人工智能应用基础

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内 容 简 介

本书以轨道交通行业为背景，从人工智能在轨道交通中的应用、机器分类、图像检测、

语音识别、文本分析、OCR识别以及项目实战应用案例等方面，由浅入深，全面、系统地

介绍了人工智能技术服务及各种应用。在编写上以项目教学为主线，以任务驱动为核心，以

培养技术应用型人才为目标，将基本技能培养和主流技术结合，使学生通过学习，能够掌握

人工智能技术应用基本技能以及AWS云计算在人工智能方面的综合应用。本书每一章都有

项目开发案例，使得理论知识与实践操作有机结合，同时把近年来人工智能发展的新技术、

高职高专全国职业技能大赛的经典案例以及世界技能大赛与职业技能要求有机地结合起来，

具有很强的实践性和应用性。

本书可作为高职高专院校计算机专业的教材，也可作为人工智能各种职业技能大赛的学

习资源，以及广大计算机爱好者和网络管理员的参考用书，还可作为社会培训班的教材。

图书在版编目（CIP）数据

人工智能应用基础/胡玲,许维进主编.—北京:中国

铁道出版社有限公司，2022.3

“十四五”高等职业教育新形态一体化教材

ISBN978-7-113-28722-1

Ⅰ.①人…Ⅱ.①胡…②许…Ⅲ.①人工智能-高等

职业教育-教材Ⅳ.①TP18

中国版本图书馆CIP数据核字（2021）第263978号

书名：人工智能应用基础

作者：胡 玲许维进

策划：汪 敏          编辑部电话：（010）51873628

责任编辑：汪敏许璐

封面设计：尚明龙

责任校对：安海燕

责任印制：樊启鹏

出版发行：中国铁道出版社有限公司（100054，北京市西城区右安门西街8号）

网  址：/51eds/

印  刷：北京联兴盛业印刷股份有限公司

版  次：2022年3月第1版 2022年3月第1次印刷

开  本：787 mm×1 092 mm1/16印张：10字数：215千

书  号：ISBN978-7-113-28722-1

定  价：39.80元

版权所有 侵权必究

凡购买铁道版图书，如有印制质量问题，请与本社教材图书营销部联系调换。电话：（010）63550836

打击盗版举报电话：（010）63549461

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“十四五”高等职业教育新形态一体化教材

编审委员会

总顾问：谭浩强（清华大学）黄心渊（中国传媒大学）

主任：高林（北京联合大学）

副主任：鲍洁（北京联合大学）眭碧霞（常州信息职业技术学院）

 孙仲山（宁波职业技术学院）秦绪好（中国铁道出版社有限公司）

委员：（按姓氏笔画排序）

 于 京（北京电子科技职业学院）于 鹏（新华三技术有限公司）

 于大为（苏州信息职业技术学院）万 冬（北京信息职业技术学院）

 万斌（珠海金山办公软件有限公司）王 芳（浙江机电职业技术学院）

 王 坤（陕西工业职业技术学院）王 忠（海南经贸职业技术学院）

 方风波（荆州职业技术学院）左晓英（黑龙江交通职业技术学院）

 龙 翔（湖北生物科技职业学院）史宝会（北京信息职业技术学院）

 乐 璐（南京城市职业学院）吕坤颐（重庆城市管理职业学院）

 朱伟华（吉林电子信息职业技术学院）朱震忠（西门子（中国）有限公司）

 邬厚民（广州科技贸易职业学院）刘 松（天津电子信息职业技术学院）

 汤 徽（新华三技术有限公司）阮进军（安徽商贸职业技术学院）

 孙 刚（南京信息职业技术学院）孙 霞（嘉兴职业技术学院）

 芦 星（北京久其软件有限公司）杜 辉（北京电子科技职业学院）

 李军旺（岳阳职业技术学院）杨龙平（柳州铁道职业技术学院）

