本书本着培养高职学生的人工智能基本素养、人工智能思维和人工智能应用实践能力的目标，内容选取符合高职学生的特点，强调人工智能的通识性、典型性和实用性，具有可操作性。
本书选取了涵盖人工智能领域的多个典型案例，采用项目化模式构建教学案例，突出实践。每个案例由循序渐进的递进式任务组成，支持课堂分层次教学实施。全书共分7章，主要内容包括人工智能概述、Python基础、图像识别与网络安全、自然语言处理与舆情分析、生物特征识别与智慧校园、大数据与日常生活、机器学习与分类。
本书配有电子课件、案例源码、习题答案等教学资源，
本书可作为高职高专及中等职业院校人工智能应用基础通识课程的教材，也可作为电子信息、计算机相关专业的人工智能入门教材。

前言
微课视频清单
第1章人工智能概述
1.1人工智能简介002
1.1.1人工智能的定义002
1.1.2人工智能的起源和发展003
1.1.3人工智能背景下的道德规范006
1.2人工智能产业的创新与发展006
1.2.1人工智能产业链全景分析007
1.2.2人工智能的核心技术体系010
1.2.3大力发展人工智能的意义016
课后习题017
第2章Python基础
2.1案例导入：基于AI技术的少有国风虚拟网红Ling出道020
2.2Python语言简介020
2.3Python语言的应用场景020
2.4项目实践：制作一个动态二维码021
2.4.1提出问题021
2.4.2分析问题022
2.4.3相关知识022
2.4.4解决问题025
2.5项目实践：图片的读/写029
2.5.1提出问题029
2.5.2分析问题029
2.5.3相关知识030
2.5.4解决问题036
课后习题042
第3章图像识别与网络安全
3.1案例导入：抖音道具的图像识别技术044
3.2图像识别技术简介044
3.2.1图像识别的概念044
3.2.2图像识别的原理045
3.2.3图像识别的发展历程045
3.3图像识别的应用场景046
3.3.1医疗影像诊断046
3.3.2工业视觉检测047
3.3.3笔迹识别047
3.3.4人脸识别048
3.4项目实践：图像识别在智慧停车系统中的应用048
3.4.1提出问题048
3.4.2分析问题049
3.4.3相关知识049
3.4.4解决问题055
课后习题065
第4章自然语言处理与舆情分析
4.1案例导入：聊天机器人067
4.1.1聊天机器人概述067
4.1.2聊天机器人的种类067
4.1.3聊天机器人系统的组成068
4.2自然语言处理简介069
4.2.1自然语言处理的概念069
4.2.2自然语言处理的发展历程069
4.2.3自然语言的含义及组成071
4.2.4自然语言处理的层次072
4.3自然语言处理的应用场景077
4.3.1机器翻译077
4.3.2语音识别077
4.3.3情感分析078
4.4项目实践：某商品评论舆情分析079
4.4.1提出问题079
4.4.2分析问题079
4.4.3相关知识079
4.4.4解决问题080
课后习题087
第5章生物特征识别与智慧校园
5.1案例导入：智慧校园中的人脸识别系统090
5.2生物特征识别技术简介090
5.2.1生物特征识别的概念090
5.2.2生物特征识别的分类091
5.2.3生物特征识别的发展历程092
5.3生物特征识别的应用场景092
5.4项目实践：图书借阅管理系统的人脸借书093
5.4.1提出问题093
5.4.2分析问题093
5.4.3相关知识094
5.4.4解决问题096
课后习题104
第6章大数据与日常生活
6.1案例导入：大数据下的电商服务模式转变106
6.2大数据技术概述107
6.2.1大数据与大数据技术的概念107
6.2.2大数据技术的原理107
6.2.3大数据技术的发展历程108
6.3大数据技术的应用场景109
6.3.1新冠疫情的防控和预测110
6.3.2垃圾分类智能化111
6.3.3交通大数据保障畅通出行112
6.3.4农牧大数据助力量化生产112
6.3.5食品大数据保证舌尖上的安全113
6.4项目实践：某平台线上超市全年销售数据分析113
6.4.1提出问题114
6.4.2分析问题114
6.4.3相关知识114
6.4.4解决问题117
课后习题127
第7章机器学习与分类
7.1案例导入：房价预估129
7.2机器学习概述130
7.2.1机器学习简介130
7.2.2机器学习的种类132
7.2.3机器学习的发展历程134
7.2.4机器学习的流程136
7.3机器学习的应用场景137
7.3.1垃圾电子邮件过滤137
7.3.2推荐系统138
7.3.3金融反欺诈138
7.4项目实践：学生成绩分类139
7.4.1提出问题139
7.4.2分析问题139
7.4.3相关知识140
7.4.4解决问题141
课后习题149
参考文献150