前言

习近平总书记在党的二十大报告中深刻指出教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。这一论断明确了教育、科技、人才在国家发展中的核心地位。在当前全球科技竞争日益激烈的背景下，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，已成为推动经济高质量发展、构建现代化经济体系的关键引擎。为响应国家战略需求，培养具备人工智能素养和创新能力的复合型人才，我们编写了《人工智能入门基础》这本教材。本书基于编者在人工智能领域多年的教学与实践经验，结合国内外最新技术发展动态，系统梳理了人工智能的知识体系与实践路径，特别强调理论与实践相结合，通过丰富的案例和编程实训练习，帮助读者从底层原理到顶层应用全面掌握人工智能核心知识。

我们之前所著的《机器学习入门基础》（微课版）自2023年出版以来，已被全国100多所高校选为本科生教材，配套慕课获评第三批国家级一流本科课程，因其内容循序渐进、案例丰富而广受师生欢迎。然而，随着人工智能技术的快速发展与应用场景的持续拓展，我们意识到单纯聚焦机器学习已难以满足学习者对人工智能全貌的理解需求。因此，我们决定撰写新书《人工智能入门基础》，旨在构建从基础理论到前沿应用的完整知识体系。

新书将延续前作以实践为导向的风格，同时突破单一技术范畴，系统整合人工智能的核心分支领域。在内容设计方面，本书以机器学习为基石，拓展至深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习及大模型等关键方向，并增设人工智能伦理与社会影响专题，帮助读者形成对人工智能的多维度认知。为增强教材的时效性与文化适配性，书中将融入国产技术案例（如高铁智能诊断、自动驾驶等），并结合中国传统文化典故阐释算法伦理，突出“中国底色”的教育价值。此外，本书的配套资源将升级为跨学科教学课件、行业实战项目及多层级习题库，以适配专科至研究生不同学段的教学需求，助力读者在掌握技术逻辑的同时提升解决实际问题的能力。

本书的编写汇聚了多位教师的专业智慧与协作成果。具体分工如下: 黄海广老师作为主编，负责全书的总体规划、章节框架设计与最终统稿工作，同时主导第3章“机器学习”、第4章“深度学习”、第5章“计算机视觉”和第8章“大模型与人工智能”的核心内容编写；徐震老师承担第1章“人工智能概述”和第10章“人工智能的伦理与挑战”的撰写任务；张楠老师负责第2章“人工智能基础知识”和第7章“强化学习”的内容编写;叶林伟老师负责第6章“自然语言处理”的内容编写。此外，第9章“人工智能应用”由全体编者共同撰写完成。通过交叉审校与多次研讨，各位老师确保了各章节内容逻辑连贯、互补有序，有效避免了内容的重复与脱节问题。

在内容设计上，本书严格遵循从基础到应用、从理论到实践的渐进式学习路径，系统构建人工智能的知识体系。

第1章人工智能概述，从智能的本质出发，阐释人工智能的定义、基本概念与发展脉络，梳理其从符号主义到联结主义的技术发展与三次发展浪潮；同时，对主要技术领域以及知识体系与学习路径进行阐述，从而为读者建立整体认知框架。（建议学习进度1周）

第2章人工智能基础知识，重点解析数据、算法、计算能力及开发工具等核心支撑要素，阐述Python语言、Scikitlearn与PyTorch等工具链的基本使用方法，为后续技术实践奠定基础。（建议学习进度2周）

第3章机器学习，作为人工智能的核心支柱，系统讲解监督学习、无监督学习等主流算法的原理与Scikitlearn实践流程，并通过案例展示从数据预处理到模型评价的全过程。（建议学习进度3周）

第4章深度学习，深入探讨神经网络的基础结构、训练方法，以及卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等代表性模型的工作原理与实现技巧。（建议学习进度2周）

第5章计算机视觉，聚焦图像分类、目标检测、图像分割等关键技术，详解从传统方法到深度学习模型的发展过程，并结合安防、医疗、自动驾驶等领域说明其应用情况。（建议学习进度1周）

第6章自然语言处理，系统介绍文本预处理、表示方法、语音识别与合成等技术，并探讨机器翻译、智能问答、智能助手等前沿应用。（建议学习进度1周）

第7章强化学习，阐述智能体通过与环境交互进行决策学习的范式，讲解QLearning、深度强化学习等算法，并分析其在游戏AI、智能机器人等场景中的应用。（建议学习进度1周）

第8章大模型与人工智能，聚焦基于Transformer架构的大模型技术，讨论其训练、部署与提示词工程，并展望其在教育、医疗、创作等领域的赋能效应。（建议学习进度1周）

第9章人工智能应用，跨行业剖析人工智能在医疗、金融、教育、工业、政务等领域的实际落地案例，凸显其推动产业变革的实践价值。（建议学习进度2周）

第10章人工智能的伦理与挑战，批判性审视技术带来的隐私、公平、安全等社会问题，探讨治理框架与可持续发展路径，引导读者树立负责任的人工智能观。（建议学习进度1周）

本书在系统介绍基本原理与方法的同时，着重阐述了一些新的人工智能方法与技术，并注重通过案例使抽象理论具体化，以帮助读者理解。本书面向高等院校人工智能及相关专业的本科生和研究生，也可作为工程师的参考用书。在教学过程中，教师可根据学生背景灵活调整教学重点，如对工科学生强化算法实践，对社科学生侧重应用与伦理分析。限于编者水平，书中难免存在疏漏之处，恳请读者批评指正。我们相信，本书能够为读者构建扎实的人工智能知识体系，助力其在智能时代把握机遇，服务国家创新驱动发展战略。

黄海广2026年4月