 杨国华（无锡商业职业技术学院）吴和群（呼和浩特职业技术学院）

 吴俊（义乌工商职业技术学院）汪晓璐（江苏经贸职业技术学院）

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编审委员会

委员：（按姓氏笔画排序）

 张 伟（浙江求是科教设备有限公司）张明白（百科荣创（北京）科技发展有限公司）

 陈小中（常州工程职业技术学院） 陈子珍（宁波职业技术学院）

 陈云志（杭州职业技术学院）陈晓男（无锡科技职业学院）

 陈祥章（徐州工业职业技术学院）邵 瑛（上海电子信息职业技术学院）

 武春岭（重庆电子工程职业学院）苗春雨（杭州安恒信息技术股份有限公司）

 罗保山（武汉软件职业技术学院）胡大威（武汉职业技术学院）

 胡光永（南京工业职业技术大学）姜大庆（南通科技职业学院）

 聂 哲（深圳职业技术学院）贾树生（天津职业大学）

 倪 勇（浙江机电职业技术学院）徐守政（杭州朗迅科技有限公司）

 盛鸿宇（北京联合大学）崔英敏（私立华联学院）

 葛 鹏（随机数（浙江）智能科技有限公司）焦 战（辽宁轻工职业学院）

 曾文权（广东科学技术职业学院）温常青（江西环境工程职业学院）

 赫 亮（北京金芥子国际教育咨询有限公司）蔡 铁（深圳信息职业技术学院）

 谭方勇（苏州职业大学）翟玉锋（烟台职业技术学院）

 樊 睿（杭州安恒信息技术股份有限公司）

秘书：翟玉峰（中国铁道出版社有限公司）

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序

2021年全国两会通过了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年

规划和二○三五年远景目标纲要》，对我国社会主义现代化建设进行了全面部署，

“十四五”时期对国家的要求是高质量发展，对教育的定位是建立高质量的教育

体系，对职业教育的定位是增强职业教育的适应性。当前，在百年未有之大变局

下，在“十四五”开局之年，如何切实推动落实《国家职业教育改革实施方案》

《职业教育提质培优行动计划（2020—2023年）》等文件要求，是新时代职业教

育适应国家高质量发展的核心任务。伴随新科技和新工业化发展阶段的到来和我

国产业高端化转型，必然引发企业用人需求和聘用标准随之发生新的变化，以人

才需求为起点的高职人才培养理念使创新中国特色人才培养模式成为高职战线的

核心任务，为此国务院和教育部制订和发布的包括“1+X”职业技能等级证书制

度、专业群建设、“双高计划”、专业教学标准、信息技术课程标准、实训基地建

设标准等一系列具体的指导性文件，为探索新时代中国特色高职人才培养指明了

方向。

要落实国家职业教育改革一系列文件精神，培养高质量人才，就必须解决“教

什么”的问题，必须解决课程教学内容适应产业新业态、行业新工艺、新标准要

求等难题，教材建设改革创新就显得尤为重要。国家这几年对于职业教育教材

建设下了很大的力度，2019年，教育部发布了《职业院校教材管理办法》（教材

〔2019〕3号）、《关于组织开展“十三五”职业教育国家规划教材建设工作的通知》

（教职成司函〔2019〕94号），在2020年又启动了《首届全国教材建设奖全国优

秀教材（职业教育与继续教育类）》评选活动，这些都旨在选出具有职业教育特

色的优秀教材，并对下一步如何建设好教材进一步明确了方向。在这种背景下，

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坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，落实立德树人根本任务，适应

