本书首先带领读者体验身边的人工智能技术应用，使读者初步了解人工智能，然后引领读者认识人工智能关键技术及应用，并使用手机APP实际操作不同领域（如设备故障智能排查、导航路径规划、文本拍照翻译、手机刷脸软件使用、同声翻译 APP等）中人工智能的应用，以加深对人工智能知识的理解，最后引导读者畅想人工智能的未来。本书的主要内容包括认识与体验身边的人工智能技术应用、初识人工智能、初探知识工程、揭秘智慧搜索、初见机器学习、探查计算机视觉、聆听智能语音、畅想人工智能的未来8个循序渐进的项目，采用项目导向、任务驱动、理实结合的教学模式。
本书可作为新时代职业院校人工智能通识教育基础教材和人工智能爱好者的启蒙教材，也可作为人工智能科普读物。

项目1 认识与体验身边的人工智能技术应用
1.1 项目描述
1.2 知识准备
1.2.1 体验人工智能技术在智慧医疗领域的应用
1. 智慧医院系统
2. 区域卫生系统
3. 家庭健康系统
1.2.2 体验人工智能技术在智能出行领域的应用
1. 智能交通系统
2. 电子地图
1.2.3 体验人工智能技术在智能制造领域的应用
1. 智能制造的关键技术
2. 智能制造系统
1.2.4 体验人工智能技术在智慧农业领域的应用
1. 智慧农业的关键技术
2. 数字农业基础设施建设
3. 智能农业装备
1.2.5 体验人工智能技术在智慧商业领域的应用
1. 商品识别
2. 商品流通
3. 网上购物
4. 支付方式
1.3 项目实施
1.3.1 案例鉴赏：人工智能技术在智慧医疗领域的应用案例
1. 语音电子病历
2. 影像诊断
3. 医疗机器人
4. 健康管理
5. 药物研发
1.3.2 案例鉴赏：人工智能技术在智能出行领域的应用案例
1. 自动驾驶/辅助驾驶汽车
2. 智能交通机器人
3. 智能交通监控系统
4. 智能出行决策平台
1.3.3 案例鉴赏：人工智能技术在智能制造领域的应用案例
1. 智能分拣
2. 生产设备健康管理
3. 产品及零部件表面缺陷检测
4. 智能决策
5. 数字孪生
6. 云计算与边缘计算
1.3.4 案例鉴赏：人工智能技术在智慧农业领域的应用案例
1. 智慧种植业
2. 智慧林业
3. 智慧畜牧业
4. 智慧渔业
1.3.5 案例鉴赏：人工智能技术在智慧商业领域的应用案例
1. 智能客服机器人
2. 刷脸支付
3. 无人仓
思政苑
讨论与思考
项目2 初识人工智能
2.1 项目描述
2.2 知识准备
2.2.1 人工智能溯源与发展史
1. 起源（1956～1964年）
2. 第一次寒冬（1965～1979年）
3. 繁荣后再一次寒冬（1980～1988年）
4. 第一次算力和算法爆发（1989～2005年）
5. 三驾马车聚齐：人工智能发展进入快车道（2006～2021年）
2.2.2 人工智能层次
1. 人工智能发展层次
2. 人工智能程度划分
2.2.3 人工智能与计算机科学
1. 人工智能的定义
2. 人工智能研究学派和研究领域划分
3. 人工智能、机器学习与深度学习之间的关系
2.2.4 人工智能技术前沿概述
1. 生成式人工智能
2. 小而宽数据
3. 神经形态硬件
4. 智能机器人
2.3 项目实施
案例鉴赏：原始社会到信息社会的变迁
1. 石器时代
2. 青铜器时代
3. 铁器时代
4. 蒸汽时代
5. 电气时代
6. 信息化时代
思政苑
讨论与思考
项目3 初探知识工程
3.1 项目描述
3.2 知识准备
3.2.1 知识概述
3.2.2 知识工程概述
3.2.3 知识的表示
1. 命题和谓词逻辑
2. 产生式
3. 知识图谱
3.3 项目实施
3.3.1 案例鉴赏：智慧医疗领域的智能导诊
3.3.2 训练实操：设备故障智能排查
思政苑
讨论与思考
项目4 揭秘智慧搜索
4.1 项目描述
4.2 知识准备
4.2.1 搜索技术简介
4.2.2 盲目搜索
1. 宽度优先搜索
2. 深度优先搜索
4.2.3 启发式搜索
1. 贪婪最佳优先搜索算法
2. A*搜索算法
3. 爬山算法
4. 模拟退火算法
5. 蒙特卡洛树搜索算法
4.2.4 搜索技术应用——移动机器人路径规划
4.3 项目实施
4.3.1 案例鉴赏：智能出行领域的电子地图
4.3.2 训练实操：基于智慧搜索的导航路径规划
1. 智能路径规划
2. 设置途经点
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讨论与思考
项目5 初见机器学习
5.1 项目描述
5.2 知识准备
5.2.1 机器学习简介
5.2.2 机器学习算法
1. 监督学习
2. 无监督学习
3. 弱监督学习
4. 强化学习
5.2.3 机器学习应用流程
5.2.4 深度学习
5.3 项目实施
5.3.1 案例鉴赏：应用于智能制造中的机器学习
1. 机器学习在数字孪生技术领域的应用
2. 机器学习在边缘计算领域的应用
3. 机器学习在预测性维护领域的应用
4. 机器学习在生产排产智能化领域的应用
5. 机器学习在机器翻译领域的应用
5.3.2 训练实操：基于机器学习的文本情感分类和多语种文本拍照翻译应用
1. 使用微信公众号实现短文本情感分类
2. 使用基于机器学习的翻译软件实现多语种文本拍照翻译
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讨论与思考
