前言
1.為何寫作這本書
人工智能是新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力量，也是引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，溢出帶動性強。在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級計算、傳感網(wǎng)和腦科學等新理論新技術的驅動下，人工智能加速發(fā)展，呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放和自主操控等新特征，正在對經(jīng)濟發(fā)展、社會進步等產生重大而深遠的影響。
當前，我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段，正處在轉變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結構和轉換增長動力的攻關期，迫切需要新一代人工智能等重大創(chuàng)新增添動力。把握新科技革命浪潮，加快人工智能研發(fā)和應用推廣，是我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰(zhàn)略抓手，是推動我國科技跨越發(fā)展、產業(yè)優(yōu)化升級、生產力整體躍升的重要戰(zhàn)略。深入把握新一代人工智能發(fā)展的特點，把握數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化融合發(fā)展契機，在質量變革、效率變革、動力變革中發(fā)揮人工智能作用，加強人工智能和產業(yè)發(fā)展融合，將為高質量發(fā)展提供新動能。同時，加快發(fā)展新一代人工智能，有利于滿足人民美好生活需要，推動人工智能在人們日常工作、學習和生活中的深度運用，創(chuàng)造更加智能的工作方式和生活方式。
誠如各界所認識到的，人工智能的發(fā)展，需要算法、算力和數(shù)據(jù)作為基礎支撐，需要科學的頂層設計與協(xié)同推進，需要持續(xù)的技術攻關和研發(fā)創(chuàng)新，這些都缺一不可，但不能忽視、也必須首先看到的是：與先前的多次人工智能浪潮不同，本輪人工智能發(fā)展最大的特點之一是人工智能技術與應用實踐的緊密結合。因為有了典型而豐富的應用實踐，人工智能才能走出理論設想，走出象牙塔，走出實驗室，走入大眾的視野和認知，滲透社會的方方面面。
在此背景之下，本書希望能夠為我國人工智能、智能科學與技術、計算機科學與技術、自動化等與人工智能應用實踐密切相關的專業(yè)人才培養(yǎng)貢獻一份微薄的力量。本書詳細介紹了基于AIBox硬件系統(tǒng)和Facebook公司PyTorch深度學習框架的人工智能項目開發(fā)過程，詳細剖析了人工智能開發(fā)實踐所需的基本知識與技術實現(xiàn)過程。本書編寫的初衷是為了總結我們近年來在人工智能軟硬件系統(tǒng)開發(fā)和部署方面的實踐教學建設成果，向本領域初學者和開發(fā)人員分享我們的一些學習經(jīng)驗。
本書的編寫特色如下：
特色1本書以國產人工智能硬件平臺為實踐項目開發(fā)平臺，實現(xiàn)了人工智能技術與嵌入式系統(tǒng)技術的有機組合，融入了圖像處理、智能感知的元素。本書既體現(xiàn)了人工智能、智能科學與技術、自動化等交叉融合專業(yè)的特色，又展現(xiàn)了國產技術和產品的優(yōu)秀性能，有利于激發(fā)學生的民族自豪感和自信心，有利于培養(yǎng)學生科技報國的家國情懷和使命擔當。
特色2本書服務于專業(yè)綜合實踐教學的實際需求，以案例式教學為授課方式，體現(xiàn)了學生中心、產出導向、持續(xù)改進的教育理念。本書能夠幫助任課教師從教學目標、教學內容、教學方式和考核方法等方面推進課程思政教育，提高人才培養(yǎng)質量，全面貫徹黨的教育方針。
特色3本書提供的4個人工智能實踐項目來自于圖像處理或者汽車電子的實際應用場景，生動形象，趣味性強，有利于激發(fā)學生的學習興趣，提升學生對專業(yè)培養(yǎng)的滿意度和認同感，體現(xiàn)了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育新范式。
2.如何閱讀這本書
本書內容包含8個章節(jié)，按照知識結構，可以劃分為3個部分。讀者既可以按照章節(jié)順序逐步學習，也可以選擇其中部分章節(jié)單獨學習。任課教師可以根據(jù)實驗設備和課程學時的具體情況安排教學和實驗內容，本書建議的學時安排如圖1所示。
圖1本書建議的學時安排
第一部分是本書的第1章和第2章，主要介紹人工智能、機器學習和深度學習的基本概念和發(fā)展歷程、深度學習常用編程語言和框架、神經(jīng)網(wǎng)絡生物學基礎知識、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基礎知識等。第一部分內容是本書的人工智能基礎理論知識，以具體的深度學習方法為示例，幫助讀者建立從理論到應用的聯(lián)系。
第二部分是本書的第3章和第4章，其中第3章主要介紹AIBox硬件系統(tǒng)搭建和調試；第4章主要介紹Ubuntu的安裝及其他必要的環(huán)境配置等。第二部分內容是本書的開發(fā)環(huán)境基礎，幫助讀者熟悉和掌握人工智能軟硬件開發(fā)環(huán)境的配置。
第三部分是本書的第5章～第8章。其中第5章主要介紹攝像頭模糊檢測項目的數(shù)據(jù)獲取、模型訓練、模型量化、項目源碼分析、項目部署和測試結果，第6章主要介紹行人檢測項目的數(shù)據(jù)獲取、模型訓練、模型轉換、模型量化和項目部署，第7章主要介紹車道線檢測項目的素材采集與標注、環(huán)境搭建、模型訓練、模型量化和項目部署，第8章主要介紹人臉檢測項目的素材采集與標注、環(huán)境搭建、模型訓練、模型量化、源碼解析和項目部署。第三部分是本書中人工智能方法的實踐應用案例，以AIBox硬件系統(tǒng)、嵌入式開發(fā)平臺和PyTorch框架為工具，幫助讀者熟悉和掌握人工智能算法在圖像處理、汽車電子等領域的項目落地部署知識，從而讓理論和應用實踐緊密結合在一起。
致謝
首先感謝國家重點研發(fā)計劃政府間國際科技創(chuàng)新合作重點專項項目（2022YFE0121700）、國家自然科學基金項目（62111530299）和浙江省自然科學基金重大項目（LD21F030002）為本書提供資金支持。
感謝人機協(xié)作技術浙江國際科技合作基