人工智能编程理论与实践

内容全面，解析透彻

书中内容由浅入深，全面系统地讲解了学习人工智能编程技术的完整路径

理实一体，突出应用

本书基于真实应用场景教学项目编写，旨在培养读者的创新精神和团队意识

资源丰富，方便教学

图文并茂，操作性强，提供相关程序和数据，配备课后习题，帮助理解学习

人工智能经历两次寒冬后，在算力大幅提升和数据海量增长的推动下进入了快速发展的新阶段。各国、各企业都将人工智能提高到增强竞争力、增强安全的重要地位，并给予了最强政策和资金支持。由此，人工智能技术取得了丰硕的研究成果，技术转化产业落地也做得有声有色。人工智能技术应用到了越来越多的领域，教育、交通、农业、医疗等行业都变得更加智能，人们的生活方式也发生了巨大变化。可以说，人工智能正成为各行各业的基石。面对人工智能技术的迅猛发展，高等院校各专业特别是理工科大学生有必要学习人工智能的基础知识。

Python编程语言自1991年公开发行后受到编程者的欢迎和喜爱，使用率呈线性增长，常年在TIOBE 编程语言榜单中排第一位。Python提供了丰富和强大的资源库，为联结其他编程语言开发的模块提供了便利，被认为是人工智能的首选编程语言。本书旨在简单介绍Python基础知识的基础上，从深度学习、自然语言处理、图像处理等领域说明Python的使用方法，并提供一些内容基础、步骤清晰、可操作的案例来加强学习。

全书共分7章：第1章是绪论，由卢利琼编写，主要介绍人工智能的定义、发展、应用及Python编程教育的现状；第2章和第3章是Python编程基础和Python生态环境，由陈永恒编写，主要介绍Python编程语言的基础知识和主流库的使用；第4章是深度学习，由张志洁编写，主要介绍深度学习的作用、训练过程、应用场景；第5章是计算机视觉，由百色市田东县实验高级中学鲍荣绍编写，主要介绍计算机视觉的发展、应用场景及Python在该领域的编程；第6章是自然语言处理，由彭增焰编写，主要介绍自然语言处理的研究内容、分词、词云；第7章是语音识别，由孔艺权编写，主要介绍语音识别的作用、应用及Python在该领域相应的编程。

本书由卢利琼、彭增焰任主编，陈永恒、张志洁、孔艺权、鲍荣绍任副主编。感谢吴涛、杨俊杰、张子石等老师在本书编写过程中提供的宝贵意见和建议。

在编写过程中，我们参考了大量人工智能相关方面的论著、资料，限于篇幅不能在文中一一列举，在此对其作者致以衷心的感谢。

本书的出版受到广东省2023年度新师范建设助推基础教育高质量发展研究与实践项目“人工智能助推教师发展研究与实践”、岭南师范学院2024年度教学质量与教学改革工程AI+课程“人工智能基础素养”项目资助。

