電腦基礎與人工智慧通識/數智人才培養AI通識精品系列

作者：編者:林子雨|責編:田紫微
出版社：人民郵電
ISBN：9787115695987

出版日期：2026/05/01
裝幀：平裝
頁數：239

人民幣：RMB 59.8 元售價：元

內容大鋼

本書是面向高校大一學生的通識類教材，核心目標是幫助學生夯實電腦操作基礎，為學生普及人工智慧通識知識，培養具備基本數字技能與人工智慧素養的綜合型人才，適配各專業學生的入門學習需求，為其後續專業學習和終身發展築牢數字根基。全書分為兩篇，共12章，結構清晰、內容循序漸進，兼顧基礎性、實用性與前沿性，摒棄深奧理論堆砌，以通俗語言結合實用場景展開講解。第1篇為電腦基礎（第1?5章），系統講解信息與電腦基礎、Windows10操作系統、WPS文字、WPS表格、WPS演示的核心操作。第2篇為人工智慧通識（第6?12章），從人工智慧概述入手，逐步講解機器學習、大模型、智能體、具身智能等基礎知識，並延伸至AIGC應用與實踐、AI智能辦公，引導學生了解人工智慧技術的發展現狀與應用邊界，培養學生運用人工智慧工具提升學習和工作效率的思維。
本書可作為高校大一學生相關通識課程教材，也可供對電腦與人工智慧感興趣的讀者自學使用。

作者介紹

編者:林子雨|責編:田紫微
林子雨（1978-），男，博士，廈門大學電腦科學系助理教授，廈門大學雲計算與大數據研究中心創始成員，廈門大學資料庫實驗室負責人，中國電腦學會資料庫專委會委員，中國電腦學會信息系統專委會委員。于2001年獲得福州大學水利水電專業學士學位，2005年獲得廈門大學電腦專業碩士學位，2009年獲得北京大學電腦專業博士學位。中國高校首個「數字教師」提出者和建設者，2009年至今，「數字教師」大平台累計向網路免費發布超過100萬字高價值的教學和科研資料，累計網路訪問量超過100萬次。主要研究方向為資料庫、數據倉庫、數據挖掘、大數據和雲計算，發表期刊和會議學術論文多篇，並作為課題組負責人承擔了國家自然科學基金和福建省自然科學基金項目。曾作為志願者翻譯了Google Spanner、BigTable和《Architecture of a Database System》等大量英文學術資料，與廣大網友分享，深受歡迎。2013年在廈門大學開設大數據課程，並因在教學領域的突出貢獻和學生的認可，成為2013年度廈門大學教學類獎教金獲得者。

第1篇  電腦基礎
  第1章  信息與電腦基礎
    1.1  信息與電腦概述
      1.1.1  信息概述
      1.1.2  信息技術的發展
      1.1.3  電腦技術的發展
      1.1.4  電腦的分類
    1.2  電腦中的信息表示
      1.2.1  進位計數制
      1.2.2  不同計數制之間的轉換
      1.2.3  電腦使用二進位數
      1.2.4  電腦信息編碼技術
    1.3  電腦系統
      1.3.1  硬體系統
      1.3.2  軟體系統
    1.4  電腦網路
      1.4.1  電腦網路概述
      1.4.2  電腦網路的類型
      1.4.3  電腦網路服務
      1.4.4  網頁
      1.4.5  移動互聯網
    1.5  電腦系統安全
      1.5.1  電腦系統面臨的安全威脅
      1.5.2  安全防護技術
    1.6  信息化基礎設施
      1.6.1  網路設施
      1.6.2  算力設施
      1.6.3  空間設施
      1.6.4  電力設施
    1.7  本章小結
    1.8  習題
  第2章  Windows操作系統
    2.1  Windows 10概述
      2.1.1  Windows 10的主要版本
      2.1.2  桌面及其設置
      2.1.3  Windows 10賬戶
    2.2  應用程序管理
      2.2.1  應用程序的運行和退出
      2.2.2  應用程序的快捷方式
      2.2.3  任務管理器
    2.3  文件管理
      2.3.1  「此電腦」窗口
      2.3.2  文件
      2.3.3  文件夾
      2.3.4  管理文件和文件夾
    2.4  設備管理
      2.4.1  即插即用設備
      2.4.2  設備管理器
    2.5  本章小結
    2.6  習題

