前言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是計算機科學的一個分支，它是一門多領域交叉學科，用于研究、開發模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統，涉及計算機科學、信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程進行模擬，使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。另一方面，作為目前流行的人工智能編程語言，Python的設計風格清晰劃一，具有簡單易學、免費開源、可移植性、可擴展性、可嵌入性、面向對象、豐富的庫等優點，使專業和非專業人員都可以利用Python結合封裝好的人工智能算法解決其專業問題。

本書由河北工業大學人工智能與數據科學學院的教師結合多年教學經驗和人工智能教育的發展需要編著而成的，可作為高校理工科學生學習人工智能技術課程的入門教材。本書從基礎出發，通過對人工智能技術的數學基礎、編程基礎和控制基礎進行介紹，講解人工智能所需的基本技術，向讀者直觀展示了解決人工智能問題的詳細步驟，以及利用Python程序設計語言快速解決人工智能問題的具體過程，力爭使讀者在有限時間內快速掌握多種適合解決人工智能問題的方法。我們也提供了演示實驗或具體示例來展示一些人工智能技術的理論分析和推導過程，使對人工智能技術有興趣的讀者能夠對相關知識有一個初步認識和掌握，為讀者后續更深層次的學習打下一個良好的基礎。

在基于本書學習人工智能技術的相關知識時，建議讀者一定要多動腦思考、多動手實踐。當學習數學基礎時，可以查閱相關書籍對相關知識進行深入學習。當學習案例代碼時，可以配合上機學習，在梳理代碼的同時進行適當理解，在計算機上對程序實現復現。當學習演示實驗時，可以認真分析每一個案例，認真思考實際問題的具體解決步驟，結合書本知識總結利用人工智能技術解決實際問題的方法和流程。只有這樣，才能真正做到熟練運用人工智能技術解決實際的應用問題。

本書的特色包括：（1）在講解相關知識的同時，配合實際應用案例，使讀者在具體應用中快速掌握人工智能技術的實現方法。（2）強調入門性，本書給出了必要的人工智能技術學習基礎和相關示例，既適合人工智能相關專業人員作為機器學習的入門教材，也適合對“解決人工智能問題”有興趣的非相關專業人員閱讀。（3）章節內容的編排由淺入深，同時致力于利用簡單、易懂的案例代碼演示理論性強或較難理解的內容，方便讀者根據實際需求進行學習。

本書共8章，下面簡單介紹各部分內容。

第1章，緒論部分，首先給出了人工智能的基本概念及其發展史。然后對人工智能技術的研究目標和內容進行簡要介紹。接著，講解了人工智能技術的研究進展及其研究領域。最后，結合實際生活給出了人工智能的應用場景，使讀者快速了解利用人工智能技術解決實際問題的基本方法，并對人工智能形成系統的宏觀認識。

第2章，主要介紹了人工智能技術所需的數學基礎和編程基礎。本章介紹的數學基礎部分分為矩陣論、應用統計、數值分析及經典變換四個部分。矩陣論部分系統介紹了矩陣的基本理論、方法及其應用，重點介紹了線性空間與線性變換及范數理論部分；應用統計部分系統闡述了應用統計的相關理論和操作知識，內容包括參數估計、假設檢驗、回歸分析與方差分析；數值分析部分內容包括插值與數值逼近，數值積分與數值微分，解線性方程的直接方法與迭代法；經典變換部分列舉了包括快速傅里葉變換、圖像變換在內的人工智能技術中常用的變換方法。本章最后一節簡要介紹了人工智能技術的編程工具——Python，包括對編程基礎和相關工具包的介紹，使讀者初步了解Python的語言特點及編寫方法。

第3章，從通信技術的角度對人工智能進行介紹，主要包括人工智能在通信領域面臨的挑戰、應用并重點介紹了自然語言處理中的語音識別技術，從發展、分類、核心技術、識別方法、應用等方面進行了較為宏觀全面的講解。

第4章，介紹了智能控制的概念、產生與發展，重點針對經典的智能控制理論進行了原理、核心內容的簡單概述，最后結合人工智能在智能控制領域的應用示例，展示了智能控制較傳統控制的優勢及應用前景。

第5章，給出了4個綜合案例。首先是基于深度神經網絡的圖像分類案例，利用OpenCV工具庫，結合其自帶的Caffe框架和DNN網絡實現對圖像的分類應用；其次是基于深度學習的個性化推薦案例，利用OpenCV工具庫，結合其自帶的TensorFlow框架和卷積神經網絡，基于MovieLens數據集完成電影推薦的任務；然后是基于卷積神經網絡的文本分類案例，按照數據處理、卷積、池化、全聯接和分類四個步驟對文本進行分類；最后是基于深度學習的視頻行為識別案例，利用OpenCV工具庫，結合其自帶的PyTorch框架和用于視頻識別的C3D卷積神經網絡模型，基于UCF101數據集完成視頻行為識別的任務。本章通過案例的講解介紹了深度學習的幾個重要的基本概念。

第6章，首先介紹了智能機器人的研究進展、發展趨勢及應用領域，其次對機器人體系結構和視覺系統進行了簡單的講解，然后重點解釋了智能機器人的路徑規劃問題，從導航、定位、避障、路徑規劃四個方面將路徑規劃中的關鍵內容進行了詳細說明，最后通過兩個應用示例對機器人中運用的計算機視覺分析和路徑規劃問題進行了說明。

第7章，首先分析了人工智能已經或者可能帶來的一些安全隱患、安全風險的特征，以及面對安全問題時的某些應對措施，然后討論了人工智能課程或技術的教育理念及方式，最后以“換臉視頻”為例說明了人工智能技術如何向著積極有力的方向發展。

第8章，首先對人工智能產業的發展進行了總結和分析，然后介紹了與人工智能相結合的創新創業項目，最后討論了幾個較為經典的人工智能創新創業案例，希望讀者通過本章的學習開拓思路，做出更有價值的創新應用。

本書的分工如下：馬颯颯負責第2、3、7章的編寫，韓寧負責第1、8章的編寫，張磊負責第4、5章的編寫，張瑞負責第6章的編寫，馬颯颯負責全書統稿和定稿。

在本書的編寫過程中，河北工業大學人工智能與數據科學學院2017級研究生趙策、劉根旺幫助收集整理了本書的案例，2018級研究生李晴、母芳林、李詩月幫助收集整理了本書的內容，2019級研究生蔣俏幫助完成了本書的統稿，電子工業出版社劉志紅編輯給予了大力支持，在此表示真誠的感謝！

英特爾? FPGA中國創新中心和北京海云捷迅科技有限公司為本書的編寫提供了大量的支持和幫助，在此特別向他們表示衷心的感謝！

本書還參考了國內外人工智能方面的書籍及大量的網上資料，力求有所突破和創新，由于能力和水平所限，書中出現的不妥乃至錯誤之處，懇請讀者指正。

作者

2019年12月于河北工業大學