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| 編輯推薦： |
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本书遵循职业教育教材编写规律和职业院校学生学习规律，配套齐全
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本书响应国家人工智能发展战略，以职业能力培养为主线，注重计算思维与人工智能应用交叉融合，围绕人工智能技术基础理论、编程能力和综合应用内容整体设计“文化篇、工具篇、应用篇”3个大模块，每一章设置的“知能达标、素养提升、视野拓展”3个中模块以及根据知识梯度切分的多个微模块，助力打造人工智能通识课程体系，满足不同专业多样化学习需求，推动形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。本书基于BOPPPS教学方法重构教学环节，主要分为“导入—职业能力目标—知能达标—素养提升—视野拓展—学习评价—职业能力测评”7个环节，创新引入大模型技术辅助学习及应用能力提升，强化绿色低碳、科技向善等主流价值观，培养兼具人工智能计算思维与社会责任感的跨学科复合型人才。本书可作为高等职业院校人工智能技术应用专业课程教学用书，还可作为高等职业院校其他专业人工智能通识教育用书以及社会人员的培训用书。本书配套电子课件、源代码、微视频、职业能力测评习题、数字课程（AI在线问答助手）等立体化教学资源，其中，部分资源直接通过二维码扫码方式获取，其他资源可以通过配套的数字课程网站获取。选用本书作为教材的教师可以从机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）免费注册下载，或联系编辑（010-88379543）获取。
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目 录前 言【文化篇】人工智能基础认知第1章 人工智能前世今生 / 0021.1 揭秘人工智能 / 0031.1.1 什么是人工智能 / 0051.1.2 人工智能与生成式人工智能的关系 / 0061.2 人工智能发展脉络 / 0061.2.1 人工智能发展简史 / 0061.2.2 人工智能三大学派 / 0071.3 人工智能的未来 / 008第2章 人工智能技术体系 / 0142.1 人工智能内在逻辑 / 0152.1.1 人工智能发展三大要素 / 0152.1.2 人工智能技术三大层次 / 0202.2 人工智能外部生态 / 0212.2.1 AI+ / 0222.2.2 +AI / 023第3章 人工智能伦理法规 / 0283.1 人工智能伦理 / 0293.1.1 人工智能带来的主要伦理问题 / 0293.1.2 人工智能伦理的核心要素 / 0313.2 人工智能法规 / 0323.2.1 中国人工智能法规 / 0323.2.2 国外人工智能法规 / 034【工具篇】Python程序设计第4章 语法基础——员工薪资管理 / 0424.1 Python语言简介 / 0434.1.1 Python起源与演进 / 0434.1.2 Python语言特点 / 0434.1.3 Python应用领域 / 0444.2 Python开发环境搭建 / 0454.2.1 下载安装Anaconda / 0454.2.2 使用Anaconda 管理虚拟环境 / 0484.2.3 下载安装PyCharm / 0514.3 第一个Python程序 / 0524.4 Python编码规范 / 0554.5 Python语法基础 / 0574.5.1 标识符和关键字 / 0574.5.2 常量和变量 / 0594.5.3 基本数据类型 / 0604.5.4 输出和输入函数 / 0634.5.5 运算符操作 / 064第5章 流程控制——机器人货物分拣 / 0765.1 选择结构 / 0775.1.1 单分支选择结构 / 0775.1.2 双分支选择结构 / 0785.1.3 多分支选择结构 / 0795.1.4 嵌套选择结构 / 0805.2 循环结构 / 0825.2.1 while循环 / 0825.2.2 for循环 / 0835.2.3 嵌套循环 / 0855.2.4 循环控制 / 086第6章 函数和模块——智能小车避障 / 0926.1 函数 / 0936.1.1 内置函数 / 0936.1.2 自定义函数 / 0946.2 模块 / 0986.2.1 模块化编程 / 0986.2.2 常用内置模块 / 102第7章 组合数据类型——智能泊车管理 / 1097.1 字符串 / 1107.1.1 字符串介绍 / 1107.1.2 转义字符 / 1107.1.3 字符串访问 / 1117.1.4 字符串遍历 / 1127.1.5 格式化字符串 / 1127.1.6 字符串常用方法 / 1147.2 列表 / 1177.2.1 列表的创建 / 1177.2.2 访问列表元素 / 1187.2.3 添加列表元素 / 1197.2.4 删除列表元素 / 1217.2.5 列表的嵌套 / 1237.3 元组 / 1237.3.1 元组的创建 / 1237.3.2 元组的访问 / 1247.3.3 元组的不可变性 / 1247.4 集合 / 1257.4.1 集合的创建 / 1257.4.2 集合的基本操作 / 1257.4.3 集合的数学运算 / 1267.5 字典 / 1277.5.1 字典的介绍 / 1277.5.2 字典的创建 / 1277.5.3 字典的访问 / 1287.5.4 字典的遍历 / 1297.5.5 字典元素的添加和修改 / 1307.5.6 字典元素的删除 / 131第8章 文件和异常——项目日报管理 / 1378.1 文件操作 / 1378.1.1 文件打开 / 1388.1.2 文件关闭 / 1398.1.3 文件读取 / 1408.1.4 文件写入 / 1428.2 异常处理 / 144第9章 面向对象编程——学生就业管理 / 1539.1 类与对象 / 1549.2 定义类 / 1549.3 创建对象 / 1559.4 类的成员 / 1569.4.1 属性 / 1569.4.2 方法 / 1589.4.3 私有成员 / 1599.4.4 特殊方法 / 1609.5 面向对象的三大特性 / 1619.5.1 封装 / 1629.5.2 继承 / 1629.5.3 多态 / 165第10章 网络爬虫基础——电商数据爬取与解析 / 17410.1 爬取数据 / 17510.1.1 requests库基本使用 / 17510.1.2 爬取谚语网站实战——数据爬取 / 17710.2 解析数据 / 18010.2.1 BeautifulSoup库基本使用 / 18010.2.2 爬取谚语网站实战——数据解析 / 182【应用篇】人工智能综合应用第11章 人工智能+金融应用 / 19211.1 数据分析与处理 / 19311.1.1 数据分析“三剑客” / 19311.1.2 数据读取 / 20111.1.3 数据清洗 / 20311.1.4 数据转换 / 20411.2 机器学习 / 20511.2.1 机器学习基础 / 20511.2.2 机器学习库scikit-learn / 207第12章 人工智能+工业应用 / 22312.1 神经网络 / 22412.1.1 大脑神经网络 / 22412.1.2 人工神经网络 / 22412.1.3 感知机 / 22512.1.4 前馈神经网络 / 22512.1.5 反向传播算法 / 22612.2 卷积神经网络 / 22612.2.1 卷积 / 22712.2.2 池化 / 22712.2.3 典型卷积神经网络 / 228第13章 人工智能+交通应用 / 24213.1 目标检测技术 / 24213.1.1 目标检测技术基础 / 24213.1.2 YOLO算法 / 24413.2 OCR技术 / 24713.2.1 OCR技术基础 / 24713.2.2 PaddleOCR工具包 / 248第14章 人工智能大模型技术应用 / 25614.1 大模型技术 / 25714.1.1 大模型分类 / 25714.1.2 生成式人工智能 / 25814.1.3 智能体应用 / 26114.2 语音技术基础 / 26314.2.1 语音识别 / 26314.2.2 自然语言处理 / 26614.2.3 语音合成 / 26714.3 AI开放平台 / 26714.3.1 AI开放平台概述 / 26714.3.2 百度AI开放平台 / 268参考文献 / 283
