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| 內容簡介： |
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本书选取既适合高职学生的特点，同时突出人工智能的通识性、典型性、实用性和可操作性。本书分人工智能概况、图像识别与网络安全、自然语言处理、生物识别、大数据、机器学习等内容，选取了人工智能中的典型应用案例，同时采用Python作为载体，兼顾通识与技能，具有很强的操作性和实用性。
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| 關於作者： |
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姜东洋，毕业于沈阳师范大学，现为辽宁机电职业技术学院信息工程系副主任，副教授，发表多篇论文，主编并出版过多部计算机类教材，曾主持多个校级、省部级级计算机类项目，教学过程中注重教学的艺术性、实效性和创造性，讲课深入浅出，条理清楚，论证严密，结构严谨，受到学生的欢迎。
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| 目錄：
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前言
第1 章
人工智能概述
1.1 人工智能简介 002
1.1.1 人工智能的定义 002
1.1.2 人工智能的起源和发展 003
1.1.3 人工智能背景下的道德规范 006
1.2 人工智能产业的创新与发展 006
1.2.1 人工智能产业链全景分析 007
1.2.2 人工智能的核心技术体系 010
1.2.3 大力发展人工智能的意义 016
课后习题 017
第2 章
Python 基础
2.1 案例导入：基于AI 技术的首个国风虚拟网红Ling
出道 020
2.2 Python 语言简介 020
2.3 Python 语言的应用场景 020
2.4 项目实践：制作一个动态二维码 021
2.4.1 提出问题 021
2.4.2 分析问题 022
2.4.3 相关知识 022
2.4.4 解决问题 025
2.5 项目实践：图片的读/ 写 029
2.5.1 提出问题 029
2.5.2 分析问题 029
2.5.3 相关知识 030
2.5.4 解决问题 036
课后习题 042
第3 章
图像识别与网络安全
3.1 案例导入：抖音道具的图像识别技术 044
3.2 图像识别技术简介 044
3.2.1 图像识别的概念 044
3.2.2 图像识别的原理 045
3.2.3 图像识别的发展历程 045
3.3 图像识别的应用场景 046
3.3.1 医疗影像诊断 046
3.3.2 工业视觉检测 047
3.3.3 笔迹识别 047
3.3.4 人脸识别 048
3.4 项目实践：图像识别在智慧停车系统中的应用 048
3.4.1 提出问题 048
3.4.2 分析问题 049
3.4.3 相关知识 049
3.4.4 解决问题 055
课后习题 065
第4 章
自然语言处理与舆情分析
4.1 案例导入：聊天机器人 067
4.1.1 聊天机器人概述 067
4.1.2 聊天机器人的种类 067
4.1.3 聊天机器人系统的组成 068
4.2 自然语言处理简介 069
4.2.1 自然语言处理的概念 069
4.2.2 自然语言处理的发展历程 069
4.2.3 自然语言的含义及组成 071
4.2.4 自然语言处理的层次 072
4.3 自然语言处理的应用场景 077
4.3.1 机器翻译 077
4.3.2 语音识别 077
4.3.3 情感分析 078
4.4 项目实践：某商品评论舆情分析 079
4.4.1 提出问题 079
4.4.2 分析问题 079
4.4.3 相关知识 079
4.4.4 解决问题 080
课后习题 087
第5 章
生物特征识别与智慧校园
5.1 案例导入：智慧校园中的人脸识别系统 090
5.2 生物特征识别技术简介 090
5.2.1 生物特征识别的概念 090
5.2.2 生物特征识别的分类 091
5.2.3 生物特征识别的发展历程 092
5.3 生物特征识别的应用场景 092
5.4 项目实践：图书借阅管理系统的人脸借书 093
5.4.1 提出问题 093
5.4.2 分析问题 093
5.4.3 相关知识 094
5.4.4 解决问题 096
课后习题 104
第6 章
大数据与日常生活
6.1 案例导入：大数据下的电商服务模式转变 106
6.2 大数据技术概述 107
6.2.1 大数据与大数据技术的概念 107
6.2.2 大数据技术的原理 107
6.2.3 大数据技术的发展历程 108
6.3 大数据技术的应用场景 109
6.3.1 新冠疫情的防控和预测 110
6.3.2 垃圾分类智能化 111
6.3.3 交通大数据保障畅通出行 112
6.3.4 农牧大数据助力量化生产 112
6.3.5 食品大数据保证舌尖上的安全 113
6.4 项目实践：某平台线上超市全年销售数据分析 113
6.4.1 提出问题 114
6.4.2 分析问题 114
6.4.3 相关知识 114
6.4.4 解决问题 117
课后习题 127
第7 章
机器学习与分类
7.1 案例导入：房价预估 129
7.2 机器学习概述 130
7.2.1 机器学习简介 130
7.2.2 机器学习的种类 132
7.2.3 机器学习的发展历程 134
7.2.4 机器学习的流程 136
7.3 机器学习的应用场景 137
7.3.1 垃圾电子邮件过滤 137
7.3.2 推荐系统 138
7.3.3 金融反欺诈 138
7.4 项目实践：学生成绩分类 139
7.4.1 提出问题 139
7.4.2 分析问题 139
7.4.3 相关知识 140
7.4.4 解决问题 141
课后习题 149
参考文献 150
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| 內容試閱：
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前 言
伴随新一代人工智能在全球范围内的迅速兴起，人工智能技术已经全面渗透到金
融、医疗、教育、制造、交通、娱乐等诸多领域，为经济社会发展注入了新的动能，并
正在深刻改变着人们的生产和生活方式。党的二十大报告提出加快建设教育强国、科技
强国、人才强国，作为新时代的高职学生应具备人工智能基本素养，并能够运用人工智
能技术解决工作中的问题，满足产业结构优化升级对职业教育人才培养的实际需求。教
育部印发的关于《高等学校人工智能创新行动计划》的通知，要求将人工智能纳入高校
计算机基础教学，并构建人工智能教育体系。
本书结合高职学生的特点，坚持问题导向，采用项目化课程设计理念组织编写，同
时将重大主题教育融入教学始终，坚持整体设计、分层实施的原则，强化课程教材的育
人功能。
本书将Python 编程语言作为讲授计算思维和人工智能的载体，结合人工智能主流
技术，选取了大数据与日常生活、生物特征识别、机器学习等典型案例，并通过项目
实践展示人工智能技术解决问题的流程。全书共分为三大部分，分别是人工智能概述、
Python 基础和人工智能典型案例介绍。一是人工智能概述部分，介绍了人工智能历史、
定义和典型应用案例，包括具有代表性的重大事件和人物，以及日常学习和生活中的典
型应用；二是Python 基础部分，介绍了结构化程序设计思维，应用Python 快速、有效
地解决一些实际问题；三是人工智能典型案例介绍，选取了图像识别与网络安全、自然
语言处理与舆情分析、生物特征识别与智慧校园、大数据与日常生活、机器学习与分类
等典型案例。
全书编写遵循以下要点: 一是以深入浅出的方式引发学生的自我学习兴趣；二是注
重介绍基本概念的讲解，让学生能切实理解和掌握人工智能的基本原理及相关应用知
识；三是每个项目都被分解为多个由易到难的任务，使学生能够逐步深入，掌握运用人
工智能技术解决实际问题的能力。
本书由姜东洋统稿，其中第1 章和第2 章由姜东洋编写，第3 章由李赫编写，第4
章、第6 章和第7 章由刘世兴编写，第5 章由冯淼淇编写。
由于编者水平有限，书中难免存在不足之处，恳请广大读者提出宝贵意见。
编 者
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