近些年人工智能學科發(fā)展火熱，這將對整個社會的發(fā)展帶來根本性的改變。當前人工智能已經(jīng)開始滲透到各行各業(yè)，改變著人們的工作和生活方式，如車輛識別、行人檢測、自動分揀、故障預警、手術(shù)機器人、輔助診斷等。人工智能技術(shù)在快速發(fā)展的同時，也遇到了最大的障礙，即人才短缺。根據(jù)市場統(tǒng)計，國內(nèi)人工智能領域?qū)�業(yè)技術(shù)人才缺口數(shù)達到500萬。鑒于此，國家和地方陸續(xù)頒發(fā)了各項政策來推動高校人工智能人才的培養(yǎng)。2018年，教育部已批準35所本科高校開設了人工智能專業(yè)，教育部已批準385個人工智能專業(yè)。2020年高職院校也將開設人工智能技術(shù)服務專業(yè)。這種形勢下，迫切需要適應當前發(fā)展要求的人工智能基礎性教材，包括理論與實驗兩方面，以幫助讀者全面、深入地理解人工智能相關理論知識與開發(fā)應用操作，敲開人工智能學習的大門。2019年，徐潔磐編著的《人工智能導論》教材已在中國鐵道出版社有限公司出版。為此，我們編寫了《人工智能導論實驗》來配合使用。本書是從開發(fā)應用操作角度出發(fā)而編寫的實驗性教材，它與理論性教材相配合，使人工智能導論的理論性與實驗性進行有機結(jié)合，為人工智能的學習打下堅實的基礎。人工智能的實驗性教材與計算機實驗性教材有所不同，它需要有一個完整的實驗平臺。這主要是由于人工智能的實驗需要有特殊的基礎平臺、專用的程序設計語言、專用的知識庫、多種專用算法工具以及大量的數(shù)據(jù)包來支撐。本書以南京飛靈智能科技有限公司開發(fā)的Feeling AI Lab�睮ntro為實驗平臺，共安排11個實驗，22個例題，組成實驗的全部環(huán)境。本書特點（1）本書是一本人工智能導論的實驗性教材，可與市面上的大部分《人工智能導論》教材相匹配，內(nèi)容難度適中，可以讓讀者全面掌握人工智能主要開發(fā)工具的應用性操作。（2）書中采用了適用于人工智能開發(fā)的Python程序設計語言，以及人工智能領域最流行的開源工具（如TensorFlow、PyTorch等）、算法（如決策樹、關聯(lián)學習等），講解了專家系統(tǒng)工具Prolog、搜索空間等相關知識，還提供了實驗所需的大量數(shù)據(jù)包。（3）書中實驗可直接在人工智能教學實驗平臺——Feeling AI Lab�睮ntro（私有云、公有云）上成功運行，這避免了復雜的環(huán)境配置，降低了人工智能學習的門檻。（4）本書出版后，一個“人工智能導論”課程的完整體系也就構(gòu)建完成了，它包括：“人工智能導論”課程理論教材——《人工智能導論》（徐潔磐編著，中國鐵道出版社有限公司出版）�！叭斯ぶ悄軐д摗闭n程實驗教材——《人工智能導論實驗》（余萍主編，中國鐵道出版社有限公司出版）。“人工智能導論”課程實驗平臺——Feeling AI Lab�睮ntro（南京飛靈智能科技有限公司開發(fā)）。本書結(jié)構(gòu)全書內(nèi)容按照自下而上的順序介紹基礎平臺、基本程序設計語言、基本AI開發(fā)工具、數(shù)據(jù)包與實驗等若干部分，組成的整體架構(gòu)圖如下：根據(jù)整體架構(gòu)圖，本書分為平臺與實驗兩部分，共5章內(nèi)容。第1章實驗平臺，介紹如何利用人工智能教學實驗平臺——Feeling AI Lab�睮ntro快速創(chuàng)建AI開發(fā)環(huán)境，從而省去復雜的環(huán)境搭建環(huán)節(jié)，有效降低讀者學習人工智能的門檻。第2章Python程序設計及機器學習軟件包，包含Python、Numpy、Pandas和Matplotlib等軟件包的基礎知識，并通過實際代碼操作幫助讀者加強對軟件包的認識與理解。第3章常見的人工智能工具，包含目前業(yè)界最流行的TensorFlow、PyTorch、Keras、Prolog等工具，詳細介紹每個工具的基本概念與用法，可幫助讀者快速利用這些工具來解決實際問題。第4章實驗數(shù)據(jù)，介紹了每個實驗所對應的實驗數(shù)據(jù)及存放地址，方便讀者獲取源數(shù)據(jù)以進行實驗操作。第5章實驗，共包含知識獲取之搜索策略、知識獲取之推理方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹、關聯(lián)學習、聚類學習、強化學習、深度學習、知識圖譜、計算機視覺、自然語言處理11個實驗。這些實驗覆蓋了人工智能的多個方面，且每個實驗均同步提供完整的源代碼與課后習題，讀者可親自動手完成書中所有的實驗。實驗設計原則1.操作性“人工智能導論”課程主要講解理論，而人工智能實驗主要講解操作。讀者可通過操作實現(xiàn)對理論的掌握要求。2.解釋性實驗是對理論的有效解釋與說明，讀者可通過人工智能實驗的操作對理論知識有進一步的認知和理解。3.趣味性實驗例題及課后習題均具有實際應用背景，可引起讀者對應用的興趣，提高學習積極性，調(diào)劑理論課程的枯燥性。本書適合作為高等院校人工智能、計算機類專業(yè)及相關專業(yè)“人工智能”實驗課程的教材及相關培訓用教材，也可作為人工智能應用、開發(fā)人員的基礎操作實踐參考書籍。本書由南京大學余萍、南京飛靈智能科技有限公司組織編寫，由南京大學余萍擔任主編，南京飛靈智能科技有限公司顧艷華擔任副主編，南京飛靈智能科技有限公司陸遷、丁煒參與編寫。南京大學徐潔磐教授審稿。本書在編寫過程中還得到了亞馬遜公司徐舒的支持，在此特表感謝。因作者水平和成書時間所限，本書難免存在疏漏和不當之處，敬請各位讀者指正。本書所用的實驗平臺由南京飛靈智能科技有限公司研發(fā)，聯(lián)系人：顧艷華，聯(lián)系方式：guyanhua5@163.com。編者2020年2月