(guó)、李海鳳任副主編，具體編寫分工如下：王擁國(guó)編寫第1章和第2章，李海鳳編寫第3章和第4章，楊纓編寫第5章至第8章，李佳編寫第9章和第10章，楊纓負(fù)責(zé)全書(shū)統(tǒng)稿、修改、定稿工作。

由于編者水平有限，書(shū)中不足甚至錯(cuò)誤之處在所難免，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。

編 者

2022年3月

前言
第1章 人工智能概述 1
1.1 人工智能的概念 1
1.1.1 圖靈測(cè)試 1
1.1.2 人工智能的概念描述 2
1.2 人工智能的誕生與發(fā)展 3
1.2.1 人工智能的誕生 3
1.2.2 第一次興衰 3
1.2.3 第二次興衰 3
1.2.4 第三次興衰 4
1.3 人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀 4
1.3.1 智能傳媒 5
1.3.2 智能制造 6
1.3.3 智能安防 6
1.3.4 智能客服 7
1.3.5 自動(dòng)駕駛 8
1.3.6 智能金融 9
1.3.7 智能教育 10
1.3.8 智能機(jī)器人 10
1.4 人工智能開(kāi)發(fā)語(yǔ)言Python 11
1.4.1 Python的由來(lái) 11
1.4.2 Python的特點(diǎn) 12
1.4.3 Python的應(yīng)用領(lǐng)域 12
1.4.4 Python的安裝 13
1.4.5 集成開(kāi)發(fā)環(huán)境—PyCharm 16
1.5 用PyCharm開(kāi)發(fā)第一個(gè)程序 17
1.6 本章小結(jié) 21
課后習(xí)題 21
第2章 Python語(yǔ)言基礎(chǔ) 23
2.1 基本語(yǔ)法 23
2.1.1 行與縮進(jìn) 23
2.1.2 注釋 24
2.1.3 語(yǔ)句換行 25
2.2 變量 25
2.2.1 變量的命名 26
2.2.2 變量的賦值 26
2.3 基本數(shù)據(jù)類型 27
2.3.1 數(shù)值型 27
2.3.2 字符串型 28
2.3.3 布爾型 29
2.3.4 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 29
2.4 輸入函數(shù) 30
2.5 輸出函數(shù) 31
2.5.1 print()函數(shù) 31
2.5.2 格式化輸出 31
2.6 運(yùn)算符 34
2.6.1 算術(shù)運(yùn)算符 34
2.6.2 復(fù)合賦值運(yùn)算符 35
2.6.3 比較運(yùn)算符 36
2.6.4 邏輯運(yùn)算符 37
2.6.5 運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí) 38
2.7 程序練習(xí) 39
2.8 本章小結(jié) 40
課后習(xí)題 40
第3章 Python流程控制 43
3.1 流程圖的表示符號(hào) 43
3.2 順序結(jié)構(gòu) 44
3.3 選擇結(jié)構(gòu) 45
3.3.1 if語(yǔ)句 45
3.3.2 if…else…語(yǔ)句 47
3.3.3 if…elif…語(yǔ)句 48
3.3.4 if語(yǔ)句嵌套 50
3.4 循環(huán)結(jié)構(gòu) 52
3.4.1 while循環(huán) 52
3.4.2 for循環(huán) 54
3.4.3 break語(yǔ)句 57
3.4.4 continue語(yǔ)句 57
3.4.5 循環(huán)嵌套 58
3.5 程序練習(xí) 59
3.6 本章小結(jié) 62
課后習(xí)題 62
第4章 Python數(shù)據(jù)類型 65
4.1 字符串 65
4.1.1 訪問(wèn)字符串中的元素 66
4.1.2 字符串運(yùn)算符 66
4.1.3 字符串函數(shù) 67
4.2 列表 70
4.2.1 列表類型 70
4.2.2 列表函數(shù) 71
4.3 元組 74
4.3.1 元組類型 74
4.3.2 元組函數(shù) 76
4.4 字典 76
4.4.1 字典類型 76
4.4.2 字典函數(shù) 78
4.4.3 字典的遍歷 79
4.5 集合 81
4.5.1 集合函數(shù) 81
4.5.2 集合運(yùn)算 83
4.6 程序練習(xí) 83
4.7 本章小結(jié) 87
課后習(xí)題 87
第5章 Python函數(shù)與文件操作 90
5.1 自定義函數(shù) 90
5.1.1 函數(shù)的定義與調(diào)用 90
5.1.2 函數(shù)的參數(shù) 92
5.1.3 函數(shù)的返回值 93
5.1.4 變量作用域 96
5.2 常用的內(nèi)置函數(shù) 97
5.3 模塊 97
5.3.1 模塊的概念 97
5.3.2 模塊的導(dǎo)入 98
5.3.3 自定義模塊 98
5.3.4 標(biāo)準(zhǔn)模塊 99
5.3.5 第三方模塊 100
5.4 文件操作 104
5.4.1 文件路徑的概念 104
5.4.2 文件的打開(kāi)與關(guān)閉 105
5.4.3 文件的讀寫操作 106
5.4.4 使用with語(yǔ)句操作文件 108
5.5 程序練習(xí) 109
5.6 本章小結(jié) 112
課后習(xí)題 113
第6章 圖像與文字識(shí)別 115
6.1 圖像識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 115
6.1.1 圖像識(shí)別的引入 115
6.1.2 圖像識(shí)別的工作過(guò)程簡(jiǎn)介 116
6.1.3 圖像識(shí)別的典型應(yīng)用領(lǐng)域 116
6.1.4 百度AI開(kāi)放平臺(tái)的圖像識(shí)別接口簡(jiǎn)介 117
6.2 項(xiàng)目：動(dòng)物識(shí)別 120
6.2.1 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)及解決方案 120
6.2.2 實(shí)施前的準(zhǔn)備環(huán)節(jié) 121
6.2.3 任務(wù)1：識(shí)別程序中指定的圖片 124
6.2.4 任務(wù)2：識(shí)別用戶指定的圖片并完善顯示效果 127
6.3 文字識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 129
6.3.1 OCR的基本概念 129
6.3.2 OCR的典型應(yīng)用領(lǐng)域 130
6.3.3 百度AI開(kāi)放平臺(tái)的文字識(shí)別接口簡(jiǎn)介 130
6.4 項(xiàng)目：文字識(shí)別 132
6.4.1 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)及解決方案 132
6.4.2 實(shí)施前的準(zhǔn)備環(huán)節(jié) 133
