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大學電腦(人工智慧通識版普通高等教育十四五電腦基礎系列教材)

  • 作者：編者:包空軍//程靜//王鵬遠|責編:陸慧萍//許璐
  • 出版社：中國鐵道
  • ISBN：9787113323653
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：264
人民幣：RMB 52 元      售價：元
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內容大鋼
    本書依據教育部高等學校大學電腦課程教學指導委員會編製的《新時代大學電腦基礎課程教學基本要求》，結合普通高等學校的實際情況編寫。教材基於「四新」（新工科、新農科、新醫科和新文科）人才培養理念，指導學生樹立計算思維意識，幫助學生深入理解計算思維的本質，了解人工智慧的核心技術，為今後的專業學習和工作奠定堅實基礎。
    本書共分9章，主要內容包括：電腦與計算思維、數據表示與信息編碼、人工智慧基礎、人工智慧的網路環境、數據結構與演算法基礎、Python程序設計基礎、數據管理與數據處理、基於知識的系統和人工智慧主題應用。
    本書注意將課程思政有機融入教學，理論講解深入淺出，案例豐富生動，適合作為高等學校非電腦類專業人工智慧通識課程的教材，也可作為人工智慧愛好者的入門教材。
作者介紹
編者:包空軍//程靜//王鵬遠|責編:陸慧萍//許璐
目錄
第1章  電腦與計算思維
  1.1  電腦
    1.1.1  電腦的發展
    1.1.2  電腦的應用領域
  1.2  電腦基本結構和工作原理
    1.2.1  圖靈機模型
    1.2.2  馮·諾依曼體系
  1.3  現代電腦系統的基本構成
    1.3.1  電腦硬體系統
    1.3.2  電腦軟體系統
  1.4  指令與指令系統
    1.4.1  指令
    1.4.2  指令系統
    1.4.3  程序
  1.5  電腦應用系統的計算模式
    1.5.1  單主機計算模式
    1.5.2  分散式客戶端/伺服器計算模式
    1.5.3  瀏覽器/伺服器計算模式
    1.5.4  新的計算模式
  1.6  計算思維概述
    1.6.1  計算思維的概念
    1.6.2  計算思維的應用
  1.7  電腦應用中的職業道德
    1.7.1  社會問題
    1.7.2  道德問題
    1.7.3  知識產權保護
  思政小課堂
  習題
第2章  數據表示與信息編碼
  2.1  數制及數制轉換
    2.1.1  進位計數制
    2.1.2  數制轉換
    2.1.3  二進位數的算術運算
  2.2  數值型數據在電腦中的表示
    2.2.1  機器數與真值
    2.2.2  有符號數的表示
    2.2.3  實數在電腦中的表示
  2.3  字元編碼
    2.3.1  ASCII編碼
    2.3.2  Unicode編碼
    2.3.3  UTF-8編碼
    2.3.4  漢字編碼
  2.4  條形碼與二維碼
    2.4.1  條形碼
    2.4.2  二維碼
  2.5  多媒體數據編碼
    2.5.1  音頻編碼
    2.5.2  圖像編碼
    2.5.3  視頻編碼
  思政小課堂

  習題
第3章  人工智慧基礎
  3.1  人工智慧概述
    3.1.1  智能與人工智慧定義
    3.1.2  人工智慧的研究目標
    3.1.3  人工智慧技術的分類
    3.1.4  人工智慧的產生與發展
    3.1.5  人工智慧研究的基本內容和特點
    3.1.6  人工智慧的應用
    3.1.7  人工智慧與深度學習
  3.2  人工智慧主要研究學派
    3.2.1  結構模擬
    3.2.2  功能模擬
    3.2.3  行為模擬
    3.2.4  機制模擬
  3.3  人工智慧的要素
    3.3.1  數據
    3.3.2  算力
    3.3.3  演算法
  3.4  人工智慧與社會
    3.4.1  人工智慧技術對人類社會的主要影響
    3.4.2  對人工智慧發展的哲學思考
  思政小課堂
  習題
第4章  人工智慧的網路環境
  4.1  網路的概念與體系結構
    4.1.1  電腦網路的定義
    4.1.2  電腦網路的發展
    4.1.3  電腦網路的組成
    4.1.4  電腦網路的功能與分類
    4.1.5  網路體系結構
    4.1.6  網路協議
  4.2  互聯網及其應用
    4.2.1  Internet概述
    4.2.2  Internet的接入
    4.2.3  IP地址與MAC地址
    4.2.4  WWW服務
    4.2.5  域名系統
    4.2.6  電子郵件
    4.2.7  文件傳輸
    4.2.8  基於AI（人工智慧）環境的搜索引擎
  4.3  人工智慧對電腦網路的影響與融合演進
    4.3.1  網路性能優化與資源管理
    4.3.2  網路安全領域的智能化革新
    4.3.3  網路架構變革與新場景拓展
    4.3.4  挑戰與倫理風險
  4.4  雲計算
    4.4.1  雲計算模式
    4.4.2  雲計算的關鍵特性
    4.4.3  雲計算服務

