本书分为8章。第1章为绪论，概述AI、AIGC和Python的基本概念与发展历史；第2～3章分别讲解Python语言基础、AI模型训练与优化，为后续项目实践打下基础；第4～８章围绕真实应用场景展开项目式教学，包括基于机器学习的DDoS攻击检测、AIGC内容审核与过滤、基于AI的金融环境信贷业务风控识别、基于AI的加密恶意流量检测、基于PyTorch的花卉识别模型应用。每章均配有课后习题，帮助读者巩固知识、提升实操能力。
柯晓昱，副教授，福建阳光学院元宇宙与新媒体学院软件工程教研室主任，拥有多年的企业项目开发经验和十余年的高校教学经验，主讲人工智能应用基础、计算机游戏开发、高级语言程序设计、移动应用开发等课程，2023年完成福建省职业教育精品在线开放课程“人工智能应用基础（Python）”，2022年获福建省教学成果二等奖。
随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，两者深度融合、协同赋能，已广泛应用于医疗、金融、教育等领域，深刻改变着社会生产模式与人们的生活方式。然而，人工智能和大数据技术的快速迭代也带来了数据安全、伦理规范等新挑战。面对发展数字经济、实现科技自立自强的时代要求，高校人工智能教育需要培养兼具技术能力和责任意识的新型人才。本书应运而生，旨在为高校学生及初学者提供系统化、实践导向的AI与数据安全学习资源，助力我国科技人才培养和数字强国建设。
本书以“理论与实践并重、技术与伦理结合”为编写理念，注重知识的系统性与前沿性。全书从AI和AIGC的发展历史切入，结合Python编程实践，深入剖析数据安全的重要性，融入“技术向善”与“科技报国”的思政元素，引导学生在掌握技术的同时，树立正确的价值观和社会责任感。通过循序渐进的教学设计，确保学生从理论理解到实践应用的无缝衔接。
本书具有以下特色。
（1）内容全面：涵盖AI发展、AIGC技术、Python编程、数据安全及应用案例，适合初学者及进阶学习者。
（2）实践导向：提供大量代码示例和实践任务，如DDoS攻击检测、花卉识别等案例，帮助学生掌握实际开发技能。
（3）思政融入：通过案例分析，强调技术伦理与社会责任，培养学生“技术向善”与“科技报国”的意识。
（4）结构清晰：分章设计逻辑严密，习题与实践任务难度递进，适合课堂教学与自学。
本书由柯晓昱、胡修远、林伟担任主编，陈南磊、林贤进、郑宇星、胡文洁、林秋龙、林晓滨担任副主编，其他参编人员包括曹瑞琦、周瑜、陈畅、陈立铭、曹枢涵、胡建锦、杨桢权、郭峰、王斌。
为提升学习效果，本书免费提供教学资源，包括所有代码示例和实践任务文档，方便学生使用。
本书的编写得到了多方支持。福建理工大学的林贤进从应用型本科人才培养要求的角度出发，结合人工智能及数据安全等专业方向，对本书的章节结构、知识技能定位、内容审核等方面提出要求，并给予宝贵的意见和建议。神州英华职业学院的郑宇星、杨桢权从职业院校技能型人才培养的角度出发，亦对本书的知识内容提出宝贵意见，同时参与编写部分章节内容。福建万海云信息技术有限公司郭峰、福建省易储网络科技有限公司王斌从一线行业视角出发，围绕人工智能、网络安全、数据安全的现状、发展趋势及人才素质要求等方面，提供了宝贵的数据信息及案例原始素材。同时，感谢出版社编辑团队的专业指导。本书的完成离不开团队的协作与努力，期待它能为人工智能教育贡献绵薄之力。
由于编者水平有限，疏漏与不妥之处在所难免，敬请广大专家与读者不吝赐教，我们将及时修正。
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