教材特色

本书面向高校各专业本科生，强调基础知识的通识性与跨专业适应性，能够有效满足非计算机专业学生对人工智能知识的基本需求，并注重对其应用技能的启蒙培养。内容设置强调基础理论与应用实践并重，鼓励学生通过案例项目深入理解人工智能在智慧生活、智慧医疗、智能交通等现实场景中的实际价值。

本书以大量日常生活中的真实应用为引导，如音乐推荐、智能闹钟、地图导航、人脸识别打卡等，贯穿图像分类、自然语言处理、生成式AI等典型技术主题，采用“任务驱动”的方式将抽象算法内化为学生可感知、可参与、可动手的项目任务。书中专设实践章节，帮助学生完成从理论到操作、从工具到产品的完整学习闭环，真正实现学以致用。

此外，本书还安排了系统的伦理思辨内容，探讨算法歧视、隐私泄露、模型偏见、AI责任划分等现实问题，引导学生形成科技理性与社会责任的双重视角。本书提供了多个真实案例、社会背景与问题导向的讨论框架，在价值观塑造方面具有明显优势。

在表达方式上，书中采用贴近青年学生语言风格的叙述方式，图文并茂，部分内容还结合AI生成的图像辅助理解，旨在降低阅读门槛，提升学习兴趣。书中既有理论讲解，也有流程图、可视化图表与代码示例，为教学与自学提供良好的支持条件。

本书在教材体系设计、内容选取、教学适配性和表达风格方面均体现出鲜明的特色与原创性，是当前人工智能通识教育教材领域兼具系统性、实用性与人文深度的重要创新成果。

徐子晨　南昌大学数学与计算机学院副院长、教授，入选国家高层次人才计划，现任中国计算机学会体系结构专委会常务委员。主要从事人工智能、大数据方面的教研工作。获10余项国家自然科学基金、科技部重点研发计划、省重点研发计划等。

曾勍炜  南昌大学教务处副处长、教授，现任江西省计算机学会副秘书长。获省教改重点项目、省科技攻关项目、教育部协同育人项目等多项省、部级课题资助，获高校改革创新奖1项，主编全国信息化计算机应用技术资格认证项目的指定教材2部，取得发明专利2项。

杜建强  南昌大学副校长、二级教授。中国中医药信息学会副会长，江西省百千万工程人选，江西省高校中青年学科带头人。先后主持了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金等国家级和省部级重点课题近20余项。

01

通识性与系统性并重：涵盖人工智能基础概念、核心算法等的通识讲解，并对人工智能的关键技术及其实际应用案例进行了进阶性、系统性介绍。

02

理论结合实践，贴近农业应用：在阐述人工智能关键技术时，辅以大量农业领域的实际案例，旨在帮助读者结合具体应用场景，深刻理解人工智能技术的应用价值。

03

循序渐进，适合不同层次读者：内容编排由浅入深，采用模块化设计，既适合初学者入门，也适合具备一定技术基础的读者进行深入学习。

本书从农林院校的特色视角出发，系统介绍了人工智能的基础技术及其应用，旨在帮助读者建立清晰的“人工智能 + 农业”的知识框架，并掌握相关技术的基本原理与实践方法。全书共8章，遵循“基础 → 技术应用 → 前沿展望”的逻辑架构编排，循序渐进地引导读者深入理解人工智能的发展趋势、关键技术及智慧农业的应用案例。

本书以“农林类学生看得懂、理工类学生可受益、交叉学科有启发、课程建设可参考”为编写思路，在编写过程中充分考虑了计算机/人工智能与农业领域的交叉特点，并结合了智慧农业的最新发展趋势和应用案例。全书围绕人工智能关键技术与农业应用展开，既涵盖人工智能基础概念、核心算法等通识讲解，亦提供多个方向关键技术及其实际应用案例的进阶性、系统性介绍，帮助读者构建完整的人工智能知识体系。在阐述人工智能关键技术时，书中辅以大量农业领域的实际案例，深刻理解人工智能技术的实用价值。

本书内容编排由浅入深，从人工智能与智慧农业的基本概念出发，逐步深入至关键技术，再拓展至前沿发展趋势，采用模块化设计，既适合初学者入门，也适合具备一定技术基础的读者进行深入学习。

本书适用于高等院校农林类、理工类及其他专业有志于学习人工智能和智慧农业关键技术的本科生、研究生，可作为农林院校人工智能通识课程的教材，并提供PPT等课程配套资源。

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黄栋　华南农业大学数学与信息学院、软件学院副院长，CCF数字农业分会副秘书长。在TKDE、TNNLS、TIP 、KDD等国际期刊或会议上发表论文90多篇，5篇第一或通讯作者论文入选ESI高被引。主持国家自然科学基金项目3项，入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单（2023~2024年）。

