人工智能基础及应用_周军、梅红岩、薛笑荣、伊华伟、杜颖、张巍_9787302697312

本书是一流本科课程“人工智能”的配套教材，是作者二十余年教学经验的结晶。考虑初学者的特点，遵循思维过程安排全书内容，同时通过案例学习深化理解。全书分两篇，共11章。基础篇（第1～6章）包括绪论、确定性推理、不确定性推理、搜索策略、机器学习和知识图谱。应用篇（第7～11章），包括人工神经网络与深度学习、卷积神经网络及其图像分类案例、推荐系统及其应用案例、决策树分类方法及案例实现和ChatGPT。除绪论外，每章内容均按照“基础理论+应用案例”的结构组织和撰写。第7章和第8章都以神经网络为基础，其他各章各成体系。本书适合作为高等院校计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术、人工智能等相关专业高年级本科生、研究生的教材，也可供对人工智能感兴趣的读者参考。

前言
人工智能经过近70年的演进，已经成为这个时代最具变革的技术力量。过去10年，深度学习成为主流，人工智能进入了大数据、大计算、大模型的时代。从AlphaGo在围棋领域战胜人类，到现在我们正在经历的ChatGPT、DeepSeek现象，人工智能技术正在深层次地改变我们的世界。作为发展新质生产力的重要引擎，人工智能正在范围内引发深刻的变革。对于中国来说，抓住这一历史机遇，实现人工智能产业的快速发展，具有重要的战略意义。
从1998年起，我们开始人工智能的教学与研究。从最初单纯介绍知识表示、推理和搜索策略等经典理论，到后来增加了实践、项目作业等应用环节，再到当前“经典理论+新技术新方法”的教学设计，历经二十余年终获突破，我校“人工智能”课程于2016年建成辽宁省精品资源共享课程，2017年建成在线课程并在“高校邦”平台上线使用，2019年在超星平台完成重建，2020年获批省级一流线上线下混合课程。2023年获批线上线下混合式一流本科课程。本书是作者在多年教学基础上重新梳理整合教学内容，同时引入国内外的研究成果编撰而成的。经典内容力求逻辑结构紧密，新技术、新方法部分力求“新”与“应用”相结合，“新”与“基础”相适应。
全书分为基础篇和应用篇两部分，共11章。第1章介绍人工智能相关的基本内容；第2章由推理的基本概念引入，主要介绍确定性推理中的谓词逻辑推理、自然演绎推理和归结演绎推理的基本概念和方法；第3章讲述不确定性推理方法，包括产生式知识表示、可信度推理方法和主观贝叶斯推理方法；第4章先介绍状态空间表示，然后举例说明宽度优先搜索、深度优先搜索、代价树搜索、启发式搜索和博弈树搜索；第5章的主题是机器学习，内容包括机器学习的定义、分类、系统结构和应用；第6章重点讲述知识图谱，从表示与建模、抽取与挖掘、存储与融合、检索与推理到问答和对话；第7～11章属于本书应用篇的内容，分别介绍人工神经网络与深度学习、卷积神经网络、推荐系统、决策树、ChatGPT。
本书具有以下特点:
(1) 遵照教指委计算机科学与技术和软件工程专业及相关专业的培养目标和培养方案，结合应用型人才培养实际，以“懂理论，能应用，会应用”为目标进行内容组织安排。
(2) 由于人工智能的发展日新月异，任何人不可能学习和掌握所有的新技术、新方法。因此，组织内容时分为基础篇和应用篇。基础篇主要介绍人工智能的经典理论和方法；应用篇介绍新技术、新方法及相关的应用，读者可以根据需要进行取舍。
(3) 整合知识内容，逻辑结构紧密。基础篇融合知识表示与确定性推理、不确定性推理，使逻辑结构更加紧密，利于阅读学习。应用篇深入浅出展开讲解，举例说明每种方法，使读者有更直观的认识，便于掌握理解。
(4) 习题分为三种类型。分别是对知识和方法的理解及掌握情况的检验类习题；对所学内容应用于解决实际问题情况的验证类习题；需要学生去课外阅读、思考、理解的开放式思考题。
(5) 本书有对应的线上教学资源平台，包括课程视频（知识+案例）、习题、测验，翻转课堂教学实录等内容，可以在清华大学出版社本书配套资源页面获取。本书也提供配套的课件、案例的源码等相关资源，可扫描封底刮刮卡注册后再扫描书中二维码观看。
本书由周军、梅红岩、薛笑荣、伊华伟、杜颖、张巍(锦州开放大学)共同编写而成。其中，周军编写第1、7章并统稿，梅红岩编写第3、4、10章，薛笑荣编写第6、8章，伊华伟编写第9章，杜颖编写第5、11章，张巍编写第2章。黄印博士、马骏龙、张大俊、曲晨曦、李雪、李洋洋、刘哲宇和曲光娜同学负责完成相关实验和绘制部分图表。在编写本书的过程中，作者参阅了王万良教授和马少平教授等多部与人工智能相关的书籍和论文，也吸取了国内外其他作者教材的精髓，在此，对这些作者表示由衷的感谢。本书在出版过程中，得到了辽宁工业大学的支持，还得到了清华大学出版社的大力支持与帮助，在此一并表示诚挚的谢意。
由于作者水平有限，书中难免存在不妥和疏漏之处，敬请读者批评指正。

作者
2025年2月于辽宁锦州

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