第2版前言

《人工智能通识教程》第1版于2020年出版，由于全书内容丰富，通俗易懂，很快受到广大师生的青睐。另外，人工智能（artificial intelligence，AI）以大数据、深度学习、增强学习为基础方法，而如迁移学习、对抗学习、大语言模型等知识在很多领域也取得了重大突破。人工智能不仅解决了众多科研问题，还将机器学习、数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、机器人等技术应用到了更广泛的领域，自然也对教材的新版提出了更高的要求。于是，在第1版的基础上，本书的第2版应运而生。

人工智能的发展正处于黄金期。本书新版各章内容都做了较大调整。第4章重点加强了“智能体”的知识。第5、6章重点加强了机器学习、深度学习的知识阐述。新增加了第7章“强化学习”。新增加了第12章“GPT——大语言模型起步”，系统地介绍了大语言模型的丰富知识。限于篇幅，本书也适当减少了部分内容，如专家系统。

本书内容丰富，信息量极大，不同读者阅读本书时需要采用不同的方式。本书的每一章都相对独立，跳过前面内容原则上不影响后面内容的阅读。通过对本书的阅读和思考，读者不仅能够掌握与人工智能相关的理论和技术，还能把握人工智能发展的规律。

作为计算机科学的一个重要分支，人工智能对世界的影响“将超过迄今为止人类历史上的任何事物”。它可以与任何智能任务产生联系，是真正普遍存在的领域。本书包括思考的工具、定义人工智能、大数据与人工智能、智能体与智能代理、机器学习、深度学习、强化学习、数据挖掘、机器人技术、计算机视觉、自然语言处理、GPT——大语言模型起步、群体智能、自动规划和人工智能的发展等内容。

一如当年的计算机以及随后的因特网、物联网、云计算和大数据，今天，人工智能也是每个大学生和社会人士都必须关注、学习和重视的知识与应用。

本书是针对高等院校文理科学生的发展需要，为高等院校“人工智能”基础或通识课程全新设计、编写的教材。教师使用本书进行教学时，可依照学习进度与需求对内容进行适当取舍。

本书每一章都体现下列要点。

(1) 提倡课前预习各章课文。各章均安排了精选的导读案例，以深入浅出的方式引发学习者的学习兴趣。

(2) 介绍基本观念，解释原理，让学习者能切实理解和掌握人工智能的基本原理及相关应用知识。

(3) 组织浅显易懂的案例，注重让学生扎实地掌握基本理论知识，养成良好的学习方法。

(4) 为学生提供低认知负荷的作业，让学生在自我成就中构建人工智能的基本观念与技术架构。

(5) 注重思维与实践并进。建议教师在教学班中组织研究性学习活动，鼓励学生讨论与表达，努力让人工智能的知识成为学生未来驰骋职场的立身之本。

虽然社会已经进入电子时代，但我们仍然竭力倡导课前、课后看书，课中在书上做好笔记，在课程结束时完成课程学习总结。为各章设计的作业（单选题）并不难，学生只要认真阅读本书，就能够准确回答所有题目。

采用本书作为教材时，教师和学生可以参考下面的课程教学进度表。在实际教学中，应按照教学大纲和实际情况确定课程的教学进度。课程教学进度表（20—20学年第学期）

课程号: ×××课程名称: 人工智能基础学分: 2周学时: 2

总学时: 32（理论学时: 32实践学时: ）

主讲教师: ×××

序号校历

周次章节（或实训、习题课等）

名称与内容学时教学方法课后作业布置11引言

第1章思考的工具222第2章定义人工智能（1）233第2章定义人工智能（2）244第3章大数据与人工智能255第4章智能体与智能代理266第5章机器学习277第6章（人工神经网络与）深度学习288第7章强化学习299第8章数据挖掘21010第9章机器人技术21111第10章计算机视觉21212第11章自然语言处理21313第12章GPT——大语言模型起步21414第13章群体智能21515第14章自动规划21616第15章人工智能的发展2课文作业课程学习总结填表人（签字）:日期:

分院（系、教研室）领导（签字）: 日期:课程的教学评测可以从以下几方面入手:

(1) 每章的课后作业（共15次）;

(2) 第15章的课程学习总结（大作业1次）;

(3) 平时考勤;

(4) 任课老师认为必要的其他考核方法。

本书特色鲜明、易读易学，适合本科和高职院校各相关专业文理科学生学习，也适合对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读参考。

