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計算思維與人工智慧基礎(高等院校人工智慧通識課程系列教材)

  • 作者：編者:邱虹坤|責編:閆釔汛
  • 出版社：中國鐵道
  • ISBN：9787113322793
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：247
人民幣：RMB 55 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是「高等院校人工智慧通識課程系列教材」之一，是教育部高等學校大學電腦課程教學指導委員會「面向人工智慧賦能教育及數字技能人才培養的大學電腦課程改革項目」重點項目成果。
    本書旨在培養大學生的計算思維與人工智慧素養，深入淺出地介紹了計算思維、虛擬現實、電腦網路與安全、程序設計基礎、數據管理與分析等知識，講解了人工智慧基礎及機器學習、智能決策、智能體、大模型與AIGC等人工智慧關鍵技術，並展示了人工智慧在多領域的實際應用。
    本書適合作為高等院校人工智慧通識課程的教材，也可作為人工智慧技術研究人員的參考書。
作者介紹
編者:邱虹坤|責編:閆釔汛
    邱虹坤，副教授，碩士研究生導師，從事電腦科學及人工智慧領域的教學與科研工作。曾擔任中國人工智慧學會機器博弈專業委員會理事、秘書長，中國電腦博弈錦標賽、遼寧省和安徽省大學生電腦博弈大賽裁判長和答辯專家。主持或參與國家、省部級科研課題10余項，多次獲得省級、校級教學成果獎。主編或參編著作及教材9部，在核心期刊與國際會議上發表學術論文30余篇。
目錄
第1章  電腦與計算思維
  1.1  電腦文化
    1.1.1  電腦工具的發展
    1.1.2  電腦發展階段劃分
    1.1.3  馮·諾依曼與圖靈
    1.1.4  電腦的分類
    1.1.5  未來電腦
  1.2  電腦系統
    1.2.1  工作原理
    1.2.2  系統組成
  1.3  計算思維
    1.3.1  計算思維內涵的演變
    1.3.2  計算思維的概念
    1.3.3  計算思維的核心
    1.3.4  計算思維的特徵
    1.3.5  計算思維的基本方法
    1.3.6  計算思維的應用
  小結
  習題
第2章  多媒體與虛擬現實
  2.1  信息與數據
  2.2  字元編碼
  2.3  多媒體編碼
    2.3.1  音頻編碼
    2.3.2  圖像編碼
    2.3.3  視頻編碼
  2.4  電腦圖形學
    2.4.1  電腦圖形學基本概念
    2.4.2  電腦圖形學技術應用
  2.5  虛擬現實
    2.5.1  虛擬現實的概念
    2.5.2  虛擬現實的特點
    2.5.3  虛擬現實的分類
    2.5.4  技術應用
    2.5.5  面臨的挑戰
  2.6  元宇宙
    2.6.1  元宇宙的概念
    2.6.2  元宇宙發展歷程
    2.6.3  元宇宙的特點
    2.6.4  元宇宙的應用
  小結
  習題
第3章  電腦網路
  3.1  電腦網路概述
    3.1.1  電腦網路的定義
    3.1.2  電腦網路的發展
    3.1.3  電腦網路的分類
  3.2  電腦網路組成與體系結構
    3.2.1  電腦網路組成
    3.2.2  電腦網路體系結構

    3.2.3  TCP/IP
    3.2.4  路由器
  3.3  網路地址
    3.3.1  IPv4
    3.3.2  IPv6
    3.3.3  子網與子網掩碼
  3.4  Internet基礎
    3.4.1  Internet的概念
    3.4.2  域名系統
    3.4.3  Internet服務
  3.5  雲計算
    3.5.1  雲計算的概念
    3.5.2  雲計算的服務模式
    3.5.3  雲計算的應用
  3.6  區塊鏈
    3.6.1  區塊鏈概述
    3.6.2  區塊鏈架構
    3.6.3  區塊鏈的分類
    3.6.4  區塊鏈的應用
  3.7  物聯網
    3.7.1  物聯網的概念
    3.7.2  物聯網的關鍵技術
    3.7.3  物聯網的應用
  小結
  習題
第4章  信息安全
  4.1  信息安全概述
    4.1.1  相關概念
    4.1.2  相關攻擊事件
    4.1.3  相關法律法規
    4.1.4  信息安全的重要性
  4.2  物理安全
    4.2.1  晶元安全
    4.2.2  設備安全
  4.3  信息安全技術
    4.3.1  加密技術
    4.3.2  防火牆
    4.3.3  入侵檢測系統
  4.4  惡意攻擊及防護
    4.4.1  黑客
    4.4.2  惡意軟體
  4.5  面臨的挑戰與應對
    4.5.1  面臨的挑戰
    4.5.2  應對策略
  小結
  習題
第5章  程序設計基礎
  5.1  電腦語言
  5.2  編程思想
    5.2.1  面向過程程序設計