项目6 探查计算机视觉
6.1 项目描述
6.2 知识准备
6.2.1 计算机视觉简介
1. 计算机视觉的发展历程
2. 中国计算机视觉行业发展现状与未来展望
6.2.2 计算机视觉典型应用
1. 计算机视觉在工业场景中的应用
2. 计算机视觉在身份验证场景中的应用
3. 计算机视觉

随着新一代信息技术的迅猛发展，具有代表性的人
工智能（artificial intelligent，AI）技术已悄然
走进人们的生活，“AI+医疗”“AI+出行”“AI+制造
”“AI+物流”“AI+商业”“AI+农业”“AI+金融”“
AI+教育”等应用场景如潮水般向我们涌来，人工智能
与我们的生活已经息息相关，如“小爱同学”这样的智
能语音交互系统、超市购物时使用的刷脸支付系统、穿
梭在餐厅及酒店的智能送餐机器人等，这些都是人工智
能的典型应用。
随着我国产业结构转型升级，传统行业在以人工智
能技术为代表的信息技术的赋能下进入快速转型升级期
，会衍生出更多的复合型岗位，企业对现有岗位的技能
需求也会提高到一个全新的层次，这都预示着培养具备
“AI+岗位技能”的高素质技术技能人才的时代已经到
来。因此，职业院校的学生非常有必要认识人工智能技
术并了解其简单应用。
从2020年开始，教育界的有识之士就开始了关于人
工智能技术与职业教育融通的思考与探索，希望以公共
课的模式让人工智能进入课堂，让更多学生认识人工智
能，思考人工智能未来可能在哪些方面影响自己从事的
行业及职业岗位。职业院校通过开设人工智能通识课程
，可以推动学生了解人工智能知识，激发学生学习人工
智能的兴趣，引导学生结合自己的专业去思考和理解人
工智能技术及应用场景，进而培养学生在人工智能领域
的实践创新能力，为适应新时代、拥抱新型职业岗位打
下良好的基础。
人工智能作为一种新兴技术、前沿技术，如何将其
引入职业院校的课堂，又如何能使学生喜闻乐见地接受
呢？本书编写团队对智慧医疗、智能出行、智能制造、
智慧农业、智慧商业等领域的人工智能应用场景进行了
调研，结合职业院校学生的认知规律及职业教育的痛点
和难点，选取与职业院校学生生活、学习、工作等场景
相关，能够吸引其学习兴趣，使其产生共鸣，进而激发
其学习热情的内容，开发了认识与体验身边的人工智能
技术应用、初识人工智能、初探知识工程、揭秘智慧搜
索、初见机器学习、探查计算机视觉、聆听智能语音、
畅想人工智能的未来共8个项目，将复杂枯燥的知识点
、技能点、行业应用案例融入项目中。在每个项目中，
还设计了手机APP人工智能应用实操环节，以加深学生
对相关人工智能知识的理解，提高其学习兴趣。
本书特色主要体现在以下几个方面。
1. 落实立德树人根本任务，将思政元素融入教材
本书以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导
，坚持“为党育人、为国育才”的原则，精选切合人工
智能应用主题、符合项目需求的思政元素，将家国情怀
、责任担当、科学思维、职业素养等的培养融入教材，
如以“天问一号”中人工智能应用为主，以传统文化传
承中人工智能应用为辅，在教学内容中引入人工智能助
力“天问一号”成功登陆火星、“天问一号”自主导航
、“天问一号”中的机器视觉助力科学探索等思政案例
，将人工智能与科学探索紧密结合，引导学生进行科学
探索创新；引入人工智能修复敦煌壁画、智能语音说方
言等思政案例，引导学生为中华文化的传承保驾护航。
通过思政元素与教学内容的有机结合，达到潜移默化的
育人效果，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者
和接班人。
2. 教材内容的设计与学生专业场景、生活场景相
结合，力求务实
一本好的教材是课程的灵魂和核心，本书作为职业
院校的通识课教材或科普读物，为了使学生学起来有兴
趣，达到教学目标，在编写方面主要遵循以下几个原则
。
1）教学内容、教学项目的设计，从认识与体验人
工智能开始，到初步了解人工智能知识，再到分析理解
人工智能关键技术，最后畅想人工智能的未来，这种由
简单到复杂、由浅入深、由点及面的设计思路遵循职业
院校学生的认知规律，切合职业教育的教学要求。另外
，教学内容在注重情境化、案例化设计的同时，还将一
些难以理解的定义、概念、术语等内容通俗化、图形化
，向学生娓娓道来，有效降低学生的学习难度。
2）教学内容兼顾不同专业背景的学生需求。选取
智慧医疗、智能出行、智能制造、智慧农业、智慧商业
等领域的应用场景，涵盖了不同专业背景学生的需求；
将人工智能技术与行业应用紧密结合，涵盖了传统专业
学生对未来产业格局变化及布局方向了解的需求，使学
生能够结合产业结构转型升级，思考自己未来的岗位变
化及职业岗位能力要求。
3）“案例鉴赏”中教学案例和“训练实操”中任
务的选择与学生的专业场景、生活场景相结合，力争使
难点和重点知识变得生活化，使其能将人工智能技术应
用到自己的工作、学习、生活中，容易使其产生共鸣。
3. 采用“项目导向、任务驱动”的编写方式
每个项目采用“项目描述、知识准备、项目实施”
的编写结构，“项目实施”包括“案例鉴赏”和“训练
实操”。在“知识准备”中学习理论知识，在“案例鉴
赏”中理解知识的应用，在“训练实操”中提升实践能
力，有助于避