前〓〓言

随着互联网、大数据、云计算和物联网等技术的不断发展，人工智能正引发可产生链式反应的科学突破，催生一批颠覆性技术，加速培育经济发展新动能，塑造新型产业体系，引领新一轮科技革命和产业变革。从走在前沿的科技公司，到努力创新的传统行业，几乎都想把握这个新“风口”。 世界各国充分认识到人工智能是未来国际竞争的关键赛场，纷纷制定和实施部署了相应的人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的制高点。2016年5月，国家发展改革委、科学技术部、工业和信息化部、中央网信办等四部门发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。2017年3月，国务院首次将人工智能写入《政府工作报告》，2017年7月印发了《新一代人工智能发展规划》。2017年12月，工业和信息化部又发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020年)》。2018年4月，《教育部关于印发〈高等学校人工智能创新行动计划〉的通知》提出高校未来将形成“人工智能+X”的复合专业培养新模式，并引导高校不断提升人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求能力，为我国人工智能发展提供战略支持。2019年3月，中国共产党中央全面深化改革委员会发布了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，探索创新成果应用转化的路径和方法，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。2019年4月8日，国家发改委印发了《产业结构调整指导目录(2019年本，征求意见稿)》，推进我国人工智能技术应用落地，在各领域中实现人工智能产品制造。2019年6月， 科学技术部发布的《新一代人工智能治理原则》突出了发展负责任的人工智能这一主题，强调了和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理等八条原则，2019年8月，发布的《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》指出到2023年，将布局建设20个左右试展试验区。

2020年，工业和信息化部人才交流中心发布的《人工智能产业人才发展报告(2019—2020年版)》指出，研究和应用人工智能技术的企业数量不断增加，人才需求在短时间内激增，但人工智能人才储备不足且培养机制不完善，人才供需比严重不平衡。根据各人工智能企业岗位的人才需求，可归纳为高级管理岗、高端技术岗、算法研究岗、应用开发岗、实际技能岗、产品经理岗等岗位。目前，我国传统名校和普通院校都在共同推进人工智能基础研究型人才和应用型人才的培养。随着技术的逐步成熟，人工智能不再是高高在上的空中楼阁，它在各领域深入运用，赋能传统行业，为传统行业提效增速，成为我国的核心竞争力。面向人工智能产业链的人工智能应用开发人员成为被高度关注的对象。

在院校人才培养方面，虽然我国自2017年来，大力支持开展以人工智能学院、人工智能专业建设为代表的人工智能专项人才培养措施，但当前仍处于人才培养方式的初期探索阶段。高校在培养具有动手能力的应用型人才方面尚有所欠缺，主要表现为： ①相关人才理论基础强，但缺乏实战能力，现阶段市面上可用的人工智能应用开发教材数量有限，并且无统一版本； ②人才培养渠道有限，培养周期长。这是由于人工智能教育教学生态尚不完善、教学实验资源缺乏、项目实训缺失等原因造成的。人工智能涉及ABCD四个概念： A算法，B大数据，C计算平台(如云计算平台)，D领域知识。技术必须与领域结合。技术不结合场景，就只是一个技术而已。高校人工智能产业人才培养难以快速适应和匹配产业发展的节奏和企业的需求，应届生缺少人工智能知识储备与实践经验，很难直接匹配企业的用人需求。

在“政产学研一体化” 人工智能人才培养生态体系建设政策的指引下，本书面向人工智能实用型人才的培养，以迈进人工智能领域的学习路径为切入点，按照人工智能产业链条进行课程内容设计，即从应用模式理解、应用数据处理、应用产品设计到应用产品开发的逻辑顺序引导读者逐步深入理解人工智能应用开发技术。本书切入日常工作与生活场景，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，利用高效可复用的Python代码进行人工智能算法实现及可视化，让读者可从中学到一些真正核心的人工智能+应用开发技术，包括智能客服、人机互动、机器写作、智能艺术、数据生成、智能游戏、知识图谱等产业应用。本书通过“原理简述—问题实例—实际代码—运行效果”方式介绍每个人工智能应用的开发方法，使读者能够边学边用，通过代码的实现加深对人工智能算法的理解。本书能让读者理解和进行人工智能算法模型的训练及应用，理解不同算法在不同业务领域的实际应用价值，将人工智能模型转化为实际人工智能应用场景可以实现的方案，掌握架构选型、数据处理、应用系统对接、应用运行过程的性能优化等工程实践问题，成为一名人工智能应用的开发者。

作者

2022年12月