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本书根据人工智能技术服务专业人才培养的需求，以智能机器人为载体，以揭开人工智能的神秘面纱为主线进行编写，设置了5个学习情境。学习情境1主要介绍人工智能的发展和应用，引起学习者的兴趣；学习情境2主要从智能机器如何进行知识存储的角度来理解人工智能；学习情境3主要从智能机器如何使用知识进行探索世界和求解问题的角度来进一步理解人工智能；学习情境4主要从智能机器如何进行自主学习知识、增长智慧的角度来理解人工智能；学习情境5主要从人工智能的自然辩证法视角理解人工智能的本质，从社会学角度给智能机器添加伦理与法律的约束，从而消除人类对人工智能的恐惧，使得人工智能技术更好地为人类服务。本书在思政方面围绕“爱国精神、崇尚科技、思维模式、乐观进取”，将其与人工智能技术进行“术道融合”，结合“做中学、做中悟”的方式来开展立德树人的工作。本书可作为高等职业院校电子信息类专业、机电一体化专业、应用电子技术专业及相关专业的教材，也可作为相关技术人员的参考用书。
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出版说明前言二维码资源清单学习情境1 让机器走进您的世界—人工智能概述1情境导入1情境目标2知识链接21.1 人工智能简史21.1.1 全球人工智能发展史21.1.2 我国人工智能发展史31.2 人工智能的产生71.3 人工智能的发展81.3.1 计算机时代91.3.2 人工智能的开端91.3.3 人工智能程序积累阶段101.3.4 超越人类的临界点111.4 人工智能的主流学派131.4.1 符号学派：物理符号系统假说131.4.2 连接学派141.4.3 行为学派151.4.4 三大学派的比较161.5 人工智能的定义171.6 人工智能的五个感官181.7 人工智能的分类191.7.1 按发展阶段分191.7.2 按应用领域分191.7.3 按智能化强弱程度分211.8 人工智能对人类的影响23情境操作251.9 案例欣赏251.9.1 案例1 生物表情自动评价：再没有“水军”滥竽充数251.9.2 案例2 老人身边的医生：人工智能对生命的关怀26情境小结26课后习题27学习情境2 让机器具有知识—知识表示技术29情境导入29情境目标29知识链接302.1 知识的概述302.1.1 知识、信息和数据312.1.2 知识的特性322.1.3 知识的分类332.1.4 知识表示332.2 知识的表示方法342.2.1 逻辑表示法342.2.2 语义网络表示法432.2.3 框架表示法482.2.4 产生式表示法492.2.5 状态空间表示法522.2.6 问题归约法532.2.7 面向对象表示法572.2.8 模糊逻辑表示法60情境操作652.3 任务实施652.3.1 任务1 动物识别的产生式知识表示652.3.2 任务2 传教士和野人过河问题的状态空间知识表示712.3.3 任务3 摆放家具的面向对象知识表示752.3.4 任务4 自动控制系统的模糊知识表示80情境小结83课后习题83学习情境3 让机器使用知识—搜索与推理85情境导入85情境目标85知识链接863.1 搜索和推理概述863.1.1 搜索863.1.2 推理893.2 状态空间的搜索策略933.2.1 状态空间搜索的基本思想933.2.2 图搜索的一般过程943.3 状态空间的盲目搜索953.3.1 广度优先搜索953.3.2 深度优先搜索973.3.3 代价树搜索1003.4 状态空间的启发式搜索1023.4.1 启发性信息和估价函数1023.4.2 A算法1033.5 遗传算法搜索1053.5.1 遗传算法的结构1053.5.2 遗传算法的基本原理1073.5.3 遗传算法的性能1083.6 基于规则的演绎推理1083.7 产生式推理1093.8 不确定性推理1123.8.1 概率推理1123.8.2 模糊推理112情境操作1143.9 任务实施1143.9.1 任务1 过河问题的状态空间深度优先搜索应用1143.9.2 