  第3章  WPS文字
    3.1  文檔的新建和保存
      3.1.1  新建文檔
      3.1.2  保存文檔
    3.2  文檔操作
      3.2.1  輸入文檔內容
      3.2.2  文本編輯
      3.2.3  應用場景
      3.2.4  課堂練習
    3.3  文檔美化
      3.3.1  字元的格式化
      3.3.2  段落的格式化
      3.3.3  應用場景
      3.3.4  課堂練習
    3.4  表格應用
      3.4.1  創建表格
      3.4.2  編輯表格
      3.4.3  設置表格格式
      3.4.4  表格的高級應用
      3.4.5  應用場景
      3.4.6  課堂練習
    3.5  圖形圖片
      3.5.1  圖片處理
      3.5.2  使用各類圖形
      3.5.3  應用場景
      3.5.4  課堂練習
    3.6  特色文檔視圖模式
      3.6.1  常用視圖
      3.6.2  WPS文字特色功能
      3.6.3  應用場景
      3.6.4  課堂練習
    3.7  長文檔排版
      3.7.1  樣式應用與管理
      3.7.2  引用與目錄
      3.7.3  頁面布局
      3.7.4  應用場景
      3.7.5  課堂練習
    3.8  文檔審閱與修訂
      3.8.1  修訂與批註
      3.8.2  審閱窗格
      3.8.3  應用場景
      3.8.4  課堂練習
    3.9  拼寫檢查
      3.9.1  自動檢查
      3.9.2  手動檢查
      3.9.3  詞典與設置
    3.10  文檔安全
      3.10.1  密碼加密
      3.10.2  保護文檔
      3.10.3  信息保護

      3.10.4  應用場景
      3.10.5  課堂練習
    3.11  本章小結
    3.12  習題
  第4章  WPS表格
    4.1  WPS表格基礎操作
      4.1.1  工作簿和工作表
      4.1.2  單元格操作
      4.1.3  表格格式
      4.1.4  課堂練習
    4.2  使用公式與函數計算數據
      4.2.1  使用公式
      4.2.2  使用函數
    4.3  數據處理與分析
      4.3.1  數據排序
      4.3.2  數據篩選
      4.3.3  數據分類匯總
      4.3.4  條件格式
    4.4  圖表應用
      4.4.1  使用圖表展示數據
      4.4.2  設置圖表
      4.4.3  數據透視表
      4.4.4  數據透視圖
    4.5  本章小結
    4.6  習題
  第5章  WPS演示
    5.1  WPS演示的基礎知識
      5.1.1  工作窗口
      5.1.2  視圖
      5.1.3  放映
    5.2  創建演示文稿
      5.2.1  新建空白演示文稿
      5.2.2  幻燈片的操作與編輯
    5.3  幻燈片製作
      5.3.1  插入文本
      5.3.2  插入圖片和形狀
      5.3.3  插入表格和圖表
      5.3.4  插入SmartArt圖形
      5.3.5  插入超鏈接和動作設置
      5.3.6  插入音頻和視頻
    5.4  幻燈片設計
      5.4.1  主題
      5.4.2  母版
      5.4.3  幻燈片大小
    5.5  設置幻燈片的放映效果
      5.5.1  切換
      5.5.2  動畫
      5.5.3  控制放映過程
    5.6  本章小結
    5.7  習題

第2篇  人工智慧通識
  第6章  人工智慧概述
    6.1  什麼是人工智慧
      6.1.1  什麼是智能
      6.1.2  人工智慧的定義
      6.1.3  人工智慧的要素
      6.1.4  人工智慧的類型
    6.2  人工智慧的發展歷程
      6.2.1  圖靈測試
      6.2.2  人工智慧的誕生
      6.2.3  人工智慧的發展階段
      6.2.4  人工智慧的5個級別
    6.3  人工智慧的研究方法
      6.3.1  符號主義
      6.3.2  聯結主義
      6.3.3  行為主義
    6.4  人工智慧的影響
      6.4.1  人工智慧對工作、生活等方面的影響
      6.4.2  人工智慧開啟科學研究第五範式
      6.4.3  人工智慧開啟人機共生新時代
      6.4.4  人工智慧開啟「無限心智」新形態
    6.5  人工智慧關鍵技術
      6.5.1  機器學習
      6.5.2  知識圖譜
      6.5.3  自然語言處理
      6.5.4  人機交互
      6.5.5  電腦視覺
      6.5.6  生物特徵識別
    6.6  人工智慧應用
    6.7  人工智慧產業
      6.7.1  智能基礎設施建設
      6.7.2  智能信息及數據
      6.7.3  智能技術服務
      6.7.4  智能產品
    6.8  人工智慧思維
    6.9  人工智慧倫理
      6.9.1  人的主體性異化
      6.9.2  數據隱私和安全
      6.9.3  演算法偏見和歧視
      6.9.4  演算法的不透明性和不可解釋性
      6.9.5  AI系統的不穩定性和風險性
      6.9.6  責任歸屬
      6.9.7  公平正義和社會效益
      6.9.8  AIGC技術對知識產權形成挑戰
      6.9.9  人工智慧在軍事領域應用引發的倫理問題
    6.10  本章小結
    6.11  習題
  第7章  機器學習
    7.1  機器學習的基本概念
      7.1.1  什麼是機器學習

