人工智能通識(shí)課程旨在普及人工智能基礎(chǔ)知識(shí)，幫助學(xué)生理解人工智能的概念及其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，掌握人工智能的核心算法和關(guān)鍵技術(shù)。 本書圍繞人工智能的基本概念、關(guān)鍵技術(shù)及具體應(yīng)用展開介紹，共6章。第1章為人工智能概論，介紹什么是人工智能，人工智能能做什么，人工智能的研究領(lǐng)域和面臨的挑戰(zhàn)等；第2章主要圍繞Python語言及相關(guān)開發(fā)環(huán)境進(jìn)行系統(tǒng)介紹，便于后續(xù)深入開展人工智能實(shí)踐及應(yīng)用研究；第3章主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的概念及常用方法，包括回歸、分類和聚類算法，并通過實(shí)踐案例展示特征工程、回歸分析、分類等技術(shù)在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用；第4章介紹深度學(xué)習(xí)基本思想，重點(diǎn)介紹深度學(xué)習(xí)3個(gè)方面的應(yīng)用，包括圖像分類任務(wù)、回歸任務(wù)和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)；第5章介紹大模型關(guān)鍵技術(shù)，并面向理工、農(nóng)業(yè)、人文和經(jīng)管類專業(yè)提供可選擇的實(shí)踐案例；第6章主要介紹人工智能的典型應(yīng)用場(chǎng)景，分別從智慧交通、智慧農(nóng)業(yè)、智慧醫(yī)療、智慧商務(wù)、智慧創(chuàng)作5個(gè)方面進(jìn)行介紹。 本書提供教學(xué)大綱、教學(xué)課件、實(shí)踐案例、習(xí)題解答等數(shù)字化資源，讀者可登錄華信教育資源網(wǎng)免費(fèi)下載。 本書既可作為高等學(xué)校相關(guān)專業(yè)人工智能通識(shí)課程的教材，也適合對(duì)人工智能技術(shù)感興趣的廣大讀者閱讀。
韓仲志，青島農(nóng)業(yè)大學(xué)教授，博士研究生導(dǎo)師，理學(xué)信息科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)。山東省"泰山學(xué)者”青年專家，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部"神農(nóng)青年英才”，中國(guó)石油大學(xué)（華東）博士，日本千葉大學(xué)訪問學(xué)者。入選學(xué)校"1361人才工程”和"特支計(jì)劃”拔尖人才。擔(dān)任山東省高等學(xué)校青年創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)帶頭人、山東省科技特派員產(chǎn)業(yè)服務(wù)團(tuán)團(tuán)長(zhǎng)、青島市農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與智能工程研究中心主任、青島市農(nóng)業(yè)智能裝備專家工作站首席專家，兼任中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)會(huì)工業(yè)設(shè)計(jì)委員會(huì)委員等。
第1章 人工智能概論 1
1.1 什么是人工智能 2
1.1.1 人工智能的定義 2
1.1.2 人工智能的發(fā)展脈絡(luò) 3
1.1.3 人工智能的分類體系 5
1.2 人工智能能做什么 6
1.2.1 感知世界 6
1.2.2 理解信息 7
1.2.3 做出決策 7
1.3 人工智能的研究領(lǐng)域 9
1.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí) 9
1.3.2 深度學(xué)習(xí) 10
1.3.3 自然語言處理 11
1.3.4 計(jì)算機(jī)視覺 12
1.3.5 智能機(jī)器人 12
1.4 人工智能面臨的挑戰(zhàn) 13
1.4.1 數(shù)據(jù)問題 13
1.4.2 算法透明性和可解釋性 14
1.4.3 道德與倫理問題 14
1.4.4 法律與監(jiān)管問題 14
1.4.5 社會(huì)影響 15
1.4.6 安全性問題 15
本章小結(jié) 15
習(xí)題1 16
第2章 開發(fā)語言與環(huán)境 17
2.1 Python語言簡(jiǎn)介 18
2.1.1 Python語言發(fā)展歷程 18
2.1.2 Python語言特點(diǎn) 20
2.2 Python開發(fā)環(huán)境搭建 21
2.2.1 Python下載與安裝 21
2.2.2 Anaconda下載與安裝 23
2.3 Python集成開發(fā)環(huán)境 26
2.3.1 Python常用IDE簡(jiǎn)介 26
2.3.2 PyCharm下載與安裝 26
2.3.3 PyCharm環(huán)境配置 29
2.4 運(yùn)行Python程序 32
2.4.1 使用IDLE運(yùn)行Python程序 32
2.4.2 使用Spyder運(yùn)行Python程序 33
2.4.3 使用PyCharm運(yùn)行Python程序 35
2.5 Python擴(kuò)展庫 36
本章小結(jié) 37
習(xí)題2 38
第3章 機(jī)器學(xué)習(xí) 39
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 40
