人工智能應用基礎

29253XM69034人工智能?用基?封面-扉?.pdf12022/7/2911:04:12

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內容簡介

本書是人工智能技術應用專業(yè)的基礎教材，以簡單且生活化的實訓案例為載體，講解人工

智能算法的基本原理，降低學習門檻。本書內容包括Python篇、機器學習篇、深度學習篇、計算

機視覺篇以及自然語言處理篇。

Python篇通過實訓案例，讓讀者認識并掌握Python編程語言的基礎。機器學習篇通過實訓

案例，讓讀者認識機器學習經典算法的基本原理和簡單應用。深度學習篇通過實訓案例，讓讀

者了解多種神經網(wǎng)絡模型的原理及其在生活場景中的運用。計算機視覺篇通過實訓案例，讓讀

者了解人工智能算法在計算機視覺領域的典型應用。自然語言處理篇通過實訓案例，讓讀者了

解人工智能算法在自然語言領域的典型應用。

本書適合對人工智能感興趣的在校學生、社會工作者以及其他零基礎的讀者，通過體驗書

中關于人工智能技術在計算機視覺、自然語言處理等領域的案例，可以逐漸對人工智能有所認

知，并具備初步的實踐能力。

圖書在版編目（CIP）數(shù)據(jù)

人工智能應用基礎/郭勇，趙瑞豐，杜輝主編.—北京：

中國鐵道出版社有限公司，2022.8

“十四五”高等職業(yè)教育新形態(tài)一體化教材

ISBN978-7-113-29253-9

Ⅰ.①人…Ⅱ.①郭…②趙…③杜…Ⅲ.①人工智能-

高等職業(yè)教育-教材Ⅳ.①TP18

中國版本圖書館CIP數(shù)據(jù)核字(2022)第099426號

書名：人工智能應用基礎

作者：郭勇趙瑞豐杜輝

策劃：王春霞編輯部電話：（010）63551006

責任編輯：王春霞徐盼欣

封面設計：尚明龍

責任校對：孫玫

責任印制：樊啟鵬

出版發(fā)行：中國鐵道出版社有限公司（100054，北京市西城區(qū)右安門西街8號）

網(wǎng)址：/51eds/

印刷：北京聯(lián)興盛業(yè)印刷股份有限公司

版次：2022年8月第1版2022年8月第1次印刷

開本：850mm×1168mm1/16印張：17.25字數(shù)：402千

書號：ISBN978-7-113-29253-9

定價：65.00元

版權所有侵權必究

凡購買鐵道版圖書，如有印制質量問題，請與本社教材圖書營銷部聯(lián)系調換。電話：（010）63550836

打擊盜版舉報電話：（010）63549461

“十四五”高等職業(yè)教育新形態(tài)一體化教材

編審委員會

總顧問：譚浩強（清華大學）黃心淵（中國傳媒大學）

主任：高林（北京聯(lián)合大學）

副主任：鮑潔（北京聯(lián)合大學）眭碧霞（常州信息職業(yè)技術學院）

?孫仲山（寧波職業(yè)技術學院）秦緒好（中國鐵道出版社有限公司）

委員：（按姓氏筆畫排序）