新技术、新产业、新业态、新模式对人才培养的新要求，中国铁道出版社有限公司

邀请我与鲍洁教授共同策划组织了“‘十四五’高等职业教育新形态一体化教材”，

尤其是我国知名计算机教育专家谭浩强教授、全国高等院校计算机基础教育研究会

会长黄心渊教授对课程建设和教材编写都提出了重要的指导意见。这套教材在设计

上把握了这样几个原则：

1.价值引领、育人为本。牢牢把握教材建设的政治方向和价值导向，充分体现

党和国家的意志，体现鲜明的专业领域指向性，发挥教材的铸魂育人、关键支撑、

固本培元、文化交流等功能和作用，培养适应创新型国家、制造强国、网络强国、

数字中国、智慧社会的不可或缺的高层次、高素质技术技能型人才。

2.内容先进、突出特性。充分发挥高等职业教育服务行业产业优势，及时将行

业、产业的新技术、新工艺、新规范作为内容模块，融入到了教材中去。并且为强

化学生职业素养养成和专业技术积累，将专业精神、职业精神和工匠精神融入教材

内容，满足职业教育的需求。此外，为适应项目学习、案例学习、模块化学习等不

同学习方式要求，注重以真实生产项目、典型工作任务、案例等为载体组织教学单

元的教材、新型活页式、工作手册式等教材，反映人才培养模式和教学改革方向，

有效激发学生学习兴趣和创新潜能。

3.改革创新、融合发展。遵循教育规律和人才成长规律，结合新一代信息技术

发展和产业变革对人才的需求，加强校企合作、深化产教融合，深入推进教材建设

改革。加强教材与教学、教材与课程、教材与教法、线上与线下的紧密结合，信息

技术与教育教学的深度融合，通过配套数字化教学资源，满足教学需求和符合学生

特点的新形态一体化教材。

4.加强协同、锤炼精品。准确把握新时代方位，深刻认识新形势新任务，激发

教师、企业人员内在动力。组建学术造诣高、教学经验丰富、熟悉教材工作的专家

队伍，支持科教协同、校企协同、校际协同开展教材编写，全面提升教材建设的科

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学化水平，打造一批满足学科专业建设要求，能支撑人才成长需要、经得起实践检

验的精品教材。

按照教育部关于职业院校教材的相关要求，充分体现工业和信息化领域相关行

业特色，以高职专业和课程改革为基础，编写信息技术课程、专业群平台课程、专

业核心课程等所需教材。本套教材计划出版4个系列，具体为：

1.信息技术课程系列。教育部发布的《高等职业教育专科信息技术课程标准

（2021年版）》给出了高职计算机公共课程新标准，新标准由必修的基础模块和由

12项内容组成的拓展模块两部分构成。拓展模块反映了新一代信息技术对高职学生

的新要求，各地区、各学校可根据国家有关规定，结合地方资源、学校特色、专业

需要和学生实际情况，自主确定拓展模块教学内容。在这种新标准、新模式、新要

求下构建了该系列教材。

2.电子信息大类专业群课程系列。高等职业教育大力推进专业群建设，基于产

业需求的专业结构，使人才培养更适应现代产业的发展和职业岗位的变化。构建具

有引领作用的专业群平台课程和开发相关教材，彰显专业群的特色优势地位，提升

电子信息大类专业群平台课程在高职教育中的影响力。

3.新一代信息技术类典型专业课程系列。以人工智能、大数据、云计算、移动

通信、物联网、区块链等为代表的新一代信息技术，是信息技术的纵向升级，也是

信息技术之间及其与相关产业的横向融合。在此技术背景下，围绕新一代信息技术

专业群（专业）建设需要，重点聚焦这些专业群（专业）缺乏教材或者没有高水平

教材的专业核心课程，完善专业教材体系，支撑新专业加快发展建设。

4.本科专业课程系列。在厘清应用型本科、高职本科、高职专科关系，明确

高职本科服务目标，准确定位高职本科基础上，研究高职本科电子信息类典型专

业人才培养方案和课程体系，重在培养高层次技术技能型人才，组织编写该系列

教材。

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新时代，职业教育正在步入创新发展的关键期，与之配合的教育模式以及相关