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前 言人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术近年来取得突破性进展，深度学习、自然语言处理和计算机视觉等技术推动多领域革新。金融行业依托算法优化风控与智能投顾，自动驾驶和工业机器人重塑交通与制造模式，生成式人工智能（如DeepSeek、ChatGPT等）更在教育、创意等领域催生新业态。2024年3月，启动了人工智能赋能教育行动，积极推进人工智能赋能高校人才培养模式创新，打造体系化人工智能通识课程体系，赋能理工文商等各类人才培养，为新时代素质教育注入新内涵、提供新动能。1.本书定位本书立足跨学科融合视角，系统构建了从人工智能基础认知、Python程序设计到人工智能综合应用的完整框架。其中，人工智能基础认知部分揭示人工智能技术本质，Python程序设计部分侧重计算思维的培养，跨学科人工智能综合应用强化工程化实践。本书引入生成式人工智能辅助学习及应用能力提升，理实一体，理论部分用通俗易懂的方式拆解复杂算法和原理，实操部分以企业项目贯穿学习过程，建立了理论认知、案例分析、编程实践、思维提升、项目实战五层进阶训练体系。本书采用“大模块+中模块+微模块”设计，可作为人工智能专业教学用书和非人工智能专业通识教育用书，满足不同专业根据学习者特点自由组合，表1是分层分类教学建议。表1 分层分类教学建议教学内容人工智能专业非人工智能专业说明理科工科文科商科交叉其他人工智能基础认知第1章 人工智能前世今生建议全选第2章 人工智能技术体系第3章 人工智能伦理法规Python程序设计第4章 语法基础——员工薪资管理建议根据专业选择第5章 流程控制——机器人货物分拣第6章 函数和模块——智能小车避障第7章 组合数据类型——智能泊车管理第8章 文件和异常——项目日报管理第9章 面向对象编程——学生就业管理第10章 网络爬虫基础——电商数据爬取与解析人工智能综合应用第11章 人工智能+金融应用建议根据专业选择第12章 人工智能+工业应用第13章 人工智能+交通应用第14章 人工智能大模型技术应用注：—全选；?—部分选择；?—可不选。2.本书特点本书共分14章，分为文化篇、工具篇、应用篇。第1~3章为文化篇，主要围绕人工智能前世今生、人工智能技术体系和人工智能伦理法规三个方面展开。以生成式人工智能为切入点，揭秘人工智能的本质和基本内涵，梳理人工智能的发展脉络以及人工智能的未来发展趋势；从人工智能内在逻辑和外部生态两个维度，勾勒了人工智能技术体系的概貌；从人工智能伦理和人工智能法规两个方面，希望带领读者认识人工智能在开发设计和使用过程中应遵循的基本准则。第4~10章为工具篇，主要围绕Python程序设计内容展开。通过创设适配不同学科的典型工作任务情境，深入浅出地讲解了语法基础、流程控制、函数和模块、组合数据类型、文件和异常、面向对象编程、网络爬虫基础七大要点内容，帮助学习者理解如何通过Python编程让机器“听懂”指令，培养人工智能时代的计算思维能力。第11~14章为应用篇，主要围绕“AI+”跨行业应用和大模型技术应用内容展开。在“人工智能+金融应用”中，呈现了“数据”和“机器学习”之间的神秘关联，并通过银行客户行为分析项目实战剖析人工智能技术在金融领域的应用价值；在“人工智能+工业应用”中，以铝型材缺陷检测为例，详细阐述深度学习技术的应用流程；在“人工智能+交通应用”中，以高速公路智能监控系统项目中的车辆检测和车牌识别为例，介绍了目标检测技术和OCR技术的关键应用步骤；最后以智能语音助手实现为例，介绍了大模型技术以及其与智能语音等技术相结合的应用方案，帮助学习者理解人工智能技术对行业产品升级和提高工作效率的实际价值。3.编写团队本书由王小玲、李红日、仲柏同担任主编，吴日云、黄虹、彭莉婷、吴伟担任副主编，参与编写的还有韩永蒙、颜蔚、刘俊、许金元、魏焕新、丁文。北京博海迪信息科技股份有限公司联合多所职业院校老师，在书稿编写过程中提供了大量的技术支持。特别感谢行业专家侯木舟、郭同彬作为本书主审，对本书规划及内容编排提出了诸多宝贵意见。本书引用了国内外部分期刊论文、图书、技术网站资源，主要供教学使用，与资源相关的权利均属于资源的作者，在此向他们深表感谢！本书编写过程中，尽管编写团队反复推敲研究并力求准确、完善，但书中仍难免存在疏漏之处，恳请读者批评指正。编 者
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