?于?京（北京電子科技職業(yè)學院）于?鵬（新華三技術有限公司）

?于大為（蘇州信息職業(yè)技術學院）萬?冬（北京信息職業(yè)技術學院）

?王?芳（浙江機電職業(yè)技術學院）王?坤（陜西工業(yè)職業(yè)技術學院）

?王?忠（海南經貿職業(yè)技術學院）方水平（北京工業(yè)職業(yè)技術學院）

?方風波（荊州職業(yè)技術學院）左曉英（黑龍江交通職業(yè)技術學院）

?龍?翔（湖北生物科技職業(yè)學院）史寶會（北京信息職業(yè)技術學院）

?樂?璐（南京城市職業(yè)學院）馮?波（金山辦公教育研究院）

?呂坤頤（重慶城市管理職業(yè)學院）朱偉華（吉林電子信息職業(yè)技術學院）

?朱震忠（西門子（中國）有限公司）鄔厚民（廣州科技貿易職業(yè)學院）

?劉?松（天津電子信息職業(yè)技術學院）湯?徽（新華三技術有限公司）

?阮進軍（安徽商貿職業(yè)技術學院）孫?剛（南京信息職業(yè)技術學院）

?孫?霞（嘉興職業(yè)技術學院）蘆?星（北京久其軟件有限公司）

?杜?輝（北京電子科技職業(yè)學院）李軍旺（岳陽職業(yè)技術學院）

?楊龍平（柳州鐵道職業(yè)技術學院）楊國華（無錫商業(yè)職業(yè)技術學院）

?吳和群（呼和浩特職業(yè)技術學院）汪小璐（江蘇經貿職業(yè)技術學院）

?張?偉（浙江求是科教設備有限公司）張明白（百科榮創(chuàng)（北京）科技發(fā)展有限公司）

?陳小中（常州工程職業(yè)技術學院）陳子珍（寧波職業(yè)技術學院）

?陳云志（杭州職業(yè)技術學院）陳曉男（無錫科技職業(yè)學院）

?陳祥章（徐州工業(yè)職業(yè)技術學院）邵?瑛（上海電子信息職業(yè)技術學院）

?武春嶺（重慶電子工程職業(yè)學院）苗春雨（杭州安恒信息技術股份有限公司）

?羅保山（武漢軟件職業(yè)技術學院）胡大威（武漢職業(yè)技術學院）

?胡光永（南京工業(yè)職業(yè)技術大學）姜大慶（南通科技職業(yè)學院）

?聶?哲（深圳職業(yè)技術學院）賈樹生（天津職業(yè)大學）

?倪?勇（浙江機電職業(yè)技術學院）徐守政（杭州朗迅科技有限公司）

?盛鴻宇（北京聯(lián)合大學）崔英敏（私立華聯(lián)學院）

?葛?鵬（隨機數(shù)（浙江）智能科技有限公司）焦?戰(zhàn)（遼寧輕工職業(yè)學院）

?曾文權（廣東科學技術職業(yè)學院）溫常青（江西環(huán)境工程職業(yè)學院）

?赫?亮（北京金芥子國際教育咨詢有限公司）蔡?鐵（深圳信息職業(yè)技術學院）

?譚方勇（蘇州職業(yè)大學）翟玉鋒（煙臺職業(yè)技術學院）

?樊?睿（杭州安恒信息技術股份有限公司）

秘書：翟玉峰（中國鐵道出版社有限公司）

序

2021年，全國人大四次會議通過了《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)

