前言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）正在以前所未有的速度发展和落地。2022年11月底，ChapGPT上线后给整个世界带来的冲击想必大家记忆犹新。虽然本书的4位作者在AI领域深耕多年，但在体验过ChatGPT后，我们的震惊程度相对于不了解AI的大众有过之而无不及。

GPT系列模型堪称AI领域划时代的里程碑，它们的出现彻底改变了AI模型训练和应用的范式；它们给世界带来的冲击不仅是技术的提升，更是壁垒的突破。从此以后，AI技术不再仅限于专业技术人员使用，而是在极低的学习成本下，惠及世界上的每一个人！

在生成式人工智能成为主流的大模型时代，作为个人，如何能够利用好当前的AI技术呢？首要的关键点，在于如何正确看待AI——对AI有一个正确的预期，是有效利用各种AI技术的前提。

然而，由于长期以来AI一直是媒体的热点概念，在诸多宣传之下，AI在大众心中逐步留下了一个“无所不能的黑盒”的印象。因此，通过了解AI背后的技术原理和发展变化过程来对其怯魅，成为当务之急。

本书是一部全面介绍人工智能核心技术与应用的著作，涵盖数据预处理、数据可视化、机器学习、深度学习、神经网络、知识图谱等人工智能领域的众多知识。全书从基础概念入手，深入浅出地讲解前沿算法与实际应用，旨在帮助读者系统化地掌握从理论学习到实际操作的人工智能知识。

本书的写作初心

人工智能技术的发展极其迅速，因此造成了学科教育与实际应用脱钩的情况。本书的4位作者作为人工智能产品研发的一线人员，都没有在学校里学习过机器学习和深度学习的相关知识。而对这些知识的应用则不仅没有现成的教案，连具体的落地方式都要通过自己的摸索才能找到方向和方法。

多年来，我们亲身经历了在实践中学习人工智能知识与技术的过程。同时也不断感受到来自同事、客户乃至更广泛人群对人工智能知识的强烈兴趣。

现在各种讲解人工智能技能的图书和资料非常多，各具特色，有的偏重学术，有的重视实操。4位作者通过自己以应用为目的的学习过程，深切地体会到掌握AI整体知识框架的重要性，以及“学—讲—练”的重要性。这也是我们编写本书的初心。我们希望通过系统化的总结，将人工智能的基础知识、核心模型与实际应用凝练在一起，帮助读者更好地理解人工智能的能力与潜力。

本书的结构经过精心设计，内容层层递进：首先对人工智能进行概述，让读者理解什么是人工智能、人工智能有哪些应用方向；其次讲解数据预处理和数据可视化，让读者了解人工智能的工程方法；接着通过深度剖析基础的AI模型和全面介绍更多实用的AI模型，带领读者学习机器学习、深度学习等AI技术的原理；最后探讨智能对话和知识图谱等实际的AI应用。

通过这种系统化的框架，读者能够从全局理解人工智能的知识体系，掌握从数据处理到模型训练，再到智能系统构建的全过程。本书为有实际应用需求的读者提供了清晰的学习路径。

本书的读者对象

本书适合人工智能初学者阅读，尤其适合具有一定编程基础的大学生、软件开发人员及互联网行业的从业者阅读。

我们相信，通过学习本书，读者不仅能掌握人工智能的理论知识，还能应用人工智能技术解决实际问题。

希望本书能够启发你，助你在AI的世界中不断前行。

本书的内容结构

本书共10章，每章都经过精心的设计，力求深入浅出、通俗易懂。

第1章“人工智能概述”，介绍人工智能的定义、发展史、技术原理、应用方向及其对社会的影响，并概述人工智能行业中的岗位，引领读者走进人工智能的奇妙世界。

第2章“数据预处理”，介绍数据预处理的流程和必要性，以及数据清洗、特征工程等关键技术，帮助读者掌握如何准备高质量的数据以便训练人工智能模型。

第3章“数据可视化”，介绍数据可视化的原则和常用的数据可视化图表，并揭示数据可视化在人工智能中的辅助作用。

第4章“机器学习基础”，介绍机器学习的基本概念、经典模型、模型生命周期等内容，为读者揭开机器学习的神秘面纱，为后续深入学习各类算法打下基础。

第5章“监督学习模型”，深入剖析线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、决策树、KNN等经典的监督学习模型，帮助读者掌握解决回归与分类问题的有效工具。

第6章“无监督学习算法”，深入剖析聚类、参数估计、降维等无监督学习算法，揭示它们在数据探索、特征提取等方面的价值。

第7章“神经网络基础”，从神经网络的历史讲起，逐步深入讲解全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等内容，引领读者走进深度学习的广阔天地。

第8章“训练深度神经网络”，详细介绍深度神经网络的训练方法，包括数据预处理、权重初始化、模型优化算法、正则化、学习率和提前停止等内容，帮助读者掌握提升深度神经网络模型训练效果的方法。

第9章“智能对话”，介绍智能对话系统的基础知识、组成模块和构建方法，展现人工智能在人机交互领域的应用。

第10章“知识图谱”，介绍知识图谱的概念、数据模型、构建方法、存储方法和应用场景，并带领读者构建属于自己的知识图谱，为读者打开知识管理与智能推理的新视角。

致谢

衷心感谢中国工程院郑纬民院士、清华大学陶建华教授、对外经济贸易大学熊璋教授和微软（中国）首席技术官韦青老师在百忙之中给予本书宝贵的支持与鼓励，你们的指导为本书增添了光彩，也为我们的写作之路提供了动力！