      7.1.2  機器學習的四大類型
      7.1.3  機器學習的基本過程
    7.2  監督學習
      7.2.1  回歸演算法
      7.2.2  分類演算法
      7.2.3  支持向量機
      7.2.4  KNN演算法
    7.3  無監督學習
    7.4  強化學習
      7.4.1  強化學習的基本要素
      7.4.2  強化學習的基本過程
      7.4.3  強化學習的典型應用場景
    7.5  人工神經網路和深度學習
      7.5.1  人工神經網路
      7.5.2  深度學習
    7.6  本章小結
    7.7  習題
  第8章  大模型
    8.1  大模型概述
      8.1.1  大模型的概念
      8.1.2  大模型與小模型的區別
      8.1.3  大模型的發展歷程
      8.1.4  人工智慧與大模型的關係
    8.2  大模型產品
      8.2.1  國外的大模型產品
      8.2.2  國內的大模型產品
    8.3  大模型的基本原理
      8.3.1  原理概述
      8.3.2  大模型訓練的實例演示
    8.4  大模型的特點
    8.5  大模型的分類
      8.5.1  按照輸入數據類型劃分
      8.5.2  按照應用領域劃分
      8.5.3  語言大模型的分類
    8.6  大模型的應用領域
    8.7  大模型面臨的挑戰
    8.8  大模型與世界模型
      8.8.1  大模型能否通向AGI
      8.8.2  人工智慧的未來：世界模型
    8.9  本章小結
    8.10  習題
  第9章  智能體
    9.1  智能體概述
      9.1.1  什麼是智能體
      9.1.2  智能體的發展歷程
      9.1.3  智能體的應用
    9.2  智能體和人工智慧的關係
    9.3  智能體的關鍵特徵
    9.4  智能體的分級
    9.5  智能體的分類

    9.6  智能體的組成
    9.7  智能體的工作流程
    9.8  基於大模型的智能體
      9.8.1  國外的智能體產品
      9.8.2  國內的智能體產品
      9.8.3  案例：利用扣子搭建智能體
      9.8.4  智能體與Skill
    9.9  AI Agent和Agentic AI的關係
    9.10  本章小結
    9.11  習題
  第10章  具身智能
    10.1  具身智能概述
      10.1.1  什麼是具身智能
      10.1.2  具身智能和智能體的關係
      10.1.3  具身智能的發展歷程
      10.1.4  具身智能在人工智慧中的地位與作用
    10.2  具身智能的技術支撐
      10.2.1  感測器技術：感知世界的觸角
      10.2.2  機器學習和強化學習
      10.2.3  機器人技術：具身的物理載體
    10.3  具身智能的應用領域
      10.3.1  人機交互與協作
      10.3.2  自主系統與導航
      10.3.3  醫療健康
      10.3.4  娛樂與教育
    10.4  人形機器人
      10.4.1  人形機器人的內涵
      10.4.2  人形機器人的發展階段
      10.4.3  人形機器人的分類
      10.4.4  典型的人形機器人
    10.5  本章小結
    10.6  習題
  第11章  AIGC應用與實踐
    11.1  AIGC概述
      11.1.1  什麼是AIGC
      11.1.2  AIGC與大模型的關係
      11.1.3  AIGC的發展歷程
      11.1.4  常見的AIGC應用場景
      11.1.5  AIGC對行業發展的影響
      11.1.6  AIGC對職業發展的影響
      11.1.7  常見的AIGC大模型
      11.1.8  AIGC大模型的提示詞
    11.2  文本類AIGC應用實踐
      11.2.1  文本類AIGC應用場景
      11.2.2  文本類AIGC大模型基礎知識
      11.2.3  案例1：與DeepSeek進行對話
      11.2.4  案例2：與文心一言進行對話
      11.2.5  案例3：使用Kimi製作PPT
      11.2.6  案例4：使用DeepSeek和轉換工具生成Word文檔
    11.3  圖片類AIGC應用實踐

      11.3.1  圖片類AIGC應用場景
      11.3.2  案例5：創意圖片生成
      11.3.3  案例6：AI修圖與老照片修復
      11.3.4  案例7：智能摳圖與圖片融合
      11.3.5  案例8：塗抹消除與局部重繪
      11.3.6  案例9：AI繪畫藝術創作
      11.3.7  案例10：真實照片轉成二次元風格
    11.4  語音類AIGC應用實踐
      11.4.1  語音類AIGC應用場景
      11.4.2  案例11：使用喜馬拉雅音頻大模型進行文本配音
      11.4.3  案例12：豆包的語音類功能用法
    11.5  視頻類AIGC應用實踐
      11.5.1  視頻類AIGC應用場景
      11.5.2  代表性的視頻類AIGC大模型
      11.5.3  案例13：使用可靈AI實現文生視頻
      11.5.4  案例14：使用即夢AI實現圖生視頻
    11.6  本章小結
    11.7  習題
  第12章  AI智能辦公
    12.1  AI智能辦公概述
      12.1.1  文檔處理
      12.1.2  數據分析
      12.1.3  演示設計
    12.2  AI寫作助手
      12.2.1  WPS AI幫我寫
      12.2.2  WPS AI幫我改
      12.2.3  WPS AI伴寫
    12.3  AI設計助手
      12.3.1  WPS AI排版
      12.3.2  WPS AI條件格式
      12.3.3  WPS AI生成PPT
    12.4  AI閱讀助手
      12.4.1  WPS AI全文總結
      12.4.2  WPS AI文檔問答
      12.4.3  WPS AI划詞解釋與翻譯
    12.5  AI數據助手
      12.5.1  WPS AI寫公式
      12.5.2  WPS AI數據分析
    12.6  本章小結
    12.7  習題
參考文獻

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