展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》，對我國社會主義現(xiàn)代化建

設進行了全面部署，“十四五”時期對國家的要求是高質量發(fā)展，對教育的

定位是建立高質量的教育體系，對職業(yè)教育的定位是增強職業(yè)教育的適應性。

當前，在百年未有之大變局下，在“十四五”開局之年，如何切實推動落實《國

家職業(yè)教育改革實施方案》《職業(yè)教育提質培優(yōu)行動計劃（2020—2023年）》

等文件要求，是新時代職業(yè)教育適應國家高質量發(fā)展的核心任務。伴隨新科

技和新工業(yè)化發(fā)展階段的到來和我國產業(yè)高端化轉型，必然引發(fā)企業(yè)用人需

求和聘用標準隨之發(fā)生新的變化，以人才需求為起點的高職人才培養(yǎng)理念使

創(chuàng)新中國特色人才培養(yǎng)模式成為高職戰(zhàn)線的核心任務，為此國務院和教育部

制訂和發(fā)布的包括1+X職業(yè)技能等級證書制度、專業(yè)群建設、“雙高計劃”、

專業(yè)教學標準、信息技術課程標準、實訓基地建設標準等一系列具體的指

導性文件，為探索新時代中國特色高職人才培養(yǎng)指明了方向。

要落實國家職業(yè)教育改革一系列文件精神，培養(yǎng)高質量人才，就必須解

決“教什么”的問題，必須解決課程教學內容適應產業(yè)新業(yè)態(tài)、行業(yè)新工藝、

新標準要求等難題，教材建設改革創(chuàng)新就顯得尤為重要。國家這幾年對于職

業(yè)教育教材建設下了很大的力度，2019年，教育部發(fā)布了《職業(yè)院校教材

管理辦法》（教材〔2019）3號）、《關于組織開展“十三五”職業(yè)教育國家

規(guī)劃教材建設工作的通知》（教職成司函〔2019）94號），在2020年又啟

動了《首屆全國教材建設獎全國優(yōu)秀教材（職業(yè)教育與繼續(xù)教育類）》評選

人工智能應用基礎

活動，這些都旨在選出具有職業(yè)教育特色的優(yōu)秀教材，并對下一步如何建設

好教材進一步明確了方向。在這種背景下，堅持以習近平新時代中國特色社

會主義思想為指導，落實立德樹人根本任務，適應新技術、新產業(yè)、新業(yè)態(tài)、

新模式對人才培養(yǎng)的新要求，中國鐵道出版社有限公司邀請我與鮑潔教授共

同策劃組織了“‘十四五’高等職業(yè)教育新形態(tài)一體化教材”，尤其是我國知

名計算機教育專家譚浩強教授、全國高等院校計算機基礎教育研究會會長黃

心淵教授對課程建設和教材編寫都提出了重要的指導意見。這套教材在設計

上把握了這樣幾個原則：

1.價值引領，育人為本。牢牢把握教材建設的政治方向和價值導向，

充分體現(xiàn)黨和國家的意志，體現(xiàn)鮮明的專業(yè)領域指向性，發(fā)揮教材的鑄魂

育人、關鍵支撐、固本培元、文化交流等功能和作用，培養(yǎng)適應創(chuàng)新型國家、

制造強國、網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國、智慧社會的不可或缺的高層次、高素質

技術技能型人才。

2.內容先進，突出特性。充分發(fā)揮高等職業(yè)教育服務行業(yè)產業(yè)優(yōu)勢，及

時將行業(yè)、產業(yè)的新技術、新工藝、新規(guī)范作為內容模塊，融入到教材中去。

為強化學生職業(yè)素養(yǎng)養(yǎng)成和專業(yè)技術積累，將專業(yè)精神、職業(yè)精神和工匠

精神融入教材內容，滿足職業(yè)教育的需求。此外，為適應項目學習、案例

學習、模塊化學習等不同學習方式要求，注重以真實生產項目、典型工作

任務、案例等為載體組織教學單元的教材、新型活頁式、工作手冊式等教材，

反映人才培養(yǎng)模式和教學改革方向，有效激發(fā)學生學習興趣和創(chuàng)新潛能。