的诸多建设都在深入探索，按照“选优、选精、选特、选新”的原则，发挥在高等

职业教育领域的院校、企业的特色和优势，调动高水平教师、企业专家参与，整合

学校、行业、产业、教育教学资源，充分发挥教材建设在提高人才培养质量中的基

础性作用，集中力量打造与我国高等职业教育高质量发展需求相匹配、内容形式创

新、教学效果好的课程教材体系，努力培养德智体美劳全面发展的高层次、高素质

技术技能人才。

本套教材内容前瞻、体系灵活、资源丰富，是值得关注的一套好教材。

国家职业教育指导咨询委员会委员

北京高等学校高等教育学会计算机分会理事长

全国高等院校计算机基础教育研究会荣誉副会长

2021年8月

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前言

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智

能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个

分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种能与人类智能相似的方式做出反应的智能

机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，人工智能可以对人

的意识、思维的信息过程进行模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可

能超过人的智能。因此，技术的不断更新与发展，使得计算智能、感知智能以及认知智

能等不同的人工智能领域将有可能不断实现突破与变革，使其与教育领域有机融合，促

进教育创新与发展。

本书是我校（柳州铁道职业技术学院）与亚马逊云科技（AmazonWebServices，

AWS）国际化校企合作，共同开发的教材。本书以轨道交通行业为背景，从人工智能

在轨道交通中的应用、机器分类、图像检测、语音识别、文本分析、OCR识别以及项目

实战应用案例等方面，由浅入深，全面、系统地介绍了人工智能技术服务及各种应用。

本书在内容选取上围绕人工智能技术应用这个主题，以实用和实践为主要原则，减少或

弱化了一些理论性过强或是在实践中应用较少的知识点。本书中的项目开发主要依据实

例，介绍人工智能各种服务如何在实际中应用和实施，致力于让读者能够亲身体会这些

服务的具体应用，从而建立利用科学方法解决问题的创新思维，以更好地适应这个新的

时代。

本书在编写上以项目教学为主线、任务驱动为核心，通过任务设定层层推进。本

书由胡玲、许维进主编，王璐、金莉婷、刘国利、江妤、张健、曹维等参与编写。

由于时间仓促，又因为人工智能技术发展迅猛，书中不足和疏漏之处在所难免，

敬请广大读者批评指正。

编者

2021年11月

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目录

项目一人工智能：轨道交通智慧之门1

任务1认识人工智能1

任务2 了解人工智能、机器学习、深度学习的关系4

任务3 认识人工智能在轨道交通中的应用5

子任务1了解人工智能技术在乘客服务中的应用5

子任务2了解人工智能技术在智慧车站方面的应用6

任务4 项目开发Hello,人工智能的世界！7

子任务1下载并安装Python7

子任务2下载并安装社区版PyCharm10

子任务3在Python中安装新增模块16

项目小结21

拓展与自测21

项目二机器分类：找出你是谁23

任务1 认识图像的表示24

任务2 理解分类问题27

子任务1了解分类原理27

子任务2掌握图像分类步骤及应用27

任务3 理解特征与标记28

子任务1掌握图像的特征28

子任务2理解图像的标记29

任务4 认识分类器29

子任务1了解支持向量机29

子任务2了解K-近邻算法30

子任务3了解浅层神经网络32

子任务4了解特征降维34

任务5 了解迭代学习36

任务6 项目开发人脸识别：我知道你是谁37

子任务1注册百度AI开放平台，创建一个应用37

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目录

IIIII

子任务2创建人脸库38

子任务3使用百度API进行人脸识别42

子任务4使用GUI开发人脸识别界面44

项目小结50

拓展与自测50

项目三图像检测：我知道现在有多少人52

任务1 提取图像的特征53

子任务1了解图像的特征53

子任务2了解卷积运算54

子任务3利用卷积提取图像特征55

任务2 了解深度神经网络的发展历程57

任务3 掌握深度神经网络特征提取与分类58

子任务1了解深度神经网络的结构58

子任务2了解深度神经网络的训练61

任务4 了解图像中的目标检测（拓展）61

任务5 项目开发 检测指定物品70

项目小结78

拓展与自测78

项目四语音识别：实时记录员80

任务1 认识语音处理技术的发展81

子任务了解语音处理的概念及流程82

任务2 了解语音识别技术及一般流程84

子任务1了解语音识别过程85

子任务2了解语音识别的作用及工作原理86

任务3 了解语音合成技术87

子任务了解语音合成方法88

任务4提取语音特征89

子任务1了解语音特征89

子任务2了解语音特征参数提取技术及算法90

任务5 了解语音的模式匹配及模型训练91

子任务1匹配语音模式91

子任务2选取语音技术单元92

任务6 项目开发 语音转文字92

子任务1将语音信息转化为文本192

子任务2将语音信息转化为文本2100

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人工智能应用基础

IIIII

子任务3使用GUI开发语音转文字界面105

