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大學電腦--人工智慧通識(第2版21世紀高等學校電腦應用技術系列教材國家級實驗教學示範中心聯席會電腦學科組十四五規劃教材)

  • 作者：編者:劉添華//鄭妍//劉宇陽|責編:陳景輝//李燕
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302726647
  • 出版日期：2026/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：272
人民幣：RMB 59.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書緊跟智能時代技術前沿，以「智能賦能通識、演算法塑造思維、技術服務應用」為核心理念，面向高校通識教育需求，構建以人工智慧為主線、以計算思維為底座的現代電腦知識體系，深度貼合新時代大學生信息素養與智能應用能力培養目標，內容兼具科學性、通俗性與實用性。
    本書時代感強、定位精準。全書共8章，覆蓋人工智慧與計算思維概述、電腦系統、機器學習、電腦視覺、自然語言處理、大模型、智能體與具身智能、AIGC應用等核心內容。本書突出原理易懂、案例鮮活、上手即用的特點，強化大模型交互、提示工程、多模態生成等實用技能訓練，實現知識傳授與能力培養的有機統一。附錄配備系統化實驗內容，全面提升學生智能工具使用水平與創新實踐能力。
    本書主要面向全國高等學校各專業學生，可作為大學電腦、人工智慧通識、數字素養與信息素養類課程教材；同時適合希望系統學習人工智慧和提升數字競爭力的電腦愛好者及相關領域技術人員參考與學習。
作者介紹
編者:劉添華//鄭妍//劉宇陽|責編:陳景輝//李燕
目錄
第1章  人工智慧與計算思維概述
  1.1  人工智慧概覽
    1.1.1  人工智慧與人類智能的定義
    1.1.2  人工智慧的起源與發展歷程
    1.1.3  人工智慧的要素
    1.1.4  人工智慧的分類
    1.1.5  人工智慧的主要學派
  1.2  人工智慧的關鍵技術
    1.2.1  現代知識建模與表示
    1.2.2  智能搜索與邏輯推理
    1.2.3  機器學習
  1.3  人工智慧的應用領域
    1.3.1  自然語言處理
    1.3.2  電腦視覺
    1.3.3  智能推薦系統
    1.3.4  語音識別與合成
    1.3.5  生成式人工智慧
    1.3.6  自動駕駛
  1.4  計算思維與人工智慧的關係
    1.4.1  計算思維的定義與本質
    1.4.2  計算思維的四大核心支柱
    1.4.3  生活中的計算思維
    1.4.4  計算思維與人工智慧
第2章  電腦系統
  2.1  電腦系統概述
    2.1.1  電腦系統的層次結構
    2.1.2  經典馮·諾依曼架構
    2.1.3  電腦技術的發展脈絡與電腦系統的分類
    2.1.4  計算模式演進與人工智慧新時代
  2.2  電腦硬體系統
    2.2.1  運算器：數據處理的核心部件
    2.2.2  控制器：系統的「指揮官」
    2.2.3  中央處理器：運算器與控制器的統一體
    2.2.4  人工智慧加速硬體：GPU、TPU與NPU
    2.2.5  存儲器：數據與程序的「倉庫」
    2.2.6  系統支撐硬體：算力底座的物理保障
    2.2.7  輸入設備與輸出設備
    2.2.8  硬體系統的協同工作原理
  2.3  電腦軟體系統
    2.3.1  系統軟體：電腦的「底層支撐」
    2.3.2  應用軟體：滿足具體需求的工具
    2.3.3  軟體與硬體的關係
  2.4  電腦網路基礎
    2.4.1  電腦網路的定義與核心功能
    2.4.2  常用網路類型與拓撲結構
    2.4.3  網路與人工智慧的關聯
    2.4.4  雲計算、邊緣計算與人工智慧的融合
第3章  機器學習
  3.1  機器學習概述
    3.1.1  機器學習的定義與核心思想

