本书首先从人工智能的定义讲起，就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的知识表示、机器学习、神经网络与深度学习、智能语音技术、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱技术等基础知识，并通过人工智能在医疗、交通、生活、金融、零售、安防中的经典的成功应用案例让读者更好的了解人工智能技术的发展和我们生活的关切度。最后对人工智能的未来进行了展望，提出人工智能背景时代下大学生就业和创业前景和机遇，帮助大学生应对人工智能背景下的职业规划。形成一个融理论教学、科学训练、创新实践为一体的过程化的人工智能课程体系和协同培养机制，使所培养的人才在基础知识、专业知识、实践能力、创新能力、伦理道德以及科学与职业素质等方面得到全面均衡的发展。

本书首先从人工智能的定义讲起，就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的知识表示、机器学习、神经网络与深度学习、智能语音技术、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱技术等基础知识，并通过人工智能在医疗、交通、生活、金融、零售、安防中的经典的成功应用案例让读者更好的了解人工智能技术的发展和我们生活的关切度。最后对人工智能的未来进行了展望，提出人工智能背景时代下大学生就业和创业前景和机遇，帮助大学生应对人工智能背景下的职业规划。形成一个融理论教学、科学训练、创新实践为一体的过程化的人工智能课程体系和协同培养机制，使所培养的人才在基础知识、专业知识、实践能力、创新能力、伦理道德以及科学与职业素质等方面得到全面均衡的发展。

本书主要介绍了人工智能的基础知识和实用技术。本书共8章，包括“人工智能：开启智慧新时代”“Python：人工智能开发语言”“线性回归：预测未来趋势”“分门别类：帮你‘分而治之’”“物以类聚：发现新簇群”“个性化推荐：主动满足你的需求”“语音识别：让机器对你言听计从”“人脸识别：机器也认识你”。 本书以培养学生人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力为设计理念，在内容的选取和安排上符合学生的学情特点，以问题为导向、以案例为载体、以任务为目标来构建教学内容，兼顾了人工智能的基础性、通识性、典型性和实用性。 本书侧重于介绍人工智能通识性知识和实用应用技能，可作为高职高专及中职院校人工智能公共基础课程的教材，也可作为电子信息、计算机类相关专业人工智能课程的入门教材。此外，本书还可供广大读者作为人工智能学习与实践的参考书使用。

人工智能基础（高中版）》是面向高中学生的教材。讲授人工智能的发展历史、基本概念以及实际应用，使学生理解人工智能的基本原理，特别是数据、算法与应用之间的相互关系。并结合常见的应用场景，理解人工智能技术（包括感知与决策）的基本工作方式，通过动手实践，更深入地理解人工智能技术的原理、能力，以及在实用中面临的挑战。本书强调人工智能基本理念与原理的传递，注重创造力、想象力、整体思考，以及动手能力的提升。

本书系统地梳理了人工智能知识体系,并对人工智能领域的核心基础和算法及应用技术进行了深入细致的介绍。 全书共 12 章。 第 1—5 章介绍人工智能的核心基础;第 6—9 章讲解人工智能领域代表性算法;第 10—12 章讨论人工智能的几个主要应用研究方向。 书中各章均配有习题,便于教师教学和学生自学。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可作为对人工智能感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考用书。

本书是面向高中学生的教材。讲授人工智能的发展历史、基本概念以及实际应用，使学生理解人工智能的基本原理，特别是数据、算法与应用之间的相互关系。并结合常见的应用场景，理解人工智能技术（包括感知与决策）的基本工作方式，通过动手实践，更深入地理解人工智能技术的原理、能力，以及在实用中面临的挑战。本书强调人工智能基本理念与原理的传递，注重创造力、想象力、整体思考，以及动手能力的提升。

本教材较为系统地介绍了人工智能应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。全书分为4篇，共12个项目，包括了解数据采集、了解网络数据采集、了解端侧数据采集、数据存储与加载、了解数据处理、图像数据处理、文本数据处理、了解数据标注、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等内容。本教材以企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质为核心，通过理论与实战相结合的方式组织内容，以培养能够根据项目需求完成数据的采集、处理、标注等的人才。 本教材可用于1+X证书制度试点工作中的人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书（初级）的教学和培训，也适合作为中等职业学校、高等职业院校、应用型本科院校人工智能相关专业的教材，还适合作为需补充学习深度学习应用开发知识的技术人员的参考用书。

本教材较为系统地介绍了人工智能应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。全书分为4篇，共12个项目，包括了解数据采集、了解网络数据采集、了解端侧数据采集、数据存储与加载、了解数据处理、图像数据处理、文本数据处理、了解数据标注、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等内容。本教材以企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质为核心，通过理论与实战相结合的方式组织内容，以培养能够根据项目需求完成数据的采集、处理、标注等的人才。 本教材可用于1+X证书制度试点工作中的人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书（初级）的教学和培训，也适合作为中等职业学校、高等职业院校、应用型本科院校人工智能相关专业的教材，还适合作为需补充学习深度学习应用开发知识的技术人员的参考用书。

本书以零基础讲解为宗旨，面向学习数据科学与人工智能的读者，通俗地讲解每一个知识点，旨在帮助读者快速打下数学基础。 全书分为 4 篇，共 17 章。其中第 1 篇为数学知识基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法；第 2 篇为数学知识核心篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、概率论基础、随机变量与概率估计；第 3 篇为数学知识提高篇，主要讲述了数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数；第 4 篇为数学知识应用篇，主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。 本书适合准备从事数据科学与人工智能相关行业的读者。

本书分为7章，其内容包括代数学和分析学的基础概念、微积分的基础概念、矩阵与线性变换、矩阵分解、最优化理论与算法、概率模型和信息论的基础概念。本书强调数学概念并采用图形化的方式对其进行解释，以利于读者理解，同时，本书给出了数学知识在机器学习和人工智能领域的具体应用，将数学知识和工程实践有机结合，以使读者能对数学知识有更深层次的理解。