前言



自从1956年人工智能(artificial intelligence，AI) 正式诞生以来，发展经历了三起两落，最终迎来了如今日新月异、高速发展的“智能”时期。人工智能已经成为计算机技术以及许多高新技术产品的核心技术, 几乎在所有领域都具有非常广泛的应用，并已逐渐融入我们生活的方方面面。人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生了积极的影响。因此，企业对人工智能专业人才具有极大需求。我国于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面部署，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动，使我国成为世界主要人工智能创新中心。为满足社会需求，响应政府号召，解决中国人工智能人才储备较弱的问题，中国高校纷纷开设了人工智能专业或课程方向，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，为推动传统产业升级换代建设人才蓄水池。
作为计算机科学的一个分支，人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它研究人类智能活动的规律，研究如何应用计算机的软硬件制造出智能的机器或系统，使之具有智能的行为，来模拟人类的某些智能活动。人工智能是一门交叉学科，涉及学科包括认知科学、神经生理学、哲学、数学、心理学、控制论、计算机科学、信息论、仿生学与社会结构学等，内容十分广泛。
本书作者从2019年开始为软件工程专业的本科生开设“人工智能基础”课程。在教学实践中，深感需要编著一本包含基础内容、理论联系实践、适于讲授、可读性好、易于理解的人工智能入门级教材，因此，我们与百度公司的飞桨教材编写组联合编著了此教材。
本书共9章。第1章介绍人工智能的萌芽与诞生、定义、发展简史、研究流派、研究的基本内容以及主要研究领域；第2章介绍知识的基本概念、知识表示的方法、产生式规则表示法、状态空间表示法以及知识图谱；第3章介绍图搜索策略，包括盲目的图搜索策略、启发式图搜索策略和局部搜索算法；第4章介绍传统机器学习方法，包括机器学习概述以及监督学习、无监督学习与弱监督学习三种学习范式的基本概念和方法；第5章介绍人工神经网络，包括人工神经网络的发展历程、感知机与神经网络、BP神经网络及其学习算法、卷积神经网络；第 6章详细剖析了几种典型的卷积神经网络结构及原理；第7章介绍智能图像处理的基础知识和方法，包括用于完成图像分类、图像目标检测、图像分割任务的传统图像处理技术和基于深度学习的图像处理技术；第8章介绍机器学习开发框架，包括主流的PyTorch和百度公司自主研发的PaddlePaddle（飞桨）；第9章介绍百度的实践教学案例，分别剖析了波士顿房价预测、鸢尾花分类、手写体数字识别、动物图像分类、宠物图像分割、昆虫目标检测项目的实现代码。
本书为高等学校“人工智能”基础课程或通识课程而全新设计和编写，适用于32学时或48学时。教师使用本书教学时，可按照学习进度与需求适当取舍全书内容。
本书由王方石、李翔宇、杨煜清和百度公司飞桨教材编写组共同编写。第1～3章和第6章由王方石编写，第4章与第5章由王方石与李翔宇编写，第7章由杨煜清与王方石编写，第8章与第9章由杨煜清编写，百度公司飞桨教材编写组提供了第8章和第9章的案例资料，并进行了修改。全书由王方石统稿。在编写过程中，作者参阅了百度公司的教学科研成果，也吸取了国内外教材的精髓，对这些作者的贡献表示由衷的感谢。本书在出版过程中得到了清华大学出版社张玥编辑的大力支持，在此表示诚挚的感谢。
由于作者水平有限，书中难免有不妥和疏漏之处，恳请各位读者批评指正。

作者2023年5月于北京