人工智能概论（第二版）

介绍人工智能入门知识

构建人工智能通识体系

推动人工智能普及教育

融合人工智能课程思政

第二版前言

近年来，随着人工智能相关技术的不断发展和日益成熟，技术实施成本不断降低，人工智能在很多领域的应用已经落地，并取得了显著的应用效果。人工智能正在改变着各行各业，也在慢慢地改变我们的生活，人工智能时代已经悄然来临。

2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）明确指出，人工智能已经成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。

人工智能是个非常宽泛且变化较快的概念。其研究范畴包括知识表示、自动推理、智能搜索、专家系统、机器学习、神经网络、计算机视觉、模式识别、自然语言处理、自动程序设计、智能机器人等；应用领域包括家居、零售、交通、医疗、教育、物流和安防等。自诞生以来，人工智能的技术、理论不断发展，而且随着应用的不断深入，其范围在快速扩大。有些观点认为，人工智能属于社会科学和自然科学交叉领域，涉及数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论等。因此，人工智能不仅仅是一个学科专业，作为一个新时代的技术核心，它更应该是一种知识技能基础，是一种普及型的知识平台。通过推动人工智能普及教育，结合大学传统专业，形成“人工智能+传统专业”的大学人才专业培养模式是加快建设人工智能相关产业，培养人工智能相关复合型人才的一条重要途径。

本书面向人工智能的初学者和爱好者，尽量使用通俗易懂的语言深入浅出地介绍人工智能相关知识，进而推动人工智能的普及教育。

全书共分为6章，第1章阐述了人工智能的基本概念、发展历史、研究范式和应用领域；第2章从鸢尾花经典数据集入手，介绍了分类的基本概念、感知机和支持向量机两种最基本的分类器，对分类器的工作步骤和多分类器设计进行了讲解；第3章主要围绕回归与聚类，介绍机器学习的相关基础知识，并对常用的相似度计算方法进行了叙述；第4章从人工神经网络的发展历史出发，对生物神经网络和人工神经网络进行了综合叙述，并介绍了传统神经网络和深度神经网络；第5章从人眼成像出发，介绍了图像信息处理的基本概念和发展历史，从图像处理到图像分析，再到视频分析，循序渐进地介绍了人工智能在图像和视频信息处理中的应用，最后结合图像信息处理对卷积神经网络进行了详细介绍；第6章围绕自然语言处理，从其发展历史、典型应用、基本技术和特征提取4个方面进行了详细阐述，并对循环神经网络在自然语言处理中的应用进行了相应介绍。

本书第1章由周风余完成，第4章由周风余和朱振方合作完成，第2章、第3章、第5章和第6章由张广渊完成，全书由张广渊统稿。

本次改版在每一章都增加了课程思政案例和内容，期望读者在阅读本书的过程中能有所感悟，并方便在教学中的使用。

感谢付晨、李克峰和杨光在课程思政案例方面所做的贡献。本书在编写过程中参考了很多文献，在此谨向文献的有关作者致以衷心的感谢。本书部分插图由郭一诺和张馨月绘制，在此一并表示感谢。

