本书系统介绍了人工智能的基本原理、方法和技术，并反映国内外研究和应用的最新进展。全书共11章。第1章主要介绍人工智能从业人员的职业道德及行业准则和人工智能视角下的企业文化和职业素养。第2章主要介绍人工智能技术的定义、经典问题、发展史和产品应用等。第3章主要介绍人工智能与大数据、数据采集与预处理、数据可视化。第4章介绍了机器学习的学习类型、分类、常见任务及其应用。第5、6章对神经网络和深度学习做了引导性综述，包括图片识别、BP神经网络的数据分类、卷积神经网络、循环神经网络。第7章介绍了计算机视觉技术在图像分类和人脸识别中的应用。第8章介绍了中文分词原理和各种模型与算法设计。第9章对语音与语音识别过程进行了详细的介绍。第10、11章详细介绍了人工智能开发环境的设置与机器人的具体实现，以开阔读者的眼界。
本书内容丰富，叙述脉络清晰，实用性强，同时配有丰富的习题，可作为高等职业院校计算机相关专业高职专科生教材，也可作为人工智能工程技术人员的培训教材。

前言
第1章 绪论
1.1 人工智能从业人员职业道德及行业准则
1.1.1 职业道德
1.1.2 行业准则
1.1.3 职业道德挑战
1.2 职业素养与企业文化
1.2.1 职业素养
1.2.2 企业文化
1.2.3 人工智能视角下的企业文化和职业素养
1.3 习题与练习
第2章 人工智能概述
2.1 人工智能的定义
2.1.1 智能的定义
2.1.2 智能的特征
2.1.3 人工智能的定义
2.2 人工智能的经典问题
2.2.1 图灵测试
2.2.2 中文屋子
2.3 人工智能的发展史
2.3.1 孕育阶段
2.3.2 形成阶段
2.3.3 发展阶段
2.3.4 我国人工智能的发展
2.3.5 人工智能的学派
2.4 人工智能的应用分支
2.4.1 认知
2.4.2 机器学习
2.4.3 深度学习
2.5 人工智能产品应用体系
2.5.1 人工智能产品的定义
2.5.2 人工智能产品及服务体系
2.5.3 智能金融
2.5.4 智慧城市
2.5.5 智慧交通
2.5.6 智能制造
2.5.7 智能家居
2.6 习题与练习
第3章 人工智能与大数据
3.1 人工智能与大数据概述
3.1.1 大数据产生背景
3.1.2 大数据的特征
3.1.3 大数据的精髓
……
第4章 机器学习应用技术
第5章 神经网络应用技术
第6章 深度学习应用技术
第7章 计算机视觉技术
第8章 自然语言处理
第9章 语音与语音识别
第10章 人工智能开发环境
第11章 机器人的实现
参考文献