3.改革創(chuàng)新，融合發(fā)展。遵循教育規(guī)律和人才成長規(guī)律，結合新一代信

息技術發(fā)展和產業(yè)變革對人才的需求，加強校企合作、深化產教融合，深入

推進教材建設改革。加強教材與教學、教材與課程、教材與教法、線上與線

下的緊密結合，信息技術與教育教學的深度融合，通過配套數(shù)字化教學資源，

滿足教學需求和符合學生特點的新形態(tài)一體化教材。

4.加強協(xié)同，錘煉精品。準確把握新時代方位，深刻認識新形勢新任務，

激發(fā)教師、企業(yè)人員內在動力。組建學術造詣高、教學經驗豐富、熟悉教材

II

序

工作的專家隊伍，支持科教協(xié)同、校企協(xié)同、校際協(xié)同開展教材編寫，全面

提升教材建設的科學化水平，打造一批滿足學科專業(yè)建設要求，能支撐人才

成長需要、經得起實踐檢驗的精品教材。

按照教育部關于職業(yè)院校教材的相關要求，充分體現(xiàn)工業(yè)和信息化領域

相關行業(yè)特色，以高職專業(yè)和課程改革為基礎，編寫信息技術課程、專業(yè)群

平臺課程、專業(yè)核心課程等所需教材。本套教材計劃出版4個系列，具體為：

1.信息技術課程系列。教育部發(fā)布的《高等職業(yè)教育?？菩畔⒓夹g課程

標準（2021年版）》給出了高職計算機公共課程新標準，新標準由必修的基

礎模塊和由12項內容組成的拓展模塊兩部分構成。拓展模塊反映了新一代

信息技術對高職學生的新要求，各地區(qū)、各學?？筛鶕?jù)國家有關規(guī)定，結合

地方資源、學校特色、專業(yè)需要和學生實際情況，自主確定拓展模塊教學

內容。在這種新標準、新模式、新要求下構建了該系列教材。

2.電子信息大類專業(yè)群課程系列。高等職業(yè)教育大力推進專業(yè)群建設，

基于產業(yè)需求的專業(yè)結構，使人才培養(yǎng)更適應現(xiàn)代產業(yè)的發(fā)展和職業(yè)崗位的

變化。構建具有引領作用的專業(yè)群平臺課程和開發(fā)相關教材，彰顯專業(yè)群的

特色優(yōu)勢地位，提升電子信息大類專業(yè)群平臺課程在高職教育中的影響力。

3.新一代信息技術類典型專業(yè)課程系列。以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、

移動通信、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等為代表的新一代信息技術，是信息技術的縱向

升級，也是信息技術之間及其與相關產業(yè)的橫向融合。在此技術背景下，圍

繞新一代信息技術專業(yè)群（專業(yè)）建設需要，重點聚焦這些專業(yè)群（專業(yè)）

缺乏教材或者沒有高水平教材的專業(yè)核心課程，完善專業(yè)教材體系，支撐新

專業(yè)加快發(fā)展建設。

4.本科專業(yè)課程系列。在厘清應用型本科、高職本科、高職專科關系，

明確高職本科服務目標，準確定位高職本科基礎上，研究高職本科電子信息

類典型專業(yè)人才培養(yǎng)方案和課程體系，重在培養(yǎng)高層次技術技能型人才，組

織編寫該系列教材。

新時代，職業(yè)教育正在步入創(chuàng)新發(fā)展的關鍵期，與之配合的教育模式以

III

人工智能應用基礎

及相關的諸多建設都在深入探索，按照“選優(yōu)、選精、選特、選新”的原則，

發(fā)揮在高等職業(yè)教育領域的院校、企業(yè)的特色和優(yōu)勢，調動高水平教師、企

業(yè)專家參與，整合學校、行業(yè)、產業(yè)、教育教學資源，充分發(fā)揮教材建設在

提高人才培養(yǎng)質量中的基礎性作用，集中力量打造與我國高等職業(yè)教育高質

量發(fā)展需求相匹配、內容形式創(chuàng)新、教學效果好的課程教材體系，努力培養(yǎng)

