本書既適合作為高校各個專業的人工智能基礎課程或者通識課的教材，又可作為廣大社會人士了解人工智能的概念、理論和方法的科普性讀物。

《人工智能導論/高等院校電氣信息類專業“互聯網+”創新規劃教材》以通俗易懂的方式，介紹了人工智能的發展歷程、具體理論和方法、應用前景及未來的挑戰。
《人工智能導論/高等院校電氣信息類專業“互聯網+”創新規劃教材》共分6章。首章介紹了人工智能的發展歷程，講解了不同時期人工智能的代表人物及其貢獻；第2章以理論與實例並重的方式介紹了機器學習的定義，以及時間序列分析與預測、結構方程、因子分析、信度與效度分析、回歸分析、K-means聚類算法、樸素貝葉斯、馬爾可夫過程等機器學習方法；第3章介紹了計算智能，包括遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、人工魚群算法；第4章介紹了深度學習的定義、核心技術、主要應用及開源框架；第5章介紹了人工智能技術在各行各業的應用，概括歸納人工智能技術在搜索引擎領域、制造業、安防業、交通業、醫療領域、電商領域、教育業、媒體業的具體應用；第6章介紹了人工智能的未來發展和挑戰。
《人工智能導論/高等院校電氣信息類專業“互聯網+”創新規劃教材》既適合作為高校各個專業的人工智能基礎課程或者通識課的教材，又可作為廣大社會人士了解人工智能的概念、理論和方法的科普性讀物。

劉攀，上海商學院教授。近五年，主持和參與國家和省部級以上科研項目10項，主持教研課題3項；主編教材1部，字數共計30萬字；公開發表論文30餘篇，其中25篇被SCI或EI檢索、5篇北大核心；獲得國家發明專利2項，使用新型專利1項，多次帶隊參加各種學科競賽榮獲國家二等獎2項，三等獎8項，上海市級一等獎1項，二等獎2項，三等獎12項，優秀設計獎若干。
黃務蘭，上海商學院副教授。近五年，主持及參與國家、省部級、地廳級科研項目6項，承擔教研課題2項；參編教材2部，字數共計18萬字；公開發表論文10餘篇，其中4篇CSSCI、2篇北大核心，1篇EI檢索論文。
魏忠，博士，上海海事大學電子商務專業副教授、管理科學專業碩士生導師、MBA\\EMBA導師、西安電子科技大學計算機學院碩士生導師、東華大學計算機學院碩士生導師。出版了5本教育專著和發表50多篇文章，曾獲得上海高教成果一等獎、二等獎、三等獎。講授《網絡智能技術與應用》和《數據可視化》課程。

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自AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍李世石和柯潔後，人們終於接受了一個事實：在圍棋領域，AlphaGo的“智力”已經超越了人類。這是人工智能發展史上的一個裡程碑，也是人工智能從弱智能向強智能發展的一個轉折點，標志著人工智能已經能夠通過自學和分析獲得人類部分的思考能力，雖然二者的思維邏輯可能並不一樣。隨著人工智能的蓬勃發展，社會對人工智能人纔的需求也大幅增加。早在2016年，我國人工智能人纔缺口就已超過500萬，一些業內人士甚至表示，國內人工智能人纔的供求比例高達1：10，供需嚴重失衡。為了滿足社會需求，國內眾多高校相繼開設了智能科學與技術專業，成立人工智能學院。然而，很多人工智能的入門教材，講解內容不夠通俗易懂，不適合作為普通本科院校、高職高專類院校的學生，以及廣大無基礎而又想了解人工智能的社會人士學習的基礎教材。
編者長期在高校從事計算機類課程的教學和改革工作，理解不同層次學生的訴求，熟知高校的許多學生既想了解人工智能的相關知識，又難以擠出大量的時間進行深入學習。為此，編者決定以通俗易懂的方式編寫適合普通院校學生及廣大人工智能愛好者的入門教材。本書旨在讓廣大的社會人士和高校學生有興趣在閑暇時間閱讀片刻。
1.本書特色
與市面上同類書籍對比，本書具有以下特色。
（1）以通俗易懂的方式講解了人工智能的發展歷程。書中采用類似於人物傳記的形式，講解了人工智能的發展歷程，通過人物將人工智能的歷史進行串聯，增強教材的趣味性。
（2）本書的涵蓋面廣，既包含了人工智能中常見的數據分析方法和分析理論，又包含了計算智能與深度學習的前沿內容；既包含了人工智能在各行各業中的應用，又包含了未來人工智能的發展方向及可能面臨的挑戰。
（3）為了將人工智能的理論講解透徹，每個基本理論都有一個實例與之對應，無論是計算機專業人士還是非專業人士，均能通過實例來快速理解人工智能的相關理論和使用方法。
本書共分6章：第1章是人工智能的發展歷程，以人物故事為線索，主要介紹了不同時期人工智能的代表人物及其貢獻，闡述了人工智能的發展歷程；第2章是機器學習，以理論與實例並重的方式介紹了機器學習的定義、時間序列分析與預測、結構方程、因子分析、信度與效度分析、回歸分析、K-means聚類算法、馬爾可夫過程、樸素貝葉斯等機器學習方法；第3章是計算智能，主要介紹了遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、人工魚群算法4種智能算法的起源、原理、算法實現步驟和應用；第4章是深度學習，介紹了深度學習的定義、深度學習的核心技術、深度學習的主要應用及開源框架；第5章是人工智能技術在各行各業的應用，歸納了人工智能技術在搜索引擎領域、制造業、安防業、交通業、教育業、醫療業等行業的具體應用；第6章是人工智能的發展趨勢和挑戰，主要介紹未來人工智能發展的8個趨勢，未來人工智能在機器視覺、指紋識別、人臉識別、信息檢索和智能控制等方面的應用，人工智能對人類未來生活會帶來的影響及未來人工智能面臨的挑戰。