项目小结112

拓展与自测112

项目五文本分析：你的评论表达你的喜好113

任务1 了解中文分词114

任务2 理解文本表示115

子任务1理解独热表示115

子任务2理解分布式表示116

任务3 了解文本分类模型117

子任务1了解循环神经网络117

子任务2了解长短时记忆网络118

子任务3了解注意力机制119

任务4 项目开发文字内容的情感倾向分析120

子任务1使用百度API对一段文本进行情感倾向性判断120

子任务2使用GUI开发情感分析界面122

项目小结125

拓展与自测125

项目六OCR识别：你读出了什么127

任务1认识OCR技术的发展128

子任务1了解OCR的含义、起源、发展及特性128

子任务2了解OCR的常见应用129

任务2了解文字识别的一般流程130

任务3区分OCR印刷体的识别和OCR手写体的识别131

子任务1了解OCR印刷体的识别131

子任务2了解OCR手写体的识别133

子任务3了解数据库的应用133

任务4项目开发身份证识别138

子任务1使用百度API识别身份证中的文本信息138

子任务2使用GUI开发身份证识别界面141

项目小结146

拓展与自测147

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学习笔记

项目一

人工智能：轨道交通智慧之门

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的

智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。本项目主要通过学习人工

智能发展历史及人工智能在轨道交通中的应用、在Windows环境下载安装Python并

下载Python第三方模块包、利用PyCharm进行程序编译后，实现简单的人工智能项

目开发。

通过了解人工智能及其在轨道交通中的应用，学会在Windows系统中安装

Python开发环境以及需要的模块，并开发出一个简单的PythonGUI应用。

知识目标

◎了解人工智能的历史。

◎了解人工智能与机器学习的关系。

◎了解人工智能在轨道交通中的应用。

能力目标

◎掌握Windows系统中Python的安装方法。

◎掌握Python中新增模块的安装方法。

◎掌握Python项目的一般结构。

素质目标

◎通过学习人工智能发展历史，激励学生树立学习目标，培养勇于面对挑战及敢

于创新的精神。

◎通过学习人工智能与机器学习的关系，培养学生勤于思考、融会贯通的学习习惯。

◎通过学习Python安装方法，培养学生严谨的治学态度及精益求精的工匠精神。

任务1认识人工智能

人工智能是一个含义很广的术语。在其发展过程中，具有不同学科背景的人工智

能学者对它有着不同的理解。综合各种人工智能观点，可以从“能力”和“学科”两

方面对人工智能进行定义：从能力的角度看，人工智能是指用人工的方法在机器（如

计算机）上实现的智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或

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人工智能应用基础

2

智能系统，使其能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。回顾历史，按照人工智能在不

学习笔记

同时期的主要特征可以将其产生和发展过程概括为图1-1所示的几个阶段。

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图1-1人工智能的发展史

下面主要对诞生期、低谷期、专家系统期和深度学习期进行说明。

1．诞生期

自远古以来，人类就有着用机器代替人们脑力劳动的幻想，早在公元前900多年，

我国就有歌舞机器人流传的记载，公元前850年，古希腊也有了制造机器人帮助人们

劳动的神话传说，此后，在世界的许多国家和地区都出现了类似的民间传说或神话故

事，为追求和实现人类的这一美好愿望，很多科学家为之付出了艰辛的劳动和不懈的

努力。人工智能可以在顷刻间爆发，而孕育这个学科却需要经历一个相当漫长的历史

过程：

亚里士多德（前384—前322）：古希腊伟大的哲学家和思想家，创立了演绎法。

莱布尼茨（1646—1716）：德国数学家和哲学家，把形式逻辑符号化，奠定了数

理逻辑的基础。

图灵（1912—1954）：英国数学家，1936年创立了自动机理论，自动机理论亦称

图灵机，是一个理论计算机模型。并于1950年，发表题为《计算机能思维吗？》的著

名论文，明确提出了“机器能思维”的观点。由其提出的图灵测试如图1-2所示。

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图1-2图灵测试

莫克利（1907—1980）：美国数学家、电子数字计算机的先驱，他与埃克特（JP

Eckert）合作，于1946年研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC。

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项目一人工智能：轨道交通智慧之门

3

维纳（1874—1956）：美国著名数学家、控制论创始人，1948年创立了控制论，

学习笔记

控制论向人工智能渗透，形成了行为主义学派。这些都为人工智能的诞生准备了必要

的思想、理论和物质基础条件。

人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说使计算

机具有智能，1956年夏季，当时在美国达特茅斯（Dartmouth）大学（见图1-3）的

年轻数学家、计算机专家麦卡锡（McCarthy，后为麻省理工学院教授）和他的三位

