"《人工智能导论（第2版·Python版）》首先简述人工智能的基本概念、发展历程、分类及其在医疗、金融、交通等领域的应用，引入AI概貌；接着，系统介绍人工智能的核心技术分支，包括机器学习、强化学习、神经网络与深度学习（涵盖CNN、RNN、Transformer等模型）； 随后，通过实例详细阐述AI在自然语言处理（包括DeepSeek、GPT、BERT等大语言模型）、语音识别及计算机视觉等主流应用领域的技术细节； 最后探讨人工智能伦理与社会影响这一重要议题。全书包含大量基于Python、TensorFlow、PyTorch的编程案例与练习，帮助读者深入理解并实践书中知识。 可作为高等院校人工智能相关课程的教材，也适合作为希望系统学习AI技术的相关从业人员和对人工智能感兴趣的普通读者全面了解与实践AI技术的资料。 "

前言 在这个科技日新月异的时代，人工智能正以前所未有的速度和规模重塑我们的世界。从日常生活到各行各业，人工智能的影响无处不在。本书旨在为读者提供一个全面而深入的人工智能学习之旅，内容涵盖人工智能的核心概念、关键技术和前沿应用，同时也探讨人工智能给社会带来的影响和伦理挑战。 本书共分为10章，每一章都经过精心设计，旨在帮助读者从不同角度理解和掌握人工智能技术。 第1章为读者奠定坚实的理论基础。从人工智能的定义出发，回顾其发展历程，探讨 人工智能的学科分类，并通过现实应用案例，展示人工智能在医疗、金融、教育、交通等领域的实际应用。 第2章和第3章分别聚焦于机器学习和强化学习这两个人工智能的核心分支。在机器学习章节中，介绍从基础概念到高级算法的全面知识，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和集成学习等。强化学习章节则深入探讨从基本概念到高级主题，如多臂老虎机问题、马尔可夫决策过程等。 第4章和第5章分别讲解神经网络和深度学习，这是当前人工智能研究的热点领域。从生物神经元谈起，逐步深入到复杂的深度学习架构，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和 Transformer 模型等。 第6章和第7章专注于自然语言处理(NLP)领域，涵盖从基础的文本处理技术到最前沿的大语言模型。详细讲解词嵌入、主题建模等经典技术，同时深入探讨DeepSeek、GPT、BERT等大语言模型的原理和应用。 第8章和第9章分别聚焦于语音识别和计算机视觉技术。第8章介绍从语音信号处理到深度学习方法的全面知识。第9章则涵盖从基础图像处理到深度学习在视觉任务中的应用。 ...