张红雨　华中农业大学信息学院教授，湖北省生物信息学会理事长。主要从事生物信息学、农业信息学研究，在Nature Biotechnology等国际期刊发表论文200余篇，2011年获得教育部自然科学二等奖（第一完成人）。

舒磊　南京农业大学智慧农业学院教授、副院长，CCF中国计算机学会计算机应用专委会副主任，入选全球前0.05%顶尖科学家、斯坦福全球前2%科学家、Scilit高被引学者、CCF杰出会员。

系统构建了从“起源—原理—应用—未来”的清晰知识链条，为读者提供一次全面深入的人工智能之旅。

结合实际案例，用清晰、生动的语言讲解人工智能的核心原理，使读者能轻松理解人工智能的基础概念与应用逻辑。

不仅探讨技术本身，还深入分析AI的伦理、隐私及滥用风险，呼吁技术发展与社会规范的平衡，体现对人文精神的关注。

本书是人工智能领域的通识教材，旨在带领读者开启一次全面的人工智能之旅。本书分为四部分，第一部分回顾人工智能的发展历史，探讨符号主义、联结主义和行为主义三大学派的形成及其对现代社会的影响，强调AI背后的人文精神与社会责任。第二部分深入剖析AI的数理基础，通过案例引导读者理解AI的核心原理，避免复杂的数学公式，从而使读者能够轻松掌握。第三部分聚焦AI在各个领域的应用，包括专家系统、计算机视觉、机器人、自然语言处理等，并通过前沿技术案例展示AI如何推动行业创新。第四部分展望AI的未来发展，探讨技术的挑战与安全风险，如数据隐私、伦理问题及技术滥用等，呼吁对AI技术持续发展进行深思与规范。

本书内容丰富，语言通俗易懂，既可作为高校各专业学生的通识教材，也可供人工智能相关领域从业人员和广大读者参考。

印鉴  中山大学人工智能学院副院长，二级教授、博士生导师，广东省大数据管理与应用工程技术研究中心主任。在包括IEEE Trans.等国际著名期刊和KDD、AAAI、ACL、NeurIPS等国际会议上发表论文200多篇；主持了国家自然科学基金重点和面上项目等三十多个项目的研究工作，入选教育部新世纪优秀人才计划、广东省特支计划杰出人才。

王雪鹤  中山大学人工智能学院百人计划副教授。以第一作者或通讯作者在国际著名期刊和会议上（如TMC，TON，INFOCOM等）发表论文二十余篇。主持国家自然科学基金青年科学基金，参与国家重点研发计划等科研项目。入选广东省高层次青年人才，广东省计算机学会优秀论文一等奖，校级线下一流课程、教学竞赛奖等，教研论文获中国高校计算机教育大会（CCEC）最佳论文奖。

赵宝全  中山大学人工智能学院百人计划副教授。目前已在IEEE TCSVT, IEEE TIP, IEEE TMM, IEEE TPAMI, ACM Multimedia, ACL等国际重要期刊和会议上发表学术论文40余篇，主持/参与了多项国家级和省部级项目。

01

本书的核心宗旨和理念是让读者对人工智能产生兴趣、形成概念、启发思考。

02

本书注重“三平衡”，即专业与科普的平衡、理论与应用的平衡、经典与前沿的平衡。

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本书强调“四融合”，即教研融合、产教融合、科教融合、通专融合。

本书是一本面向高等学校学生的基础性通识类教材，旨在引领学生进入人工智能这一前沿领域。全书内容分为“涨知识”与“开眼界”两大板块。在前五章构成的“涨知识”板块中，系统地介绍了人工智能的概念、发展历程，以及知识推理和问题求解方法，并介绍了三种典型的人工智能技术，即机器学习、深度学习和强化学习，包括其基础理论、核心思想、关键技术等，帮助学生建立对人工智能的宏观认知和体系框架。在后五章组成的“开眼界”板块中，通过典型应用的介绍，展示了人工智能在视觉感知、具身智能、智慧医疗、智慧生活等方面的广阔应用前景，并在最后一章探讨了大模型、生成式人工智能、AI for Science等前沿技术热点，旨在开阔学生的视野。

作为一本入门级教材，本书旨在帮助学生建立对人工智能的宏观知识体系，重在培养学生的人工智能科学素养和科技思维，适合作为人文社科、理工类等不同专业学生的通识课程教材。

丛润民 山东大学控制科学与工程学院教授，教育部青年长江学者、全球前2%顶尖科学家。研究方向为人工智能、模式识别、机器学习、具身智能，在TPAMI、IJCV、NeurIPS、CVPR、ICML、ICCV等国际顶级期刊和会议上发表论文120余篇，ESI热点论文2篇、ESI高被引论文18篇，谷歌学术引用1.2万次。曾获天津市科学技术进步一等奖、中国煤炭工业协会科学技术奖一等奖、中国图象图形学学会自然科学奖二等奖。