朋友，即哈佛大学数学家、神经学家明斯基（Minsky，后为麻省理工学院教授）、

IBM公司信息中心负责人罗切斯特（Lochester）、贝尔实验室信息部数学研究员香农

（Shannon）共同发起，并邀请IBM公司的莫尔（More）和塞缪尔（Samuel）、麻省理

工学院的塞尔弗里奇（Selfridge）和索罗蒙夫（Solomonff），以及兰德（RAND）公

司和卡内基（Carmagie）工科大学的纽厄尔（Newell）和西蒙(Simon）共10人，在

达特茅斯大学举行了一个为期两个月的夏季学术研讨会，这些来自美国数学、神经

学、心理学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用

机器模拟人类智能的有关问题，并由麦卡锡提议，正式采用了“人工智能（Artificial

Intelligence，AI）”这一术语，从此一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学

科——人工智能诞生了。

图1-3达特茅斯大学

2．低谷期

正当人们在为人工智能所取得的成就而高兴的时候，人工智能却遇到了许多困

难，遭受了很大的挫折，然而，在困难和挫折面前，人工智能的先驱者们并没有退

缩，他们在反思中认真总结了人工智能发展过程中的经验教训，从而开创了一条以知

识为中心、面向应用开发的新的发展道路，通常，人们把从1971年到20世纪80年代末

这段时间称为人工智能的知识应用期，也有人称为低潮时期。

人工智能在经过形成时期的快速发展之后，很快就遇到了许多麻烦，例如：

（1）在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，５局中败了４局。

（2）在定理证明方面，鲁滨逊归结法的能力有限，当用归结原理证明“两个连续

函数之和还是连续函数”时，推了10万步也没证明出结果。

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人工智能应用基础

4

（3）在问题求解方面，由于过去的研究一般针对具有良好结构的问题，而现实世

学习笔记

界中的问题多为不良结构，如果用那些方法去处理，将会产生组合爆炸问题。

（4）在神经生理学方面，研究发现人脑由1011～1012个神经元组成，按当时的技

术条件，用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的，致使人工神经网络的研究落入

低潮。

3．专家系统期

专家系统这一重要研究领域的出现，使得人工智能在后来出现的困难和挫折中很

快找到了前进的方向，又迅速再度兴起。专家系统（ExpertSystem，ES）是一类具有

大量专门知识，并能够利用这些知识去解决特定领城中需要由专家才能解决的问题的

计算机程序，专家系统实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般思维规律探

讨走向专门知识运用的重大突破，是人工智能发展史上的一次重要转折。

4．深度学习期

机器学习和深度学习引领发展，机器学习的历史几乎与人工智能相当。例如20世

纪50年代的感知器学习、60～70年代基于逻辑的符号主义学习、80年代的决策树学习、

90年代的连接学习和统计学习。21世纪初，人工智能所依赖的计算环境、计算资源和

学习模型发生了巨大变化，云计算为人工智能提供了强大的计算环境，大数据为人工

智能提供了丰富的数据资源，深度学习为人工智能提供了有效的学习模型。机器学习

和深度学习在一个新的背景下异军突起，以机器学习和深度学习为引领是这一时期人

工智能发展最主要的一个特征。例如，2006年，多伦多大学教授辛顿（Hinton）在前

向神经网络的基础上提出的深度学习，以及近几年迅速崛起的迁移学习等。

任务2 了解人工智能、机器学习、深度学习的关系

机器学习（MachineLearning，ML）又可理解为“（计算机）无须专门编程就能

自主学习”，是人工智能中最具智能特征、最前沿的研究领域之一，该领域的主要研

究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。它的目的是让计

算机能够更好地访问和利用数据，并且在没有人工干预的情况下从中检索出事件发展

的内在规律。因此，与传统编程以明确的指令使计算机完成任务不同的是，机器学习

通过“训练”使其学习如何完成任务。“训练”包括向模型中载入大量数据，并且能

够自动调整和改进算法。

自20世纪80年代以来，机器学习作为实现人工智能的途径，在人工智能界引起了

人们广泛的兴趣，特别是近十几年来，机器学习领域的研究工作发展很快，它已成为

人工智能的重要课题之一。机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用，而且在自然

语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用。一个系

统是否具有学习能力已成为是否具有“智能”的一个标志。机器学习主要分为两类研

究方向：第一类是传统机器学习的研究，主要研究学习机制，注重探索模拟人的学习

机制；第二类是大数据环境下机器学习的研究，主要研究如何有效地利用信息，注重

从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。

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项目一人工智能：轨道交通智慧之门

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机器学习历经70年的曲折发展，以深度学习为代表，借鉴人脑的多分层结构、神