任务2 八数码问题的启发式搜索应用1183.9.3 任务3 函数值的遗传算法搜索应用1273.9.4 任务4 动物识别的产生式推理应用1343.9.5 任务5 自动控制系统的模糊推理应用138情境小结141课后习题142学习情境4 让机器习得知识—机器学习144情境导入144情境目标144知识链接1454.1 习得技术概述1454.2 学习相关的基本概念1464.2.1 标签1464.2.2 特征1464.2.3 模型1474.2.4 回归与分类1474.2.5 聚类1484.3 机器学习的定义1494.4 机器学习的过程1504.5 机器学习的分类1514.6 机器学习的方法1524.6.1 有监督学习1524.6.2 无监督学习1534.6.3 半监督学习1544.6.4 强化学习1554.6.5 迁移学习1564.7 机器学习的模型1584.7.1 线性模型1584.7.2 核模型1704.7.3 层级模型1724.8 深度学习1754.8.1 深度学习概述1754.8.2 深度学习的模型—神经网络1774.8.3 常用的深度学习框架188情境操作1904.9 任务实施1904.9.1 任务1 自搭建线性模型解决分类问题1904.9.2 任务2 运用TensorFlow框架解决分类问题1934.9.3 任务3 运用层次模型解决招聘程序员薪资预测问题1964.9.4 任务4 运用卷积运算提取图像特征2004.9.5 任务5 运用卷积神经网络CNN识别图像204情境小结214课后习题214学习情境5 让机器成为“社会人”—德才兼备216情境导入216情境目标217知识链接2175.1 人工智能的自然辩证法2175.1.1 自然辩证法2185.1.2 人类改造世界的工具2195.1.3 人工智能的本质2205.1.4 人工智能的“工具”特殊性2215.2 人工智能的社会约束2225.2.1 人工智能社会2235.2.2 人工智能的社会属性2245.2.3 人工智能社会的特点2245.2.4 人与人工智能的社会关系2255.2.5 人工智能社会的问题2265.2.6 人工智能的伦理规范构建2295.2.7 人工智能的法律规范构建231情境操作2345.3 任务实施2345.3.1 任务1 快速搭建简单的陪伴机器人2345.3.2 任务2 陪伴机器人的伦理案例分析240情境小结242课后习题242参考文献246
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人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，已上升为国家战略，《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确指出从两个方面发展人工智能：一是加快人工智能支撑体系建设，二是推动人工智能技术在各领域应用。人工智能控制技术是有关多元化、个性化、定制化的智能硬件和智能化系统的一门技术，该技术是推动人工智能在制造、教育、环境保护、交通、商业、健康医疗、网络安全等重要领域规模化应用的一种关键技术。随着“十三五”规划的实施，我国政府双侧发力，推动人工智能与制造业的融合发展。一方面，积极推动人工智能技术为制造业发展注入新动力，在《智能制造发展规划（2016—2020）》《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》和《增强制造业核心竞争力三年行动计划（2018—2020年）》等政策文件中均强调推动人工智能等技术在工业制造领域的应用与融合。另一方面，将制造业作为人工智能落地的重点行业，在《互联网+人工智能三年行动实施方案》《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》等文件中均提出将制造业作为开展人工智能应用试点示范的重要领域之一。企业、事业单位对人工智能控制技术相关的技能型人才和技术培训的需求不断增加，2019年4月人力资源和社会保障部也新增加了人工智能工程技术人员的职业信息，与人工智能相关的技术人员需求量日益增大。