德智體美勞全面發(fā)展的高層次、高素質技術技能人才。

本套教材內容前瞻，體系靈活，資源豐富，是值得關注的一套好教材。

國家職業(yè)教育指導咨詢委員會委員

北京高等學校高等教育學會計算機分會理事長

全國高等院校計算機基礎教育研究會榮譽副會長

2021年8月

IV

前言

從可愛的“機器貓”到下棋的“阿爾法狗”，從MCS51單片機到英偉達的GPU，編者

經歷了信息技術蓬勃發(fā)展的20年。2017年3月5日，2017年政府工作報告指出，要加快

培育壯大包括人工智能在內的新興產業(yè)，“人工智能”首次被寫入了全國政府工作報告。以人

工智能技術為代表的新一代信息技術已開始融入各行各業(yè)，成為變革社會的重要推動力，人

工智能已上升為國家戰(zhàn)略。

社會對計算機視覺、語音識別、機器學習等技術的熱情與日俱增，結合Python語言引

發(fā)了一場學習人工智能相關技術的潮流。然而，面對復雜的數(shù)學推導公式和廣泛的行業(yè)應用，

我們深感需要編寫一本人工智能入門、適合理工科學生快速學習的基礎教材。本書編者團隊

結合課堂教學特點和項目實踐經驗，摒除傳統(tǒng)的人工智能類的數(shù)學基礎要求高、測試難度大

等問題，設計了以案例為載體的、可驗證測試的情境教學模塊。

本書結合隨機數(shù)（浙江）智能科技有限公司的“派Lab”人工智能教學實訓平臺，解決

全校大范圍的理工科學生對人工智能基礎課程的高通用性、高擴展性和實驗案例資源豐富的

人工智能開放實驗平臺的需求，全方位支撐課程教學、實操、考核及科研活動。

本書的內容如下：

（1）Python篇與機器溝通：通過五個實訓案例，讓讀者認識Python語言，掌握

Python編程的基本語法和Python標準庫在人工智能技術中的運用。

（2）機器學習篇讓機器能決策：通過五個實訓案例，讓讀者認識機器學習算法的基本

原理，理解處理回歸、分類、聚類問題的方法，掌握機器學習算法在日常生活中的應用。

（3）深度學習篇讓機器會思考：通過五個實訓案例，讓讀者認識深度學習算法的基本

原理，理解各神經網(wǎng)絡模型的核心思想，掌握深度學習算法在現(xiàn)實場景中的運用。

（4）計算機視覺篇讓機器看得見：通過五個實訓案例，讓讀者了解計算機如何識別并

處理圖像，理解計算機視覺算法的基本原理，掌握計算機視覺領域的典型應用。

（5）自然語言處理篇讓機器讀得懂：通過五個實訓案例，讓讀者了解計算機如何識

別并處理語音和文字，理解自然語言處理算法的基本原理，掌握自然語言處理領域的典型

應用。

人工智能應用基礎

本書的特色如下：

（1）建設人工智能在線教學實訓平臺，實現(xiàn)線上線下相結合，課內課外互通。利用該開

放實訓平臺，學生在課堂內未完成的實驗任務，可以在課堂外繼續(xù)完成。

（2）以案例作為知識點的載體，在案例中逐步講解驗證，使讀者能夠快速了解人工智能

相關的基本技術和方法，讓人工智能技術的學習變得更簡單。

（3）提供課件、源代碼等供讀者學習。為了配合課堂教學和自學，編者制作了高質量的

教學課件、案例源代碼和學習視頻等，并不斷更新平臺的實訓案例。

本書由郭勇、趙瑞豐、杜輝任主編，由林勵、李偉權、王亞楠任副主編，冷鵬、王青、

余婷、汪勝平參與編寫，由王路群任主審。感謝曹靜和隨機數(shù)（浙江）智能科技有限公司在

本書的編排及代碼驗證工作中提供的支持。為了方便組織教學，本書配套的相關資料可通過

“派Lab”人工智能教學實訓平臺查看并下載，平臺網(wǎng)址：。還可與本書編

者聯(lián)系（E-mail：linlimcu@）。

圖書編寫是一項與時俱進的長久工程，需要在實踐中不斷檢驗和修改。同時，由于編者

水平有限，書中難免存在疏漏和不妥之處，敬請廣大讀者給予批評和指正。

編者

2022年2月

II

配套資源索引

微課

序號項目名稱資源名稱頁碼

1案例1“讀心術”上1-7

2案例1“讀心術”下1-7

3案例2“讀心術”進階1-15

單元一Python篇

4案例3搭積木1-27

與機器溝通

5案例4漢諾塔1-42

6案例5股價數(shù)據(jù)處理上1-49

7案例5股價數(shù)據(jù)處理下1-49

8案例1牛肉價格預測2-8

9案例2挑草莓2-12

單元二機器學習篇

10案例3疾病預測2-25

讓機器能決策

11案例4點可樂2-32

12案例5聚類應用2-37

13深度學習與神經網(wǎng)絡3-4

14案例1手寫數(shù)字3-5

15單元三深度學習篇案例2貓狗識別3-12

16讓機器會思考案例3植物幼苗識別3-20

17案例4股價預測3-30

18案例5數(shù)字生成3-38

19了解計算機視覺上4-1

20了解計算機視覺下4-1

21案例1圖像處理上4-12

22單元四計算機視覺篇案例1圖像處理下4-12

23讓機器看得見案例2計算機視覺造物4-28

24案例3笑臉捕捉4-34

25案例4目標檢測4-38

26案例5鳥窩識別4-44

27案例1詞云圖5-5

28案例2詞向量5-9

單元五自然語言處理篇

29案例3語音合成5-14

讓機器讀得懂

30案例4語音識別5-18

31案例5情感分類5-23

目錄

單元一Python篇與機器溝通..........................................................1-1

1.1Python的歷史...................................................................................................1-1