学习笔记

经元的连接交互信息的逐层分析处理机制，以及自适应、自学习的强大并行信息处理

能力，在很多方面获得了突破性进展。深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习

领域中一个新的研究方向，是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中

获得的信息对文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器

能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。在搜索技术、

数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化

技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类

的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

人工智能、机器学习、深度学习的关系如图1-4所示。

图1-4人工智能、机器学习、深度学习的关系

任务3 认识人工智能在轨道交通中的应用

随着我国轨道交通运营规模的迅速扩大和“一带一路”倡议的实施，保障运营安

全、提高服务质量及降低运营成本都显现出了巨大的刚性需求。近年我国在轨道交通

系统中陆续上线了各类信息化的管理系统，客观上对提高铁路系统内部信息传递，提

高系统运作效率起到了显著作用，但同时各类信息系统之间不能连通、信息化孤岛不

能贯通，持续引进的先进设备的网络接入和数据融合也显滞后，这些问题客观上阻碍

了轨道交通系统进一步通过信息化提高系统效率。而以人工智能为核心的工业互联网

技术从构建智能化的感知网络、虚拟化的信息硬件资源、平台化的业务和数据中台以

及基于中台的轻量化的各类业务应用等，实现了整个轨道交通系统运行的“操作系

统”。

子任务1了解人工智能技术在乘客服务中的应用

智能化技术在乘客服务应用中的主要方向包括可在各类乘客的移动终端上运行乘

车App程序，为乘客提供乘车咨询。运用人工智能、大数据、云计算、深度学习、神

经网络等新技术成果，构建基于云平台的生物识别、无感支付的自动售检票系统、智

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人工智能应用基础

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慧出行咨询与规划系统、智慧客流预测预警管理系统、票检和安检合一的智能安检系

学习笔记

统，进而实现在全国范围内多城市间列车一证通乘、车站和列车环境智能调控、列车

智能化服务等应用。车站自动检票系统如图1-5所示。

图1-5车站自动检票系统

智能客流疏导系统在旅客的App界面显示周边商户信息、乘车人数数据、车厢

内人数数据、线路上车人数拥堵数据、站点上车人数拥堵数据等，在管理人员界面

显示可选择商户和旅游推送、可选择线路屏蔽、可选择推送拥堵信息等功能，可以

提高商户竞争力，避免因重大节假日、疫情、维修、庆典、重大会议等带来的出行

不便。

子任务2了解人工智能技术在智慧车站方面的应用

智慧车站涵盖了设备管理、客运管理、生产计划监控、应急指挥及车站站务管理

等功能。启用该系统后，车站现场所有的生产、服务信息都将集中到车控室进行显

示、分析和处理，指挥现场作业的命令亦将从车控室发送至车站各个岗位，有效地提

升了车站乘客服务水平及综合管理能力。结合采用全自动运行系统的车站运营场景，

设计智慧车站的功能，实现车站态势全感知、客运服务智能化和人员管控精细化，全

面支持多职能队伍的建设，实现岗位复合和减员增效。

智慧车站有利于确定车站运营需求，定义车站管理内容，明确运营场景，并以车

站各岗位作业内容为引导，转换车站智能化需求；有利于梳理现有的技术支持，如系

统设备和大数据支撑，以及车站现有的工作流程、台

账记录、岗位标准和预案文本等，并从车站运营管

理、设备管理和人员管理智能化以及故障联动、消防

联动、大客流应急联动需求进行梳理，进行人员布岗

作业、信息流转和设备联动功能需求确定和系统配

置。利用车站的综合监控及其子系统，新增辅助分析

系统，对各类数据进行梳理和综合再建模，开发更加

全面、智能的运维应用，可全面提高车站的运营效率

及服务水平。图1-6所示为乘客利用车站智能系统查

询车站信息。图1-6旅客查询车站信息

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项目一人工智能：轨道交通智慧之门

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任务4 项目开发Hello,人工智能的世界！学习笔记

本任务主要安装流程如图1-7所示。

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图1-7安装流程

子任务1下载并安装Python

①如图1-8所示，百度搜索Python，进入官方网站，或直接访问https://www.

/进入官网。