为此，2019年6月教育部新增加了为人工智能技术服务的专业，以加大相关技术人才的培养。本书是针对信息类专业开展人工智能课程教学的教材，是以珠海城市职业技术学院的格力明珠产业学院为平台，在此基础上深化校企合作的成果。编者是来自格力明珠产业学院的一线教师和企业一线的能工巧匠。本书是编者在多年人工智能技术学习及工作经验的基础上，对大量的网络资源、论文和相关书籍进行总结、整理和分析，形成对人工智能技术的独特理解，并将其抽象成易于理解的模型，以更好地理解人工智能为主线编写而成。全书共有5个学习情境，具体如下。学习情境1 让机器走进您的世界—人工智能概述：由珠海城市职业技术学院的关景新高级工程师负责编写，主要介绍人工智能的定义、人工智能的起源与发展过程、目前人工智能的主流学派、人工智能所研究的范围与应用领域等，并通过案例进一步说明人工智能技术发展对人类社会的促进作用。学习情境2 让机器具有知识—知识表示技术：由珠海城市职业技术学院的关景新高级工程师和姜源老师负责编写，主要介绍知识表示的基本概念和分类，逻辑、框架、产生式、状态空间、问题归约、面向对象和模糊逻辑的知识表示方法，并通过情境操作加深读者对智能机器人有关知识的构成方式的理解。学习情境3 让机器使用知识—搜索与推理：由深圳市友福同享信息科技有限公司曾荣耀总经理指导、珠海城市职业技术学院关景新高级工程师负责编写，主要介绍搜索的概念、意义、状态空间的概念、状态空间盲目搜索、启发式状态空间搜索、遗传算法搜索等，并通过情境操作加深读者对智能机器人使用知识求解问题的方法的理解。学习情境4 让机器习得知识—机器学习：由关景新高级工程师和珠海格力电器股份有限公司肖彪高级工程师负责编写，主要介绍机器学习的定义、机器学习的分类、机器学习的模型、神经网络的原理、线性回归和逻辑回归的应用、深度学习的主流框架，并通过情境操作加深读者对智能机器人自主学习获得知识并解决问题的方法的理解。学习情境5 让机器成为“社会人”—德才兼备：由深圳市声扬科技有限公司谢基有高级工程师指导、珠海城市职业技术学院的关景新高级工程师和孟真老师负责编写，主要介绍人工智能的自然辩证法、人工智能社会的特点与问题、人类与人工智能的关系、人工智能的伦理问题和法律问题，并通过情境操作加深读者对人工智能伦理研究的必要性的理解。对于需要学习人工智能技术的读者而言，本书还重点消除读者有关学习人工智能技术需要深度理解大量的数学公式、需要很好的数学基础的疑虑，让读者明白，在大多数情况下，尤其是在应用层面，人工智能技术仅是一种实现技术要求的工具，读者只需要了解各种学习算法的优势、劣势及有效使用的方法，无须详尽地了解人工智能所涉及的自然科学和社会科学的所有学科。本书在思政方面围绕“爱国精神、崇尚科技、思维模式、乐观进取”，将其与人工智能技术进行“术道融合”，结合“做中学、做中悟”的方式来开展立德树人的工作。后，本书得到了珠海格力电器股份有限公司、深圳市声扬科技有限公司、深圳市友福同享信息科技有限公司、深圳联合创新实业有限公司的大力支持，感谢珠海格力电器股份有限公司肖彪高级工程师、深圳市声扬科技有限公司谢基有高级工程师、深圳市友福同享信息科技有限公司曾荣耀总经理在技术上给予的指导，感谢珠海城市职业技术学院马维旻教授、高健教授、朱韶平教授和珠海市技师学院张中洲教授的鼎力支持。书中的核心内容来自广东高校优秀青年创新人才培养计划项目—“珠海线路板产业集群环境监测与失效预防的AI控制技术研究”（2017GkQNCX074）、2019年广东普通高校重点项目（自然科学类）—“基于移动机器人平台的多运动目标识别与跟踪技术研究”等省级项目的研究成果和珠海城市职业技术学院的教学总结，本书对此做了系统的组织和讲解，力求做到通俗易懂，深入浅出。本书在编写过程中参考了CSDN等技术网站和相关图书，在此向原作者表示诚挚的感谢。由于编者水平有限，书中难免有不足之处，恳请广大读者批评指正。
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