6.4.3 任務(wù)1：?jiǎn)螐垐D片的文字識(shí)別 135
6.4.4 任務(wù)2：多張圖片的文字識(shí)別 138
6.5 本章小結(jié) 140
課后習(xí)題 140
第7章 人臉識(shí)別 141
7.1 人臉識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 141
7.1.1 人臉識(shí)別技術(shù)的概念及特點(diǎn) 141
7.1.2 人臉識(shí)別的基本步驟 142
7.1.3 人臉識(shí)別中的關(guān)鍵技術(shù) 143
7.2 人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用 144
7.2.1 人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景 144
7.2.2 人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用模式 145
7.3 項(xiàng)目：兩張照片的人臉比對(duì) 146
7.3.1 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)及解決方案 146
7.3.2 實(shí)施前的準(zhǔn)備環(huán)節(jié) 147
7.3.3 任務(wù)1：?jiǎn)稳苏盏娜四槺葘?duì) 150
7.3.4 任務(wù)2：人臉位置檢測(cè) 154
7.3.5 任務(wù)3：合照的人臉比對(duì) 157
7.4 本章小結(jié) 160
課后習(xí)題 160
第8章 語(yǔ)音技術(shù) 162
8.1 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 162
8.1.1 語(yǔ)音識(shí)別的基本概念 162
8.1.2 語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景 163
8.2 項(xiàng)目：語(yǔ)音識(shí)別 164
8.2.1 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)及解決方案 164
8.2.2 實(shí)施前的準(zhǔn)備環(huán)節(jié) 164
8.2.3 任務(wù)1：最簡(jiǎn)單的語(yǔ)音識(shí)別 167
8.2.4 任務(wù)2：格式轉(zhuǎn)換的語(yǔ)音識(shí)別 170
8.3 語(yǔ)音合成技術(shù)簡(jiǎn)介 176
8.3.1 語(yǔ)音合成的基本概念 176
8.3.2 語(yǔ)音合成的應(yīng)用場(chǎng)景 176
8.4 項(xiàng)目：語(yǔ)音合成 177
8.4.1 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)及解決方案 177
8.4.2 實(shí)施前的準(zhǔn)備環(huán)節(jié) 177
8.4.3 任務(wù)1：最簡(jiǎn)單的語(yǔ)音合成 180
8.4.4 任務(wù)2：個(gè)性化的語(yǔ)音合成 182
8.5 本章小結(jié) 184
課后習(xí)題 184
第9章 自然語(yǔ)言處理 186
9.1 自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)介 186
9.1.1 自然語(yǔ)言處理的研究方向 186
9.1.2 自然語(yǔ)言處理的發(fā)展歷史 187
9.2 百度AI開(kāi)放平臺(tái)的自然語(yǔ)言處理接口簡(jiǎn)介 188
9.3 項(xiàng)目：商品評(píng)價(jià)分析 193
9.3.1 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)及解決方案 193
9.3.2 實(shí)施前的準(zhǔn)備環(huán)節(jié) 193
9.3.3 任務(wù)1：收集用戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù) 195
9.3.4 任務(wù)2：?jiǎn)螚l用戶評(píng)價(jià)的情感傾向分析 199
9.3.5 任務(wù)3：多條用戶評(píng)價(jià)的情感傾向分析 202
9.3.6 任務(wù)4：?jiǎn)螚l用戶評(píng)價(jià)的觀點(diǎn)抽取 204
9.3.7 任務(wù)5：多條用戶評(píng)價(jià)的觀點(diǎn)抽取 207
9.4 本章小結(jié) 209
課后習(xí)題 209
第10章 機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 211
10.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 211
10.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義 211
10.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 212
10.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法 214
10.2.1 線性回歸 214
10.2.2 決策樹(shù) 216
10.2.3 K-近鄰算法 217
10.2.4 樸素貝葉斯算法 218
10.2.5 K均值聚類算法 218
10.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 219
10.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 219
10.3.2 神經(jīng)元模型 220
10.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 221
10.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理 222
10.4 主流人工智能開(kāi)發(fā)框架簡(jiǎn)介 223
10.4.1 TensorFlow簡(jiǎn)介 223
10.4.2 PyTorch簡(jiǎn)介 223
10.4.3 Caffe簡(jiǎn)介 224
10.4.4 PaddlePaddle簡(jiǎn)介 224
10.5 項(xiàng)目：受教育年限與收入水平的線性回歸 225
10.5.1 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)及解決方案 225
10.5.2 實(shí)施前的準(zhǔn)備環(huán)節(jié) 226
10.5.3 項(xiàng)目實(shí)施 227
10.6 本章小結(jié) 229
課后習(xí)題 229
參考文獻(xiàn) 230