1.2Python的作用...................................................................................................1-1

1.2.1Web應用開發(fā)....................................................................................................1-1

1.2.2自動化運維........................................................................................................1-2

1.2.3人工智能領域....................................................................................................1-2

1.2.4網(wǎng)絡爬蟲............................................................................................................1-3

1.2.5科學計算............................................................................................................1-3

1.2.6游戲開發(fā)............................................................................................................1-3

1.3Python的設計哲學............................................................................................1-3

1.4Python的特點...................................................................................................1-6

1.5學習計劃............................................................................................................1-7

實訓案例1Python“讀心術”..................................................................................1-7

實訓案例2“讀心術”進階....................................................................................1-15

實訓案例3像搭積木一樣學函數(shù)...........................................................................1-27

實訓案例4漢諾塔小游戲......................................................................................1-41

實訓案例5科學計算與可視化...............................................................................1-49

單元二機器學習篇讓機器能決策.....................................................2-1

2.1機器學習............................................................................................................2-1

2.2機器學習應用....................................................................................................2-2

2.3機器學習方法....................................................................................................2-2

2.3.1學習方式............................................................................................................2-3

2.3.2學習任務............................................................................................................2-3

2.4機器學習算法....................................................................................................2-4

2.4.1回歸....................................................................................................................2-4

2.4.2分類....................................................................................................................2-5

2.4.3聚類....................................................................................................................2-7

人工智能應用基礎

實訓案例1預知未來牛肉價格.................................................................................2-8

實訓案例2我來幫你挑草莓..................................................................................2-12

實訓案例3遠離疾病早預防..................................................................................2-25

實訓案例4這位顧客可不可能點可樂....................................................................2-31

實訓案例5近朱者赤近墨者黑...............................................................................2-37

單元三深度學習篇讓機器會思考.....................................................3-1

3.1淺層學習和深度學習..........................................................................................3-1

3.2人腦視覺機理....................................................................................................3-3

3.3深度學習與神經網(wǎng)絡..........................................................................................3-4

實訓案例1全連接神經網(wǎng)絡——猜數(shù)字益智游戲....................................................3-5

實訓案例2卷積神經網(wǎng)絡——你是我的眼.............................................................3-12

實訓案例3卷積神經網(wǎng)絡——播下“智能”的種子..............................................3-20

實訓案例4循環(huán)神經網(wǎng)絡——雞蛋應該放在幾個籃子里.......................................3-30

實訓案例5生成對抗網(wǎng)絡——神奇的畫筆.............................................................3-38

單元四計算機視覺篇讓機器看得見..................................................4-1

4.1計算機視覺概述.................................................................................................4-1

4.1.1人臉識別............................................................................................................4-1

4.1.2多目標跟蹤........................................................................................................4-2

4.1.3圖像分割............................................................................................................4-2

4.1.4風格遷移............................................................................................................4-3

4.2計算機視覺與數(shù)字圖像處理...............................................................................4-6

4.2.1計算機視覺........................................................................................................4-6

4.2.2數(shù)字圖像處理....................................................................................................4-6

4.3人類眼中的世界.................................................................................................4-7

4.4計算機眼中的世界.............................................................................................4-7

4.5計算機視覺發(fā)展的主要階段...............................................................................4-8

4.5.1馬爾計算視覺....................................................................................................4-8

4.5.2主動視覺............................................................................................................4-9

4.5.3多視幾何和分層三維重建..............................................................................4-10

4.5.4基于學習的視覺..............................................................................................4-10