3.1.1 定義與核心思想 40
3.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本組成 41
3.1.3 發(fā)展歷程 42
3.1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要類型 44
3.1.5 機(jī)器學(xué)習(xí)流程 46
3.2 回歸分析 49
3.2.1 回歸分析概述 49
3.2.2 線性回歸 51
3.2.3 多項(xiàng)式回歸 62
3.3 分類 69
3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 69
3.3.2 支持向量機(jī) 72
3.3.3 決策樹 74
3.3.4 隨機(jī)森林 78
3.3.5 模型評(píng)估指標(biāo) 79
3.4 聚類分析 81
3.4.1 聚類分析概述 81
3.4.2 K-Means聚類 84
3.4.3 層次聚類 85
3.4.4 模型評(píng)估指標(biāo) 87
3.5 實(shí)踐案例 88
3.5.1 特征工程 88
3.5.2 回歸分析 94
3.5.3 分類 98
本章小結(jié) 112
習(xí)題3 113
第4章 深度學(xué)習(xí) 114
4.1 深度學(xué)習(xí)概述 115
4.1.1 什么是深度學(xué)習(xí) 115
4.1.2 深度學(xué)習(xí)框架 115
4.1.3 深度網(wǎng)絡(luò)中的常用操作 116
4.1.4 優(yōu)化算法 119
4.1.5 正則化和歸一化技術(shù) 120
4.2 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用一：圖像分類 122
4.2.1 CIFAR10數(shù)據(jù)集 122
4.2.2 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò) 124
4.2.3 選擇優(yōu)化器和損失函數(shù) 125
4.2.4 訓(xùn)練模型 125
4.2.5 測(cè)試模型 126
4.2.6 模型保存與加載 127
4.3 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用二：回歸 128
4.3.1 數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理 128
4.3.2 模型建立 129
4.3.3 模型訓(xùn)練與評(píng)估 129
4.4 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用三：目標(biāo)檢測(cè) 132
4.4.1 目標(biāo)檢測(cè)的評(píng)估指標(biāo) 132
4.4.2 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 133
4.4.3 編寫代碼 134
4.4.4 可視化結(jié)果 134
本章小結(jié) 136
習(xí)題4 136
第5章 大模型 137
5.1 初識(shí)大模型 138
5.1.1 什么是大模型 138
5.1.2 大模型的前世今生 138
5.1.3 常見大模型簡(jiǎn)介 139
5.2 大模型能做什么 141
5.2.1 理解與生成文字 141
5.2.2 多模態(tài)應(yīng)用 141
5.2.3 行業(yè)應(yīng)用實(shí)例 142
5.3 關(guān)鍵技術(shù)淺說 143
5.3.1 預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)范式 143
5.3.2 注意力機(jī)制 145
5.3.3 提示詞工程 147
5.4 挑戰(zhàn)與思考 148
5.4.1 存在的問題 148
5.4.2 如何用好大模型 149
5.4.3 未來展望 150
5.5 實(shí)踐案例 152
5.5.1 理工類：代碼生成與調(diào)試 152
5.5.2 農(nóng)業(yè)類：農(nóng)業(yè)知識(shí)問答 155
5.5.3 人文類：社會(huì)輿論觀點(diǎn)聚類分析 155
5.5.4 經(jīng)管類：基金年報(bào)分析 156
本章小結(jié) 158
習(xí)題5 158
第6章 人工智能應(yīng)用場(chǎng)景 159
6.1 智慧交通 160
6.1.1 智慧交通概述 160
6.1.2 應(yīng)用案例 161
6.1.3 發(fā)展前景和挑戰(zhàn) 165
6.2 智慧農(nóng)業(yè) 166
6.2.1 智慧農(nóng)業(yè)概述 167
6.2.2 應(yīng)用案例 168
6.2.3 發(fā)展前景和挑戰(zhàn) 173
6.3 智慧醫(yī)療 174
6.3.1 智慧醫(yī)療概述 174
6.3.2 應(yīng)用案例 175
6.3.3 發(fā)展前景與挑戰(zhàn) 179
6.4 智慧商務(wù) 180
6.4.1 智慧商務(wù)概述 180
6.4.2 應(yīng)用案例 181
6.4.3 發(fā)展前景和挑戰(zhàn) 185
6.5 智慧創(chuàng)作 186
6.5.1 智慧創(chuàng)作概述 186
6.5.2 應(yīng)用案例 186
6.5.3 發(fā)展前景與挑戰(zhàn) 192
本章小結(jié) 194
習(xí)題6 194
參考文獻(xiàn) 195
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