本文摘要系统梳理了《人工智能基础》一书的核心内容，涵盖人工智能基础理论及典型应用场景。首先介绍了人工智能的定义、实现方式（机器学习、强化学习）及分类任务中的特征提取与分类器构建方法；其次详细阐述了图像识别（卷积神经网络）、音频处理（MFCC特征）、视频行为分析（光流技术）等感知技术；最后探讨了无监督学习中的聚类算法（K均值、层次聚类）及自然语言处理技术。全书以"理论-方法-应用"为主线，结合医疗诊