前言

人工智能（AI）是一种基于计算机技术的“智能+”应用，应用范围广泛，从机器定理证明、机器翻译、专家系统、博弈、模式识别、机器学习、机器人智能控制，到目前的大数据智能、互联网群体智能、跨媒体推理智能、人机一体化混合增强智能、自主机器人智能系统等，已经渗透到人类社会的各个方面。

亚马逊首席执行官贝索斯（Jeff Bezos）说：“AI在未来20年对社会产生的影响之大怎么评估都不为过。”谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）也曾说过：“过去10年我们一直在做一件事，那就是打造移动优先的世界，而在接下来的10年时间里，我们将转到一个AI优先的世界。”从亚马逊到Facebook，再到谷歌和微软，以及国内的百度、阿里和腾讯等，全球最顶尖、最有影响力的技术公司都纷纷将目光转向了AI。中国工程院院士潘云鹤先生在2017中科曙光智能峰会上，对人工智能产业的发展前景做了以下描述：新一代人工智能的新理论、新技术、新平台，如果跟社会的新需求相结合，会有强大的延展性和渗透性。

人工智能作为目前最热门的计算机技术，要掌握其应用开发，就必须选择好的开发工具。而大数据、机器学习、人工智能的兴起，把Python语言推到了时代的前沿，在众多机构推出的计算机开发语言排名中，Python始终在前三名，特别是在人工智能开发领域，Python成为首选语言，因此它被称为开发人工智能应用的“殿堂级”语言。

Python创始于20世纪90年代，由荷兰人Guido van Rossum（吉多·范·罗苏姆）于1991年推出。Python语言具有简单而不失严谨、易用而不失专业的特点。目前支持Python的机器学习框架非常丰富，包括Scikit-Learn、Keras、Statsmodels、PyMC、Shogun、Gensim、Orange、PyMVPA、Theano、PyLearn、Decaf、Nolearn、OverFeat、Hebel、Neurolab等，另外谷歌著名的TensoFlow也有Python库，可以供Python开发者直接调用，充分发挥TensorFlow的威力。

本书尽量采用通俗易懂的语言，从Python语言的基础语法到使用方式等进行深入浅出的讲解，书中结合作者多年项目实践案例，提供了很多经过优化筛选的实例代码，旨在引领读者快速掌握基本开发技能，这些代码都经过了作者精心严格调试测试，读者可一享为快。如果读者在阅读本书中有什么问题和需要，可直接联系QQ：420165499。

本书共分10章，各章主要内容如下。

第1章介绍人工智能概念、Python语言和人工智能的关系。

第2章内容包括Python语言概述、Python系统安装和集成开发环境。

第3章是Python的重点内容，包括Python程序文件结构、语法、数据类型、运算符以及控制语句和函数等；对编写函数过程中容易出现的错误和异常处理，以及体现Python“胶水语言”特点的特征模块，本章也都进行了详细讲解。学完这一章，读者可以自行编写一些简单的程序。

第4章介绍如何保存数据文件以及组织文件的目录。

第5章介绍面向对象的编程，Python语言起源于C/C++，天然具备面向对象编程的基因，本章重点讲解类的封装、继承和多态实现方法，使读者能尽快编写出自己的类实现，为后面的常用类库、数据库编程做铺垫。

第6章对Python内置的14个常用库进行了介绍，这些库在编程中会频繁使用到。

第7章讲解数据库编程，众多的数据库厂商或第三方机构为各种各样的数据库提供了访问模块，这些模块都遵从Python DataBase API规范，使得对不同数据库的访问具有一致性，大大提高了开发效率。

第8章重点介绍机器学习中常用的4个模块：NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib。

第9章在第8章的基础上详细介绍机器学习模块Sklearn，Sklearn和第8章中介绍的4个模块组合在一起，是利用Python语言开发人工智能应用的黄金组合。

第10章介绍关于Python系统第三方模块管理工具pip，讲解如何将开发完成后的Python程序打包，供最终用户安装使用。

本书适合有志于从事机器学习、人工智能技术开发的人员学习，也可作为相关专业教材。由于编写时间仓促，加之水平所限，书中难免有缺陷存在，敬请广大读者批评指正。

潘风文　潘启儒

2018年12月