1. 中華水文化（慕課版）（第二版） [畢雪燕 楊華軻 羅玲誼 等編著]
2. 電路與電子技術(shù)Ⅱ——電路分析基礎(chǔ) [主編 陳曉 金哲]
3. 人工智能概論（第二版） [主編　任云暉　丁紅　徐迎春 ]
4. 信息時(shí)代美育之道 [主編　劉宏宇　黎婭]
5. 數(shù)字媒體交互設(shè)計(jì)項(xiàng)目式教程（微課版） [主編　蘇陸]
6. 人工智能基礎(chǔ) [主編 余平 張春陽(yáng)]
7. 人工智能導(dǎo)論 [主編 王飛 潘立武]
8. Amazing！兒童英語(yǔ)自然拼讀分級(jí)教材（全8冊(cè)） [王玲　編著]
9. Spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù) [主編　劉仁山　周洪翠　莊新妍]
10. 人工智能算法與實(shí)踐 [主編　梁琨　張翼英]
11. 人工智能概論（第二版） [張廣淵　周風(fēng)余　朱振方　著]
12. 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)項(xiàng)目化教程（微課版） [主編 王艷萍 安華萍]
13. 數(shù)據(jù)清洗 [黃源　劉智楊　孫大松]
14. 電路設(shè)計(jì)與PCB制作實(shí)操教程 [主編 周永宏]
15. 電路與電子技術(shù)Ⅰ—數(shù)字電子技術(shù) [主編 鄭玉珍 王淑琴]
16. Java編程基礎(chǔ)案例式教程 [主編 陳艷華 唐春蘭]
17. Excel在會(huì)計(jì)工作中的應(yīng)用（第三版） [主 編 趙艷莉 耿聰慧]
18. 應(yīng)用數(shù)學(xué) [主編 劉東海 劉麗瑤]
19. Web用戶界面設(shè)計(jì)與制作 [主編 趙娟]
20. 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)創(chuàng)新教程（模塊化+課程思政版） [主編 唐繼勇 李旭]
21. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)案例教程 [主編 周麗娟 王璐]
22. Unity應(yīng)用開(kāi)發(fā)與實(shí)戰(zhàn)（微課版） [主 編 程永恒]
23. PHP程序設(shè)計(jì)項(xiàng)目化教程 [主 編 杜海穎]
24. 多智能體系統(tǒng)建模、仿真及應(yīng)用 [趙春曉　魏楚元　著]
25. 文學(xué)基礎(chǔ)與影視欣賞 [楊華軻 朱偉利 畢雪燕 羅玲誼]
26. 路由交換技術(shù)項(xiàng)目化教程 [主編　范國(guó)娟]
27. 信息技術(shù)基礎(chǔ)立體化教程 [鄒承俊 周洪林 劉和文 葉煜 ]
28. 大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)與計(jì)算思維 [主編 閔笛 汪瑩]
29. 無(wú)線局域網(wǎng)技術(shù)與實(shí)踐 [主編 唐繼勇 劉思伶]
30. 信息技術(shù)基礎(chǔ)項(xiàng)目化教程 [主編 王宏斌 王萬(wàn)麗 王芳]