为满足不同专业背景读者的学习需求，本书提供差异化学习建议：

01

文科专业读者可重点关注人工智能与社会发展、伦理规范、人机交互等内容，培养科技人文素养。

02

理科专业读者可深入钻研算法原理、数学模型等理论基础，提升科研创新能力。

03

工科专业读者可侧重工程实践，重点学习系统开发、架构设计和性能优化等实用技能。

本书创新性地构建了五大知识模块：经典人工智能基础、现代人工智能基础、人工智能前沿基础、人工智能交叉应用基础，以及人工智能初级编程基础。内容体系覆盖了人工智能的核心原理与方法论、机器学习关键技术、计算机视觉与语音处理、多智能体系统与具身智能、大模型技术等领域，并深入探讨了人工智能在科学智能、文科智能、产业智能化、启发式人工智能等跨学科中的应用场景，以及人工智能伦理等社会性议题。作为面向高等院校的通识教材，本书致力于培养学生的跨学科思维和创新能力，使其能够在各自的专业领域有效运用人工智能技术。本书内容的设计充分考虑了不同学科背景学习者的需求，建议采用差异化教学策略：对于文科专业学生，可着重关注人工智能与社会发展、伦理规范、人机交互等应用层面的内容；理科专业的学生可深入钻研算法原理、数学模型等理论基础；工科专业的学生则可侧重工程实践，重点学习系统开发、架构设计和性能优化等实用技能。

魏明强 南京航空航天大学教授、博士生导师，脑机智能技术教育部重点实验室副主任，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。长期从事几何深度学习与三维视觉方向的研究，近年来在IEEE TPAMI、IEEE TVCG、IEEE TIP、IJCV、SIGGRAPH、CVPR、ICCV等国际顶级期刊和会议上发表论文100余篇。

宫丽娜　南京航空航天大学副教授。近年来，主持包括国家重点研发计划、国家自然科学基金在内的十余项科研课题，在主流国际会议（如ASE）及权威期刊上以第一作者或通讯作者发表论文40余篇。

唐金辉　南京林业大学副校长、教授，国际模式识别协会会士（IAPR Fellow），国家杰出青年科学基金获得者，国家“万人计划”科技创新领军人才。长期从事多媒体分析与检索、社交媒体分析、计算机视觉与数据挖掘等方向的研究，已在ACM/IEEE汇刊及A类国际顶级会议上发表论文200余篇，论文总被引用超过30 000次。研究成果获得国际著名会议最佳论文奖8次，荣获国家自然科学二等奖1项、省部级一等奖3项、教育部自然科学二等奖2项。

对于非计算机专业的学生来说，大语言模这项技术或许曾显得神秘莫测。但请放心，这本书专为那些对科技充满好奇但非计算机专业的读者而写。它不会让你深陷复杂的编程世界，也不会让你被复杂的数学公式所困扰，而是使用最直观、最贴近现实的语言带你轻松步入LLM的世界。因此，本书从“用”的角度出发，即使用LLM解决日常生活与科研中的问题。

本书以“零门槛、深探索”为理念，为读者揭开LLM的本质逻辑。无须编程与公式，从技术演化到实战应用，从单兵作战到多智能体协作，从手机端运行到超算集群的奥秘，书中以生活化的案例与类比，将晦涩概念转化为鲜活认知。你将理解：为何LLM像“超级词典+概率魔术师”；如何通过提问技巧唤醒它的潜能；当它与数据库、科研工具联动时，如何成为你的“数字外脑”；更重要的是，书中直面技术风险，引导你清醒看待AI的边界与价值。

 这是一场为普通人定制的认知升级之旅。通过八章循序渐进的探索，你将不再被“黑箱”困扰，而是手握原理与工具，成为技术时代的“主动对话者”。

李倩  山东大学助理研究员。主要研究方向为知识图谱与大语言模型，在TKDE、TNNLS等CCF A、B类和中科院一区刊物及ACL、IJCAI、EMNLP国际顶级会议上发表高水平论文10余篇。

崔立真  山东大学教授，软件学院院长。中国计算机学会（CCF）协同计算专委会副主任，教育部软件工程教指委委员。主要研究方向为软件与数据工程。国家重点研发计划项目首席科学家，主持国家重点研发计划项目和课题、国家自然科学基金重点项目等。以第一完成人获国家教学成果二等奖、山东省科技进步奖一等奖。

刘磊  山东大学齐鲁青年学者特聘教授，泰山学者青年专家，国家重点研发计划项目负责人，山东大学软件学院数据科学与大数据技术系副主任，中国计算机学会青年计算机科技论坛济南主席。主要研究方向为大模型多智能体、网络智能、5G网络切片与网络虚拟化资源调度优化。