    4.4.4  雲計算的應用場景
  4.5  物聯網
    4.5.1  物聯網的概念
    4.5.2  物聯網的關鍵技術
    4.5.3  物聯網的應用場景
  4.6  移動互聯網
    4.6.1  移動互聯網簡介
    4.6.2  移動互聯網的主要特徵
    4.6.3  移動互聯網技術基礎
  4.7  區塊鏈
    4.7.1  區塊鏈簡介
    4.7.2  區塊鏈的特徵
    4.7.3  區塊鏈的核心技術
    4.7.4  區塊鏈的發展和應用
  4.8  電腦網路安全
    4.8.1  電腦病毒及其防範
    4.8.2  網路攻擊及其防範
  思政小課堂
  習題
第5章  數據結構與演算法基礎
  5.1  演算法的基本概念
    5.1.1  演算法的定義與性質
    5.1.2  設計演算法的原則和過程
    5.1.3  演算法設計的基本方法
  5.2  演算法的控制結構與表達
    5.2.1  演算法的控制結構
    5.2.2  演算法的表達
  5.3  數據結構
    5.3.1  數據結構概述
    5.3.2  線性結構和非線性結構
    5.3.3  數組
    5.3.4  鏈表
    5.3.5  棧
    5.3.6  隊列
    5.3.7  樹
    5.3.8  二叉樹
    5.3.9  圖
  5.4  基本演算法
    5.4.1  累加演算法
    5.4.2  連乘演算法
    5.4.3  統計演算法
    5.4.4  求最大值和最小值演算法
    5.4.5  排序
    5.4.6  查找
  5.5  演算法分析
    5.5.1  演算法的時間複雜度
    5.5.2  演算法的空間複雜度
    5.5.3  時間與空間複雜度比較
  5.6  程序設計與軟體開發
    5.6.1  確定軟體開發需求

    5.6.2  軟體設計與開發
    5.6.3  文檔整理
    5.6.4  軟體維護
  思政小課堂
  習題
第6章  Python程序設計基礎
  6.1  程序設計語言概述
    6.1.1  程序設計語言的發展歷程
    6.1.2  程序設計語言的分類
    6.1.3  常見程序設計語言特點
  6.2  Python基礎
    6.2.1  Python與IDLE
    6.2.2  一個簡單的Python實例
    6.2.3  Python程序語法元素分析
    6.2.4  Python的庫
  6.3  Python的數據類型與運算符
    6.3.1  Python的變數和常量
    6.3.2  Python的數據類型
    6.3.3  運算符與表達式
    6.3.4  運算符的優先順序
  6.4  Python的流程式控制制概述
    6.4.1  Python的選擇結構
    6.4.2  迭代與可迭代對象
    6.4.3  Python的循環結構
  6.5  函數
    6.5.1  函數的定義
    6.5.2  函數的調用
    6.5.3  遞歸函數
  6.6  文本文件的操作
    6.6.1  文件概述
    6.6.2  文件的打開與關閉
    6.6.3  文本文件的讀/寫
    6.6.4  CSV文件簡介
  思政小課堂
  習題
第7章  數據管理與數據處理
  7.1  數據管理概述
    7.1.1  數據管理與數據管理技術
    7.1.2  數據管理的發展
    7.1.3  資料庫管理系統的基本功能
  7.2  資料庫的體系結構與數據模型
    7.2.1  資料庫體系結構
    7.2.2  數據模型
    7.2.3  資料庫管理系統的分類
  7.3  關係模型
    7.3.1  關係模型中的基本概念
    7.3.2  關係完整性約束
    7.3.3  基本關係運算
    7.3.4  關係資料庫規範化
  7.4  數據分析與處理

    7.4.1  數據分析的含義
    7.4.2  常用數據分析方法
    7.4.3  數據可視化
  思政小課堂
  習題
第8章  基於知識的系統
  8.1  知識與知識表示
    8.1.1  知識的定義
    8.1.2  知識表示方法
  8.2  決策樹
    8.2.1  決策樹的常用演算法
    8.2.2  決策樹的構建過程
    8.2.3  決策樹的優勢與局限
  8.3  知識圖譜
    8.3.1  知識圖譜的概念
    8.3.2  知識圖譜的生命周期
    8.3.3  知識圖譜的應用
  8.4  專家系統
    8.4.1  專家系統的概述
    8.4.2  專家系統的特點
    8.4.3  專家系統的結構
    8.4.4  專家系統的應用
  8.5  機器學習
    8.5.1  機器學習的概述
    8.5.2  機器學習的應用
    8.5.3  機器學習的分類
    8.5.4  常見的機器學習的演算法
  8.6  深度學習
    8.6.1  神經網路
    8.6.2  深度學習的定義
    8.6.3  深度學習模型
    8.6.4  常用深度學習框架
    8.6.5  深度學習的未來發展
  8.7  大語言模型
    8.7.1  生成式人工智慧的概念
    8.7.2  生成式人工智慧產業和應用
    8.7.3  生成式人工智慧的開發過程
    8.7.4  生成式人工智慧的優化
    8.7.5  國產大模型
  思政小課堂
  習題
第9章  人工智慧主題應用
  9.1  電腦視覺
    9.1.1  數字圖像處理技術
    9.1.2  電腦視覺的概念
    9.1.3  電腦視覺的發展
    9.1.4  電腦視覺的應用
  9.2  自然語言處理
    9.2.1  自然語言處理的定義
    9.2.2  自然語言理解的發展

    9.2.3  自然語言處理的研究方向
    9.2.4  語音識別
    9.2.5  自然語言處理相關工具和平台
  9.3  機器人
    9.3.1  機器人概述
    9.3.2  機器人常見種類
  思政小課堂
  習題
參考文獻

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