由于编者水平有限，书中难免存在不足和错误之处，恳请读者批评指正。

第1章　绪论 1
1.1　人工智能的定义 1
1.2　人工智能的历史 2
1.3　人工智能的现状 4
1.3.1　人工智能与工业 5
1.3.2　人工智能与医疗 6
1.3.3　人工智能与教育 9
1.3.4　人工智能与文娱 11
1.3.5　人工智能与城市管理 14
1.4　Python编程教育 15
本章小结 16
习题1 16
第2章　Python编程基础 17
2.1　Python环境搭建 17
2.2　Anaconda安装 20
2.3　输入和输出 24
2.3.1　格式化输出 24
2.3.2　读取键盘输入 25
2.4　内置数据类型 26
2.4.1　数值 26
2.4.2　字符串 28
2.4.3　列表 29
2.4.4　元组 30
2.4.5　集合 30
2.4.6　字典 31
2.4.7　序列类型的公共属性 32
2.5　Python编程 33
2.5.1　控制流 33
2.5.2　函数 39
2.5.3　常用内置函数 42
本章小结 43
习题2 43
第3章　Python生态环境 44
3.1　科学计算常用库 44
3.1.1　NumPy与SciPy 44
3.1.2　Pandas 46
3.1.3　StatsModels 51
3.2　可视化常用库 52
3.2.1　Matplotlib 52
3.2.2　Seaborn 54
3.2.3　Pyecharts 55
3.2.4　ggplot 58
3.2.5　Bokeh 59
3.3　机器学习与深度学习常用库 61
3.3.1　Scikit-learn 61
3.3.2　TensorFlow 62
3.3.3　PyTorch 63
3.3.4　Keras 65
3.4　自然语言处理常用库 65
3.4.1　NLTK 65
3.4.2　SpaCy 67
本章小结 68
习题3 68
第4章　深度学习 69
4.1　深度学习简介 69
4.2　深度学习训练过程 70
4.3　深度学习典型模型 71
4.4　深度学习的应用 85
4.4.1　图像分类 85
4.4.2　图像检测 86
4.4.3　图像分割 87
4.4.4　图像标注 87
4.4.5　图像生成 88
本章小结 89
习题4 89
第5章　计算机视觉 90
5.1　计算机视觉简介 90
5.1.1　计算机视觉的定义 90
5.1.2　计算机视觉发展的主要阶段 91
5.1.3　计算机视觉的当前应用 95
5.2　Python图像操作和处理库 99
5.3　图像分类 102
5.4　图像检测 108
5.4.1　基于HOG的行人检测案例 109
5.4.2　COCO图像检测案例 111
本章小结 114
习题5 115
第6章　自然语言处理 116
6.1　自然语言处理简介 116
6.1.1　自然语言处理的发展历程 116
6.1.2　自然语言处理的研究内容 117
6.1.3　自然语言处理流程 117
6.1.4　自然语言处理平台及工具 118
6.2　jieba分词 118
6.2.1　jieba分词概述 119
6.2.2　jieba分词的用法 119
6.2.3　自定义分词词典 122
6.2.4　词性标注 125
6.2.5　词频统计 125
6.2.6　关键词提取 127
6.3　词云图 130
6.3.1　词云图概述 130
6.3.2　简单词云图制作 130
6.3.3　词云图制作详解 133
6.4　文本相似性 142
6.4.1　数据准备 142
6.4.2　文本特征提取 142
6.4.3　文本相似度 146
6.4.4　文本相似度计算实例 147
本章小结 147
习题6 148
第7章　语音识别 149
7.1　语音识别简介 149
7.2　语音识别的发展史 150
7.2.1　国外语音识别发展 150
7.2.2　国内语音识别发展 152
7.2.3　语音识别发展趋势 153
7.3　语音识别应用 154
7.3.1　医疗领域应用 154
7.3.2　智能汽车领域应用 155
7.3.3　传感器领域应用 155
7.4　语音识别基本原理 157
7.5　语音识别编程案例 159
7.5.1　讯飞语音识别开放平台的应用 159
7.5.2　语音识别控制的应用 161
本章小结 165
习题7 166
参考文献 167

1. 优化“心”能量：培养幸福的孩子 [李明]
2. 未来归来 [俞善锋]
3. 嵌入式物联网系统设计与实践 [刘雯]
4. 光纤通信中的物理现象及应用实例 [钟昆 董加强 著]
5. 数字化转型中高校外语教育创新 [吴丽 著]
6. 中国通信工业协会教育专委会2024年会议论文集 [主编 中国通信工业协会教育专委]
7. 系统规划与管理师真题及模考卷精析（适用机考） [主编 薛大龙]
8. 机械制图习题集 [主编 于景福]
9. 机械制图 [主编 于景福]
10. OPC：多智能体团队搭建与应用指南 [何伟　明鉴　著]
11. OPC：多智能体协同与自动化 [何伟　孟伟坡　著]
12. 统驭工程 [姜汉龙　陈百顺　著]
13. 电子技术（第三版） [主编 江亚群 姜燕]
14. 航空复合材料基础 [主编　杨琴　王磊]
15. 网络工程师案例分析专项特训（适配第6版考纲） [夏杰 编著]
16. IPTV组网技术项目实战 [范国娟 刘兴义]
17. 基于AI的C语言程序设计（微课版） [蒋亚平]
18. 北京冰雪产业发展报告（2024—2025） [邹新娴　刘泽勇　等]
19. 大学体育（职业本科版） [何飞 卢凌涛 苏娟]
20. 数据库技术与应用（SQL Server） [主编 沙有闯 朱小娟]
21. OpenClaw权威指南：从零部署7×24小时AI助理 [何伟　孟伟坡　明鉴]
22. 控制器件（第三版） [主编　鲁兴举]
23. 人工智能与信息素养 [主编 吴华光 房宜汕]
24. 智能多媒体技术 [主编 陈萍 刘灵傲]
25. 云南异龙湖无机碳埋藏的近现代模式研究 [李平 著]
26. 基于多模态的人脸图像生成算法与关键技术 [罗晓东 著]
27. 应用型地方本科高校教师专业发展研究 [吴丽 著]
28. 高维数据特征筛选策略与算法 [陈念 著]
29. 外贸英语从入门到实战：53种实战场景秒变谈判高手 [张乐 廖熠 编著]
30. Python程序设计项目化教程（基于AI） [主编 禹晨 赵金考 王宏斌]