前言
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，它是一门多领域交叉学科，用于研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及计算机科学、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。另一方面，作为目前流行的人工智能编程语言，Python的设计风格清晰划一，具有简单易学、免费开源、可移植性、可扩展性、可嵌入性、面向对象、丰富的库等优点，使专业和非专业人员都可以利用Python结合封装好的人工智能算法解决其专业问题。
本书由河北工业大学人工智能与数据科学学院的教师结合多年教学经验和人工智能教育的发展需要编著而成的，可作为高校理工科学生学习人工智能技术课程的入门教材。本书从基础出发，通过对人工智能技术的数学基础、编程基础和控制基础进行介绍，讲解人工智能所需的基本技术，向读者直观展示了解决人工智能问题的详细步骤，以及利用Python程序设计语言快速解决人工智能问题的具体过程，力争使读者在有限时间内快速掌握多种适合解决人工智能问题的方法。我们也提供了演示实验或具体示例来展示一些人工智能技术的理论分析和推导过程，使对人工智能技术有兴趣的读者能够对相关知识有一个初步认识和掌握，为读者后续更深层次的学习打下一个良好的基础。
在基于本书学习人工智能技术的相关知识时，建议读者一定要多动脑思考、多动手实践。当学习数学基础时，可以查阅相关书籍对相关知识进行深入学习。当学习案例代码时，可以配合上机学习，在梳理代码的同时进行适当理解，在计算机上对程序实现复现。当学习演示实验时，可以认真分析每一个案例，认真思考实际问题的具体解决步骤，结合书本知识总结利用人工智能技术解决实际问题的方法和流程。只有这样，才能真正做到熟练运用人工智能技术解决实际的应用问题。
本书的特色包括：（1）在讲解相关知识的同时，配合实际应用案例，使读者在具体应用中快速掌握人工智能技术的实现方法。（2）强调入门性，本书给出了必要的人工智能技术学习基础和相关示例，既适合人工智能相关专业人员作为机器学习的入门教材，也适合对“解决人工智能问题”有兴趣的非相关专业人员阅读。（3）章节内容的编排由浅入深，同时致力于利用简单、易懂的案例代码演示理论性强或较难理解的内容，方便读者根据实际需求进行学习。
本书共8章，下面简单介绍各部分内容。
第1章，绪论部分，首先给出了人工智能的基本概念及其发展史。然后对人工智能技术的研究目标和内容进行简要介绍。接着，讲解了人工智能技术的研究进展及其研究领域。最后，结合实际生活给出了人工智能的应用场景，使读者快速了解利用人工智能技术解决实际问题的基本方法，并对人工智能形成系统的宏观认识。
第2章，主要介绍了人工智能技术所需的数学基础和编程基础。本章介绍的数学基础部分分为矩阵论、应用统计、数值分析及经典变换四个部分。矩阵论部分系统介绍了矩阵的基本理论、方法及其应用，重点介绍了线性空间与线性变换及范数理论部分；应用统计部分系统阐述了应用统计的相关理论和操作知识，内容包括参数估计、假设检验、回归分析与方差分析；数值分析部分内容包括插值与数值逼近，数值积分与数值微分，解线性方程的直接方法与迭代法；经典变换部分列举了包括快速傅里叶变换、图像变换在内的人工智能技术中常用的变换方法。本章最后一节简要介绍了人工智能技术的编程工具——Python，包括对编程基础和相关工具包的介绍，使读者初步了解Python的语言特点及编写方法。
第3章，从通信技术的角度对人工智能进行介绍，主要包括人工智能在通信领域面临的挑战、应用并重点介绍了自然语言处理中的语音识别技术，从发展、分类、核心技术、识别方法、应用等方面进行了较为宏观全面的讲解。
第4章，介绍了智能控制的概念、产生与发展，重点针对经典的智能控制理论进行了原理、核心内容的简单概述，最后结合人工智能在智能控制领域的应用示例，展示了智能控制较传统控制的优势及应用前景。
第5章，给出了4个综合案例。首先是基于深度神经网络的图像分类案例，利用OpenCV工具库，结合其自带的Caffe框架和DNN网络实现对图像的分类应用；其次是基于深度学习的个性化推荐案例，利用OpenCV工具库，结合其自带的TensorFlow框架和卷积神经网络，基于MovieLens数据集完成电影推荐的任务；然后是基于卷积神经网络的文本分类案例，按照数据处理、卷积、池化、全联接和分类四个步骤对文本进行分类；最后是基于深度学习的视频行为识别案例，利用OpenCV工具库，结合其自带的PyTorch框架和用于视频识别的C3D卷积神经网络模型，基于UCF101数据集完成视频行为识别的任务。本章通过案例的讲解介绍了深度学习的几个重要的基本概念。
第6章，首先介绍了智能机器人的研究进展、发展趋势及应用领域，其次对机器人体系结构和视觉系统进行了简单的讲解，然后重点解释了智能机器人的路径规划问题，从导航、定位、避障、路径规划四个方面将路径规划中的关键内容进行了详细说明，最后通过两个应用示例对机器人中运用的计算机视觉分析和路径规划问题进行了说明。
第7章，首先分析了人工智能已经或者可能带来的一些安全隐患、安全风险的特征，以及面对安全问题时的某些应对措施，然后讨论了人工智能课程或技术的教育理念及方式，最后以“换脸视频”为例说明了人工智能技术如何向着积极有力的方向发展。
第8章，首先对人工智能产业的发展进行了总结和分析，然后介绍了与人工智能相结合的创新创业项目，最后讨论了几个较为经典的人工智能创新创业案例，希望读者通过本章的学习开拓思路，做出更有价值的创新应用。
本书的分工如下：马飒飒负责第2、3、7章的编写，韩宁负责第1、8章的编写，张磊负责第4、5章的编写，张瑞负责第6章的编写，马飒飒负责全书统稿和定稿。
在本书的编写过程中，河北工业大学人工智能与数据科学学院2017级研究生赵策、刘根旺帮助收集整理了本书的案例，2018级研究生李晴、母芳林、李诗月帮助收集整理了本书的内容，2019级研究生蒋俏帮助完成了本书的统稿，电子工业出版社刘志红编辑给予了大力支持，在此表示真诚的感谢！
英特尔® FPGA中国创新中心和北京海云捷迅科技有限公司为本书的编写提供了大量的支持和帮助，在此特别向他们表示衷心的感谢！
本书还参考了国内外人工智能方面的书籍及大量的网上资料，力求有所突破和创新，由于能力和水平所限，书中出现的不妥乃至错误之处，恳请读者指正。
作者
2019年12月于河北工业大学