这本《人工智能基础与应用》是一本系统介绍人工智能技术与应用的教材，涵盖了从机器学习到深度学习、从 Python 编程到具体 AI 应用案例的丰富内容。本书于 2021 年出版，正值人工智能技术快速发展的初期，为读者提供了扎实的理论基础和实践指导。然而，随着以 ChatGPT 为代表的大语言模型的崛起，AI 领域发生了翻天覆地的变化，本书的部分内容已略显过时。本书共分为八章，系统地介绍了人工智能的核心概念、技术框架和应用场景。书中从人工智能的缘起与发展历程讲起，逐步深入到机器学习、深度学习、神经网络等关键技术，并结合 Python 编程语言，通过丰富的案例（如图像识别、语音识别、个性化推荐等）展示了 AI 技术的实际应用。本书的特点在于理论与实践的结合。例如，在 “线性回归” 一章中，作者不仅讲解了线性回归的数学原理，还通过预测房屋价格和医疗费用的案例，帮助我们掌握如何将理论应用于实际问题。此外，书中还提供了课后习题和编程任务，非常适合初学者和有一定编程基础的读者。自 2022 年 ChatGPT 发布以来，AI 技术进入了新的发展阶段。ChatGPT 基于大语言模型（LLM），能够生成高质量的自然语言文本，并在对话、写作、编程等多个领域展现出强大的能力。其背后的技术核心是 Transformer 架构和深度学习，这与本书中提到的神经网络技术一脉相承，但在规模和能力上实现了质的飞跃。ChatGPT 的崛起标志着 AI 技术从 “专用” 向 “通用” 的转变。传统的 AI 模型通常针对特定任务进行优化，而 ChatGPT 等大语言模型则具备更强的泛化能力，能够处理多种任务。例如，ChatGPT 不仅可以生成文本，还能编写代码、解答数学问题，甚至创作诗歌。这种能力的提升得益于大规模数据的积累、计算资源的提升以及深度学习算法的优化，这些因素在本书出版时尚未完全显现。尽管《人工智能基础与应用》在 2021 年是一本优秀的教材，但在 ChatGPT 时代，其局限性也逐渐显现。首先，书中未涉及大语言模型和生成式 AI 的内容，而这些正是当前 AI 领域最热门的方向。其次，书中对深度学习技术的讨论主要停留在传统神经网络层面，未涵盖 Transformer 架构等最新进展。然而，本书的价值依然不可忽视。它为读者提供了扎实的理论基础和实践指导，尤其是对机器学习、深度学习等核心技术的讲解，仍然是理解现代 AI 技术的基石。此外，书中丰富的案例和编程任务也为我们提供了宝贵的实践机会，有助于培养解决实际问题的能力。