作为计算机科学与技术一个重要的分支，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展历史已经不短了。它经过几起几落，终于迎来了高速发展、成果不断涌现的新时期。毫无疑问，一如当年的计算机以及随后的因特网、物联网、云计算和大数据，今天，人工智能也是每个大学生和社会人士都必须关注、学习和重视的知识与应用。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。它试图了解人类智能的实质，并生产出新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括基础概念、专家系统、机器学习、神经网络、智能代理、群体智能、数据挖掘、机器人、图像识别与处理、自然语言处理、自动规划等。可以想象，未来人工智能带来的科技产品将会是人类智慧的“容器”。人工智能不是人的智能，但能模仿人的思考，甚至在某些方面可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，包括的知识内容十分广泛。本书结构新颖，内容丰富，系统、全面地介绍了人工智能的相关概念与理论，可以帮助读者扎实地打好人工智能的知识与应用基础。本书针对高等院校文理科学生的发展需要，是为高等院校相关专业“人工智能”基础课程或通识课程全新设计、编写的教材。

教师在使用本书进行教学时，可依照学习进度与需求对内容进行适当取舍。本书每一章都体现下列要点：（1） 介绍基本概念，解释原理，让学习者能切实理解和掌握人工智能的基本原理及相关应用知识。（2） 组织浅显易懂的案例，注重让学生扎实地掌握基本理论知识，养成良好的学习方法。（3） 为学生提供低认知负荷的作业，让学生在自我成就中构建人工智能的基本观念与技术架构。（4） 注重思维与实践并进。每章后面安排了【研究性学习】环节，建议教师在教学班中组织研究性学习小组，鼓励学生讨论与表达，努力让人工智能的知识成为学生未来驰骋职场的立身之本。虽然社会已经进入“电子时代”，但我们仍然竭力倡导课前、课后读书，课中在书上记笔记，在课程结束时完成课程学习总结。为各章设计的作业（单选题）并不难，学生只要认真阅读本书，就能够准确回答所有题目。采用本书作为教材时，教师和学生可以参考下面的课程教学进度表。在实际教学中，应按照教学大纲和实际情况确定课程教学进度。课程教学进度表（20—20学年第学期）课程号： 课程名称： 人工智能学分： 2周学时： 2总学时： 32 （其中理论学时： 32，实践学时： ）主讲教师： 序号校历周次章节（或实训、习题课等）名称与内容学时教学方法课后作业布置11引言第1章思考的工具222第2章什么是人工智能233第3章规则与专家系统244第4章模糊逻辑与大数据思维255第5章包容体系结构与机器人技术266第5章包容体系结构与机器人技术277第6章机器学习288第6章机器学习299第7章神经网络与深度学习21010第8章智能代理21111第9章群体智能21212第10章数据挖掘与统计数据21313第11章智能图像处理21414第12章自然语言处理21515第13章自动规划21616第14章人工智能的发展2课文作业研究性学习课程学习总结填表人（签字）： 日期：系（教研室）主任（签字）： 日期：课程的教学评测可以从以下几个方面入手：（1） 每章的课后作业（共14次）。

（2） 每章的研究性学习小组活动评价（共13次）。（3） 第14章的课程学习总结（大作业，1次）。（4） 平时考勤。（5） 任课教师认为必要的其他考核方法。本书特色鲜明，易读易学，适合本科和高职高专院校各相关专业文理科学生学习，也适合对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读参考。与本书配套的教学大纲、教学课件、习题答案等配套电子资源以及作者联系方式可以从清华大学出版社网站（）下载，欢迎教师索取本书的配套教学资源并与作者交流。根据学习需要，本书还配备了1500分钟的音频讲解资源，读者可在书中扫描二维码获取。本书的编写得到浙江大学城市学院、浙江理工大学、嘉兴技师学院、浙江商业职业技术学院、浙江安防职业技术学院等多所院校师生的支持，袁坚刚、吴贤平、余强、周恒、王文、乔凤凤等参与了本书部分内容的编写工作，作者在此一并表示感谢！

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