本书是高等院校人工智能相关专业入门课程的教材，具有实践特色。针对高校学生的发展需求，本书内容包括：什么是人工智能、AI+领域应用、大数据思维、搜索算法、知识表示、机器学习、深度学习、机器视觉、智能机器人、群体智能、智能制造、自然语言处理、伦理与职业、人工智能的未来等，较为系统、全面地介绍了人工智能的相关概念、理论与应用。本书结合理论学习，为各章教学内容设计了相应的实验环节，读者可以依托汇萃人工智能教学实验平台（或其云平台）扎实地打好人工智能广ジ的知识基础。本书既适合高校学生学习，也适合对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读参考。

周才健，美阳马里兰大学电子工程博土，约翰霍普金斯大学MBA。普就职于多家知名跨国企业。回国后创业，曾担任浙江正元智慧科技股份有限公司（股票代码300545）董事、副总兼CTO，浙江工商大学特聘教授；现任杭州电子科技大学企业博导，杭州汇萃智能科技有限公司董事长，浙江省海外高层次人才联谊会人工智能分会副会长，杭州市侨联特聘专家委员会电子信息与人工智能专委会主任，深圳市人工智能产业协会专家委员会机器视觉首席科学家。

第1章 什么是人工智能
导读案例
1.1 人工智能的定义
1.2 人工智能发展历史
1.2.1 大师与通用机器
1.2.2 人工智能学科的诞生
1.2.3 人工智能的发展历程
1.2.4 人工智能的社会必然性
1.3 强人工智能与弱人工智能
1.4 图灵测试与新图灵测试
1.5 人工智能的研究
1.5.1 人工智能的研究领域
1.5.2 在计算机上的实现方法
1.6 人工智能教学实验平台
作业
实验与思考
第2章 AI+领域应用
导读案例
2.1 关于智慧地球
2.2 智慧城市
2.2.1 智慧城市与数字城市
2.2.2 智慧城市与智慧农业
2.2.3 新型基础设施建设
2.3 智慧交通
2.4 智能家居
2.5 智慧医疗
2.5.1 量化自我，关注个人健康
2.5.2 可穿戴的个人健康设备
2.5.3 智能时代的医疗信息
2.6 智慧教育
2.7 智慧新零售
作业
实验与思考
导读案例
第3章 大数据思维
3.1 大数据与人工智能
3.2 思维变革之一：样本=总体
3.2.1 小数据时代的随机采样
3.2.2 大数据与乔布斯的癌症治疗
3.2.3 全数据模式：样本=总体
3.3 思维变革之二：接受数据的混杂性
3.3.1 允许不精确
3.3.2 大数据优于算法
3.3.3 纷繁的数据越多越好
3.4 思维变革之三：数据的相关关系
3.4.1 关联物，预测的关键
3.4.2 “是什么”，而不是“为什么”
3.4.3 通过相关关系了解世界
作业
实验与思考
第4章 搜索算法
导读案例
4.1 关于搜索算法
4.2 盲目搜索
4.2.1 状态空间图
4.2.2 回溯算法
4.2.3 贪婪算法
4.2.4 旅行销售员问题
4.2.5 深度优先搜索
4.2.6 广度优先搜索
4.2.7 迭代加深搜索
4.3 知情搜索
4.3.1 启发法
4.3.2 爬山法
4.3.3 最陡爬坡法
4.3.4 最佳优先搜索
4.3.5 分支定界法——找到最佳解
4.3.6 A*算法
4.4 受到自然启发的搜索
……
第5章 知识表示
第6章 机器学习
第7章 深度学习
第8章 机器视觉
第9章 智能机器人
第10章 群体智能
第11章 智能制造
第12章 自然语言处理
第13章 伦理与职业
第14章 人工智能的未来
附录A 作业参考答案
参考文献