与本书配套的教学大纲、教学课件等电子资源，读者可以从清华大学出版社网站（http://www.tup.com.cn）本书页面的“课件下载”处下载。

根据学习需要，本书还配备了30课的微课视频，读者可先扫描封底刮刮卡进行注册，再扫描书中的二维码进行在线学习。

本书的编写得到浙大城市学院、浙江工业大学之江学院、嘉善技师学院、温州商学院、浙江华邦物联技术股份有限公司等多所院校、企业同仁的支持，金海溶、戴跃江、朱准、胡相勇、章小华等参与了本书的部分编写工作，在此一并表示感谢！

周苏2024年3月于杭州

作为计算机科学与技术一个重要的分支，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展历史已经不短了。它经过几起几落，终于迎来了高速发展、成果不断涌现的新时期。毫无疑问，一如当年的计算机以及随后的因特网、物联网、云计算和大数据，今天，人工智能也是每个大学生和社会人士都必须关注、学习和重视的知识与应用。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。它试图了解人类智能的实质，并生产出新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括基础概念、专家系统、机器学习、神经网络、智能代理、群体智能、数据挖掘、机器人、图像识别与处理、自然语言处理、自动规划等。可以想象，未来人工智能带来的科技产品将会是人类智慧的“容器”。人工智能不是人的智能，但能模仿人的思考，甚至在某些方面可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，包括的知识内容十分广泛。本书结构新颖，内容丰富，系统、全面地介绍了人工智能的相关概念与理论，可以帮助读者扎实地打好人工智能的知识与应用基础。

本书针对高等院校文理科学生的发展需要，是为高等院校相关专业“人工智能”基础课程或通识课程全新设计、编写的教材。教师在使用本书进行教学时，可依照学习进度与需求对内容进行适当取舍。

本书每一章都体现下列要点。

（1） 介绍基本概念，解释原理，让学习者能切实理解和掌握人工智能的基本原理及相关应用知识。

（2） 组织浅显易懂的案例，注重让学生扎实地掌握基本理论知识，养成良好的学习方法。

（3） 为学生提供低认知负荷的作业，让学生在自我成就中构建人工智能的基本观念与技术架构。

（4） 注重思维与实践并进。每章后面安排了【研究性学习】环节，建议教师在教学班中组织研究性学习小组，鼓励学生讨论与表达，努力让人工智能的知识成为学生未来驰骋职场的立身之本。

虽然社会已经进入“电子时代”，但我们仍然竭力倡导课前、课后读书，课中在书上记笔记，在课程结束时完成课程学习总结。为各章设计的作业（单选题）并不难，学生只要认真阅读本书，就能够准确回答所有题目。

采用本书作为教材时，教师和学生可以参考下面的课程教学进度表。在实际教学中，应按照教学大纲和实际情况确定课程教学进度。课程教学进度表（20—20学年第学期）

课程号： 课程名称： 人工智能学分： 2

周学时：  2总学时：  32 （其中理论学时：  32，实践学时：  ）

主讲教师： 序号校历周次章节（或实训、习题课等）名称与内容学时教学方法课后作业布置11引言

第1章思考的工具222第2章什么是人工智能233第3章规则与专家系统244第4章模糊逻辑与大数据思维255第5章包容体系结构与机器人技术266第5章包容体系结构与机器人技术277第6章机器学习288第6章机器学习299第7章神经网络与深度学习21010第8章智能代理21111第9章群体智能21212第10章数据挖掘与统计数据21313第11章智能图像处理21414第12章自然语言处理21515第13章自动规划21616第14章人工智能的发展2课文作业

研究性学习课程学习总结填表人（签字）： 日期：

系（教研室）主任（签字）：   日期：课程的教学评测可以从以下几方面入手：

（1） 每章的课后作业（共14次）。

（2） 每章的研究性学习小组活动评价（共13次）。

（3） 第14章的课程学习总结（大作业，1次）。

（4） 平时考勤。

（5） 任课教师认为必要的其他考核方法。

本书特色鲜明，易读易学，适合本科和高职高专院校各相关专业文理科学生学习，也适合对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读参考。

与本书配套的教学大纲、教学课件、习题答案等电子资源，读者可以从清华大学出版社网站(http://www.tup.com.cn)本书页面的“课件下载”处下载。

根据学习需要，本书还配备了1500分钟的音频讲解资源，读者可先扫描封底刮刮卡的二维码，再扫描书中的二维码进行在线学习。

本书的编写得到浙大城市学院、浙江理工大学、嘉兴技师学院、浙江商业职业技术学院、浙江安防职业技术学院等多所院校师生的支持，袁坚刚、吴贤平、余强、周恒、王文、乔凤凤等参与了本书部分内容的编写工作，作者在此一并表示感谢！

周苏

2020年6月于杭州