    3.1.2  機器學習的基本概念
    3.1.3  機器學習的分類
    3.1.4  機器學習的基本流程
    3.1.5  機器學習的應用場景
  3.2  有監督學習
    3.2.1  有監督學習概述
    3.2.2  分類問題
    3.2.3  回歸問題
  3.3  無監督學習
    3.3.1  無監督學習概述
    3.3.2  聚類問題
    3.3.3  降維問題
  3.4  強化學習
    3.4.1  強化學習的基本原理
    3.4.2  強化學習的基本過程
    3.4.3  強化學習的常見演算法
  3.5  人工神經網路和深度學習
    3.5.1  人工神經網路
    3.5.2  深度學習
第4章  電腦視覺
  4.1  電腦視覺概述
    4.1.1  什麼是電腦視覺
    4.1.2  電腦視覺模擬人類視覺的認知過程
    4.1.3  電腦視覺的發展歷程
    4.1.4  人類視覺與電腦視覺的對比
  4.2  電腦視覺的典型應用場景
    4.2.1  安防領域——智能監控的「火眼金睛」
    4.2.2  自動駕駛——車輛的「視覺神經」
    4.2.3  醫學影像——輔助診斷的「第二雙眼睛」
    4.2.4  工業質檢——生產線上的「質量衛士」
    4.2.5  消費電子——提升體驗的「視覺魔法」
  4.3  電腦視覺的核心任務
    4.3.1  圖像分類與識別
    4.3.2  目標檢測
    4.3.3  圖像分割
    4.3.4  目標跟蹤
    4.3.5  姿態估計
    4.3.6  三維視覺
    4.3.7  圖像生成與編輯
    4.3.8  視覺語義理解
  4.4  電腦視覺面臨的挑戰
    4.4.1  複雜環境干擾——電腦視覺的「攔路虎」
    4.4.2  對抗攻擊——微小改動引發「視覺幻覺」
    4.4.3  三維場景理解——從「平面」到「立體」的難題
第5章  自然語言處理
  5.1  自然語言處理概述
    5.1.1  自然語言處理的核心思想
    5.1.2  自然語言處理的發展歷程
    5.1.3  自然語言處理的主要內容
    5.1.4  自然語言處理的核心挑戰

  5.2  自然語言處理的主要任務
    5.2.1  文本預處理
    5.2.2  語言結構分析
    5.2.3  文本表示方法
    5.2.4  語義理解與分析
  5.3  自然語言處理的應用場景
    5.3.1  機器翻譯
    5.3.2  情感分析
    5.3.3  信息檢索與問答系統
    5.3.4  文本摘要
    5.3.5  語言模型
  5.4  自然語言處理工具
第6章  大模型
  6.1  大模型概述
    6.1.1  大模型的定義與核心特徵
    6.1.2  大模型的發展歷程
    6.1.3  大模型的核心優勢與局限性
    6.1.4  主流大模型簡介
  6.2  大模型的核心原理
    6.2.1  Transformer架構基礎
    6.2.2  注意力機制
    6.2.3  大模型的訓練流程
    6.2.4  大模型的擴展法則
  6.3  大模型的關鍵技術
    6.3.1  預訓練技術
    6.3.2  指令微調與提示學習
    6.3.3  大模型的解碼與部署
    6.3.4  混合專家模型的基本概念
  6.4  大模型的應用場景與實踐
    6.4.1  大模型的應用場景
    6.4.2  大模型的基礎使用方法
    6.4.3  大模型的評測方法
第7章  智能體與具身智能
  7.1  智能體概述
    7.1.1  智能體的定義與核心特徵
    7.1.2  智能體的基本結構：感知、決策、執行
    7.1.3  智能體的分類
    7.1.4  智能體的應用場景
  7.2  具身智能基礎
    7.2.1  具身智能的定義與核心內涵
    7.2.2  具身智能與傳統人工智慧的區別
    7.2.3  具身智能的發展現狀與面臨的挑戰
  7.3  智能體與具身智能的關鍵技術
    7.3.1  環境感知技術：感測器、環境建模基礎
    7.3.2  自主決策與規劃技術
    7.3.3  運動控制與人機交互
    7.3.4  大模型與智能體：具身智能的融合
  7.4  典型應用案例
    7.4.1  智能機器人
    7.4.2  自動駕駛系統

    7.4.3  虛擬智能體
第8章  AIGC應用
  8.1  AIGC概述
    8.1.1  AIGC的定義與核心內涵
    8.1.2  AIGC的發展歷程與核心特徵
    8.1.3  AIGC與傳統內容創作的區別
    8.1.4  AIGC的核心價值與應用意義
  8.2  AIGC的核心類型與技術基礎
    8.2.1  文本生成
    8.2.2  圖像生成
    8.2.3  音頻生成
    8.2.4  視頻生成
    8.2.5  AIGC的核心技術支撐
  8.3  AIGC的典型應用場景
    8.3.1  辦公領域
    8.3.2  創作領域
    8.3.3  教育領域
    8.3.4  產業領域
  8.4  AIGC的實踐入門
    8.4.1  常用AIGC工具簡介
    8.4.2  提示詞設計技巧
    8.4.3  AIGC實踐案例
附錄
參考文獻

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