本书共8章。从人工智能发展简史和基础概念切入，循序渐进地讲解Python编程与数据分析基础、语音处理及其应用、机器学习基础、神经网络与深度学习、自然语言处理基础、计算机视觉等核心内容，并阐述了人工智能伦理及其对社会的影响，探讨算法偏见与公平性和数据隐私保护等前沿议题。本书设有实践操作环节，并为关键知识点配备了微课视频，帮助读者理解复杂知识。
本书既可作为高等学校人工智能通识教育课程的教材，也可作为社会人士了解人工智能技术的入门读物。
1. 理论与实践深度融合
本书采用理论 实践的双线教学模式，系统讲解人工智能核心知识，并精心设计了实验案例和实践环节。帮助读者将抽象的理论知识转化为实际应用能力，真正做到学以致用。
2. 前沿技术与伦理教育并重,配备微课视频等数字化资源
全面覆盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿技术领域，并特别设置了人工智能伦理专题，深入探讨算法公平性、数据隐私保护等关键议题。这种"技术能力 伦理素养"的双重培养模式，既满足专业技能需求，又引导学生建立负责任的技术价值观，培养符合智能时代要求的复合型人才。
3. 新形态教材与跨专业适用性
本书突破传统教材局限，采用二维码微课视频、在线实验等新形态教学手段，打造立体化学习体验。内容设计充分考虑不同专业背景学习者的学习需求，语言通俗易懂，案例丰富多样，既适合作为高校各专业人工智能通识课程教材，也可满足社会人士自主学习需求，助力各类读者把握人工智能发展机遇。
当今世界正经历一场由人工智能技术驱动的深刻变革。从ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，GAI)的突破性进展，到自动驾驶、智能医疗等领域的广泛应用，人工智能技术正在重塑我们的生产方式、生活方式和思维方式。在这一背景下，掌握人工智能基础知识已不再是计算机类相关专业学生的专属需求，而是数字时代每个公民都应具备的核心素养。本书正是为适应这一时代需求而编写，旨在帮助应用型院校非计算机类专业的学生和社会人士系统构建人工智能知识体系，加强面向未来的数字素养和创新能力。
本书在内容设计和编排上充分考虑了应用型人才的培养目标和学生的认知特点，采用理论基础技术解析应用实践伦理思考的四维架构，将抽象的技术原理转化为易于理解的知识模块，并通过丰富的案例和实践环节强化学习效果。值得一提的是，本书创新性地采用了新形态教材建设模式，为关键知识点配备了微课视频，并设计了实验案例，使读者能够随时进行沉浸式学习，并通过实验案例进一步理解相关理论内容和实际应用场景。在内容选择上，既涵盖了Python编程、机器学习、深度学习等核心技术，也包含语音处理、计算机视觉、自然语言处理等热门应用领域，力求反映人工智能技术的最新发展。
作为一本面向通识教育的教材，我们特别注重培养学生的科技伦理意识和社会责任感。在系统讲解技术原理的同时，专门设章节探讨了人工智能带来的伦理挑战和社会影响，引导学生思考技术发展的边界和方向。我们相信，只有将技术能力与人文素养相结合，才能培养出真正适应智能时代需求的复合型人才。希望本书能帮助读者打开人工智能世界的大门，在掌握实用技能的同时建立起对技术发展的理性认知，为个人发展和社会进步贡献力量。
本书编写团队通过深入分析高等教育各个专业的人才培养目标、学生的认知特点和人工智能通识课的学时要求，布局八大板块内容，精心设计实验案例，力求为理工类、文史经管类和音体美类等专业的读者呈上一部好学易用、理实一体的佳作。其中，对于理工类专业学生，建议必修第1~8章内容； 对于文史经管类专业学生，建议必修第1~3章和第6~8章内容； 对于音体美类专业学生，建议必修第1章、第2章基础和第6~8章内容。本书作者李春英负责设计全书内容纲要和第1、3、8章的内容审定，汤志康负责编写第1章、第3章、第8章和其他章节的内容审定，刘锟负责编写第2章，张亮负责编写第4~5章，方明伟负责编写第6~7章。感谢杨泳琳、张晓薇、柏杨、曹晶晶、李倩玉、袁圆、李嘉伦、林凯瀚等在本书编撰过程中所做的工作。
本书适合作为高等学校人工智能通识教育课程的教材，也可作为社会人士的科普读物。
本书的课程网址如下： http://www.educoder.net/paths/biwoj6pu,读者可登录获取数字资源。
由于编者水平有限，书中难免存在疏漏和不妥之处，敬请广大读者批评指正。
编者
2025年3月
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