    5.2.2  面向對象程序設計
  5.3  演算法基礎
    5.3.1  演算法概念與特點
    5.3.2  演算法描述
  5.4  Python基礎
    5.4.1  Python的安裝與運行
    5.4.2  Python基礎語法
  5.5  數據結構基礎
    5.5.1  數據結構的基本術語
    5.5.2  數據結構的研究內容
    5.5.3  數據結構的分類
  5.6  軟體工程思想
    5.6.1  軟體的認識
    5.6.2  軟體的認識過程
    5.6.3  軟體工程概述
    5.6.4  軟體生命周期與開發過程
  小結
  習題
第6章  數據管理與分析
  6.1  電腦數據管理
    6.1.1  人工管理階段
    6.1.2  文件系統階段
    6.1.3  資料庫系統階段
    6.1.4  數據文件格式
  6.2  資料庫
    6.2.1  資料庫系統的組成
    6.2.2  關係型資料庫
    6.2.3  資料庫設計
    6.2.4  SQL概述
  6.3  大數據
    6.3.1  大數據的概念
    6.3.2  大數據的特性
    6.3.3  大數據處理
  6.4  數據分析基礎
    6.4.1  數據分析的概念
    6.4.2  數據分析的關鍵環節
    6.4.3  數據分析軟體
    6.4.4  數據分析應用場景
  小結
  習題
第7章  人工智慧基礎
  7.1  人工智慧的概念
    7.1.1  人工智慧的理解
    7.1.2  人工智慧的基本特徵
  7.2  人工智慧的誕生
  7.3  人工智慧的發展
  7.4  主流的人工智慧學派
    7.4.1  符號主義
    7.4.2  連接主義
    7.4.3  行為主義

  7.5  人工智慧研究的基本內容
  7.6  人工智慧的主要研究領域
    7.6.1  自然語言處理
    7.6.2  數據挖掘與知識發現
    7.6.3  智能體與智能機器人
    7.6.4  機器博弈
  7.7  人工智慧研究的三要素
    7.7.1  演算法
    7.7.2  算力
    7.7.3  數據
  7.8  面臨的倫理與法律問題
    7.8.1  道德倫理問題
    7.8.2  法律的問題
  小結
  習題
第8章  機器學習
  8.1  機器學習概述
    8.1.1  機器學習的概念
    8.1.2  機器學習的分類
  8.2  神經網路
    8.2.1  神經網路的概念
    8.2.2  神經網路的發展歷程
    8.2.3  神經網路的分類
  8.3  分類任務
    8.3.1  k近鄰分類演算法
    8.3.2  決策樹分類演算法
  8.4  回歸任務
    8.4.1  k近鄰回歸演算法
    8.4.2  決策樹回歸演算法
  8.5  聚類任務
  8.6  應用場景
  小結
  習題
第9章  智能決策
  9.1  機器博弈
    9.1.1  機器博弈概述
    9.1.2  機器博弈系統
    9.1.3  極小極大原理
    9.1.4  智能搜索
    9.1.5  機器博弈典型演算法
  9.2  機器智能
    9.2.1  計算智能的概念
    9.2.2  計算智能的分類
  9.3  進化計算
    9.3.1  進化計算的概念
    9.3.2  遺傳演算法的概念
    9.3.3  遺傳演算法的流程
    9.3.4  遺傳演算法的主要特點
    9.3.5  遺傳演算法的應用
  9.4  群體智能

    9.4.1  群體智能的概念
    9.4.2  蟻群演算法
    9.4.3  人工蜂群演算法
    9.4.4  粒子群演算法
  9.5  專家系統
    9.5.1  專家系統概述
    9.5.2  專家系統的基本結構
    9.5.3  專家系統的開發過程
  小結
  習題
第10章  大模型與AIGC
  10.1  自然語言處理
    10.1.1  NLP的基本概念
    10.1.2  NLP的發展歷程
    10.1.3  NLP的研究方向
    10.1.4  NLP的處理過程
    10.1.5  NLP的處理流程
  10.2  大模型
    10.2.1  大模型的概念
    10.2.2  大模型發展歷程
    10.2.3  大模型的分類
    10.2.4  大模型工作原理
    10.2.5  重要的大模型架構
    10.2.6  構建大模型
    10.2.7  本地部署大模型
  10.3  AIGC
    10.3.1  AIGC概念
    10.3.2  提示詞工程
    10.3.3  大模型與AIGC應用
    10.3.4  AIGC工具簡介
  10.4  挑戰與展望
    10.4.1  挑戰
    10.4.2  展望未來
  小結
  習題
第11章  智能體
  11.1  分散式人工智慧
    11.1.1  分散式人工智慧的概念
    11.1.2  分散式人工智慧的特點
    11.1.3  分散式人工智慧的分類
    11.1.4  分散式人工智慧的應用和發展
  11.2  機器人
  11.3  智能體概述
    11.3.1  智能體的概念與特性
    11.3.2  智能體的結構與類型
    11.3.3  智能體通信
    11.3.4  多智能體系統
    11.3.5  智能體的應用
  11.4  挑戰與前景
    11.4.1  挑戰

    11.4.2  發展前景
  小結
  習題
第12章  人工智慧在各個領域的應用
  12.1  人工智慧在交通領域的應用
    12.1.1  應用場景
    12.1.2  未來發展
  12.2  人工智慧在工業領域的應用
    12.2.1  應用場景
    12.2.2  未來發展
  12.3  人工智慧在醫療領域的應用
    12.3.1  應用場景
    12.3.2  未來發展
  12.4  人工智慧在教育領域的應用
    12.4.1  應用場景
    12.4.2  未來發展
  12.5  人工智慧在安防領域的應用
    12.5.1  應用場景
    12.5.2  未來發展
  12.6  人工智慧在金融領域的應用
    12.6.1  應用場景
    12.6.2  未來發展
  12.7  人工智慧對社會的影響
    12.7.1  人工智慧時代的新挑戰
    12.7.2  人工智慧時代的新機遇
  小結
  習題
參考文獻

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