4.6計算機視覺發(fā)展趨勢........................................................................................4-12

實訓案例1超有意思的圖像世界...........................................................................4-12

II

目錄

實訓案例2計算機視覺造物..................................................................................4-28

實訓案例3一鍵捕捉你的笑臉...............................................................................4-34

實訓案例4眾里尋他一目了然...............................................................................4-38

實訓案例5只需你看一眼......................................................................................4-44

單元五自然語言處理篇讓機器讀得懂...............................................5-1

5.1自然語言處理概述.............................................................................................5-1

5.2自然語言處理的核心任務和難點........................................................................5-1

5.3自然語言處理的典型應用..................................................................................5-2

5.4自然語言處理技術.............................................................................................5-2

5.4.1基礎技術............................................................................................................5-3

5.4.2核心技術...........................................................................................................5-3

5.4.3NLP+高端技術................................................................................................5-4

實訓案例1一張圖知你所云....................................................................................5-5

實訓案例2詞以類聚...............................................................................................5-9

實訓案例3一鍵合成有聲音的文字........................................................................5-14

實訓案例4你說我寫.............................................................................................5-18

實訓案例5您對商品滿意嗎..................................................................................5-23

附錄A派Lab平臺基本操作.............................................................A-1

A.1平臺簡介..........................................................................................................A-1

A.2賬號設置..........................................................................................................A-1

A.2.1用戶登錄..........................................................................................................A-1

A.2.2修改密碼..........................................................................................................A-3

A.2.3綁定微信..........................................................................................................A-4

A.3個人版..............................................................................................................A-4

A.3.1平臺課程..........................................................................................................A-4

A.3.2私有內容..........................................................................................................A-4

A.3.3課程學習..........................................................................................................A-5

A.4教育版..............................................................................................................A-6

A.4.1首頁..................................................................................................................A-6

A.4.2教師中心-課程...............................................................................................A-8

A.5個人概覽........................................................................................................A-14

A.5.1個人概覽-教師.............................................................................................A-14

III

人工智能應用基礎

A.5.2個人概覽-普通用戶.....................................................................................A-15

A.5.3關閉實訓環(huán)境................................................................................................A-16

A.5.4我的學習........................................................................................................A-16

A.5.5個人設置........................................................................................................A-17

A.6JupyterLab如何使用......................................................................................A-17

A.6.1文件夾區(qū)域....................................................................................................A-18

A.6.2實訓報告區(qū)域................................................................................................A-18

A.6.3環(huán)境信息區(qū)域................................................................................................A-19

A.6.4主界面操作區(qū)................................................................................................A-19

IV

單元一Python篇

與機器溝通

Python是一門功能強大的計算機編程語言，其設計思想是簡單、優(yōu)雅和明確。Python已廣

泛應用于Web開發(fā)、科學運算、數(shù)據(jù)分析等眾多領域。特別是在人工智能領域，Python被認為

是目前該領域最適合、應用最廣泛、最有潛力的語言。

本篇將通過五個實訓案例，讓讀者認識Python語言，掌握Python編程的基本語法和

Python標準庫在人工智能技術中的運用。

1.1Python的歷史

Python的創(chuàng)始人是荷蘭人吉多·范羅蘇姆（GuidovanRossum）。1989年的圣誕節(jié)期間，

吉多·范羅蘇姆為了在阿姆斯特丹打發(fā)時間，決心開發(fā)一個新的腳本解釋程序，作為ABC編程

語言的一種繼承。之所以選中Python作為程序的名字，是因為他是BBC電視劇《蒙提·派森

的飛行馬戲團》（MontyPython’sFlyingCircus）的愛好者。

1991年，第一個Python編譯器誕生，它是用C語言實現(xiàn)的，并能夠調用C語言的庫文件。

Python2.0于2000年10月16日發(fā)布，實現(xiàn)了完整的垃圾回收，并且支持Unicode。Python2.7

被確定為最后一個Python2.x版本。

Python3.0于2008年12月3日發(fā)布，此版不完全兼容之前的Python源代碼。不過，很多

新特性后來也被移植到Python2.6/2.7版本。

1.2Python的作用

1.2.1Web應用開發(fā)