由于作者水平有限，本书难免出现错误和不妥之处，恳请广大读者不吝指正。

作者

2022年1月

目　　录
第二版前言
第一版前言
第1章　绪论
1.1　人工智能的基本概念 6
1.2　人工智能的发展历史 9
1.3　人工智能的研究范式 15
1.4　人工智能的应用领域 18
1.5　小结 22
第2章　基本分类
2.1　分类的概念 23
2.2　向量的基本运算 28
2.3　分类器 29
2.4　分类识别技术 32
2.4.1　感知机 32
2.4.2　导数与微分 37
2.4.3　梯度下降法 39
2.4.4　SVM 45
2.5　测试与分类实现 50
2.5.1　测试 50
2.5.2　分类实现 50
2.5.3　多分类识别 51
2.6　小结 54
第3章　回归与聚类
3.1　基本概念 55
3.1.1　机器学习的类别 55
3.1.2　变量之间的关系 57
3.2　回归 59
3.2.1　回归的概念 59
3.2.2　线性回归 61
3.2.3　逻辑回归 70
3.3　聚类 75
3.3.1　聚类的概念 76
3.3.2　K均值聚类算法 78
3.3.3　层次聚类算法 79
3.4　相似度计算 79
3.5　小结 84
第4章　神经网络与深度学习
4.1　人工神经网络的发展历史 85
4.2　神经网络的分类 89
4.2.1　生物神经网络 89
4.2.2　人工神经网络 92
4.3　浅层神经网络 94
4.3.1　多输出感知机 94
4.3.2　多层神经网络 95
4.4　深度学习 103
4.4.1　深度学习模型 103
4.4.2　激活函数 105
4.4.3　深度学习的特点及发展 106
4.5　小结 107
第5章　图像信息处理
5.1　人眼成像 108
5.2　图像信息处理的基本概念 110
5.3　图像采集及处理发展历史 117
5.4　数字图像处理 124
5.4.1　图像的基本运算 124
5.4.2　图像增强 129
5.4.3　图像分割 134
5.4.4　图像压缩 135
5.5　数字图像分析 135
5.6　视频分析 139
5.6.1　视频的概念 139
5.6.2　运动检测 141
5.6.3　目标跟踪 143
5.7　卷积神经网络CNN 144
5.7.1　卷积 146
5.7.2　卷积层 149
5.7.3　池化层 152
5.7.4　AlexNet 155
5.8　小结 158
第6章 自然语言处理
6.1　自然语言处理的发展历史 161
6.2　自然语言处理典型应用 163
6.3　自然语言处理基本技术 166
6.3.1　词法分析 166
6.3.2　句法分析 170
6.3.3　语义分析 171
6.3.4　语用分析 173
6.4　自然语言特征提取 173
6.4.1　词袋模型BOW 174
6.4.2　N-Gram模型 175
6.4.3　Word2Vec模型 177
6.4.4　循环神经网络RNN 183
6.5　小结 185
参考文献

1. 信息技术基础（麒麟操作系统+WPS Office） [主编　芮雪　蒋莉　王亮亮]
2. Office高级应用项目式教程（第2版） [主编 李观金 张倩文 黎夏克 ]
3. 巧用翻译学英语：英汉互译500例 [王学文 著]
4. 高等教育多维评价体系构建与高质量发展研究 [张妍 著]
5. 系统规划与管理师章节习题与考点特训（第二版） [主编 薛大龙]
6. 计算机操作系统实践指导（openEuler版） [主编 秦光 曾陈萍 岳付强]
7. 信息系统管理工程师真题及模考卷精析（适用机考） [主 编 薛大龙 程 刚 上官绪]
8. 航海类院校体育教育教学研究 [张利超 李宁 著]
9. 新时代背景下我国职业教育产教融合长效机制建设研究 [王玉贤 著]
10. 电路分析 [主编 李飞 毛先柏]
11. 信息系统管理工程师（适用第2版大纲）一站通关 [指尖疯　编著]
12. 传统山水画论解读与实践 [陈钠 著]
13. 网络工程师备考一本通（适配第6版考纲） [夏杰 编著]
14. 陈孝云的职教理想与情怀 [祝吉太 江传瑞 张义廷 著]
15. 地方本科院校电子信息学科课程思政案例集 [王甫]
16. Excel数据处理与分析（第二版） [主编 张志明 邹 蕾]
17. 网络工程师5天修炼（适配第6版考纲） [主编　朱小平 施游]
18. 仓储管理实务（第二版） [周宁武 编著]
19. 基于AE与C#的地理信息系统二次开发 [李小根 贾艳昌 乔翠平 姜彤 ]
20. 2023年长沙市文化和旅游业发展报告 [主编 陈莉]
21. 舞台化妆造型设计 [主编 刘思彤 张 涛 张忆雨]
22. 产教融合视角高校体育专业实践教学体系构建研究 [杨柳青 叶华兵 著]
23. 知识图谱及应用案例 [张善文 黄文准 于长青 陈明淑]
24. Python程序设计案例教程（微课版） [主编　石利平　田辉平　余以胜]
25. 皓月繁星：青少年儿童心理成长手册 [主　编　林赞歌 副主编　杜志南]
26. 材料力学 [章宝华 赵新胜 徐斌]
27. 系统集成项目管理工程师考试32小时通关（第3版） [主编　薛大龙 副主编　上官绪阳]
28. 软考论文高分特训与范文10篇——系统分析师（第二版） [薛大龙 邹月平 施游]
29. 黄河海勃湾水利枢纽防凌安全运行 [王战领 王丛发 范瑜彬 著]
30. 大学生心理健康教育 [方雄 著]