Python經常被用于Web開發(fā)。盡管目前PHP、JavaScript依然是Web開發(fā)的主流語言，

但Python上升勢頭更為猛勁。尤其隨著Python的Web開發(fā)框架逐漸成熟（如Django、Flask、

TurboGears、web2py等），程序員可以更輕松地開發(fā)和管理復雜的Web程序。

例如，通過mod_wsgi模塊，Apache可以運行用Python編寫的Web程序。Python定義了

1-1

人工智能應用基礎

WSGI標準應用接口來協(xié)調HTTP服務器與基于Python的Web程序之間的通信。

例如，人們經常訪問的集電影、讀書、音樂于一體的豆瓣網(wǎng)，如圖1-1所示，就是使用

Python實現(xiàn)的。

圖1-1豆瓣網(wǎng)

1.2.2自動化運維

很多操作系統(tǒng)中，Python是標準的系統(tǒng)組件，大多數(shù)Linux發(fā)行版以及NetBSD、OpenBSD

和MacOSX都集成了Python，可以在終端下直接運行Python。

有一些Linux發(fā)行版的安裝器使用Python語言編寫，如Ubuntu的Ubiquity安裝器、Red

HatLinux和Fedora的Anaconda安裝器等。

另外，Python標準庫中包含了多個可用來調用操作系統(tǒng)功能的庫。例如，通過pywin32這

個軟件包，可以訪問Windows的COM服務以及其他WindowsAPI；使用IronPython能夠直接

調用.NetFramework。

通常情況下，Python編寫的系統(tǒng)管理腳本，無論是可讀性，還是性能、代碼重用度以及擴

展性方面，都優(yōu)于普通的shell腳本。

1.2.3人工智能領域

Python在人工智能領域內的機器學習（machinelearning）、神經網(wǎng)絡（neuralnetwork）、深

度學習（deeplearning）等方面，都是主流的編程語言。

基于大數(shù)據(jù)分析和深度學習發(fā)展而來的人工智能，其本質上已經無法離開Python的支持，

原因至少有以下幾點：

（1）目前世界上優(yōu)秀的人工智能學習框架，比如TensorFlow（神經網(wǎng)絡框架）、PyTorch（神

經網(wǎng)絡框架）以及Keras神經網(wǎng)絡庫等，都是用Python實現(xiàn)的。

（2）微軟的CNTK（認知工具包）也完全支持Python，并且該公司開發(fā)的VisualStudio

Code，也已經把Python作為第一級語言進行支持。

（3）Python擅長進行科學計算和數(shù)據(jù)分析，支持各種數(shù)學運算，可以繪制出高質量的2D

和3D圖像。

總之，人工智能時代的來臨，使得Python從眾多編程語言中脫穎而出。

1-2

單元一Python篇與機器溝通

1.2.4網(wǎng)絡爬蟲

Python語言很早就用來編寫網(wǎng)絡爬蟲。Google等搜索引擎公司大量地使用Python語言編

寫網(wǎng)絡爬蟲。

從技術層面上講，Python提供了很多服務于編寫網(wǎng)絡爬蟲的工具，如urllib、Selenium和

BeautifulSoup等，還提供了一個網(wǎng)絡爬蟲框架Scrapy。

1.2.5科學計算

和其他解釋型語言（如shell、JavaScript、PHP）相比，Python在數(shù)據(jù)分析、可視化方面

有相當完善和優(yōu)秀的庫，如NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas等，這可以滿足Python程序員

編寫科學計算程序。

1.2.6游戲開發(fā)

很多游戲使用C++編寫圖形顯示等高性能模塊，而使用Python或Lua編寫游戲的邏輯模塊。

和Python相比，Lua的功能更簡單，體積更??；而Python則支持更多的特性和數(shù)據(jù)類型。

例如，游戲SidMeier'sCivilization（《文明》）（見圖1-2）就是使用Python實現(xiàn)的。