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内容简介

本书是一本集理论性、实践性和前瞻性于一体，面向大学一年级学生的通识性教材。本书通过丰富的案例分析和讨论，旨在帮助学习者在有限时间内掌握人工智能的基础知识、核心技术和应用方法，鼓励学习者思考人工智能技术的未来发展趋势和潜在挑战，培养其创新思维能力和应用实践能力，并为未来的学习和研究奠定坚实的基础。本书是国家精品课程“计算机基础”的主教材，也是教育部大学计算机课程改革项目成果之一。全书共6章，系统地介绍了人工智能的基本概念、核心技术及其在主要领域的广泛应用，内容包括数字化概述、认识计算机、计算机网络与云计算、大数据管理、机器学习与深度学习、人工智能应用等。本书既可作为高等学校“大学计算机”“人工智能通识”及相关课程的教材，也可作为计算机、人工智能爱好者的自学教材。

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ISBN：9787121502552

开本：16(185*260)

页数：308

字数：493

本书目录

第1章  数字化概述	1
1.1  数字化的产生与发展	1
1.1.1  数字化的内涵	1
1.1.2  数字化的社会影响	2
1.2  数字转换	4
1.2.1  信号的概念	4
1.2.2  模拟信号数字化转换	6
1.3  信息化	8
1.3.1  信息化概述	8
1.3.2  常见的信息化平台	9
1.4  数字化	10
1.4.1  数字化的基本概念	10
1.4.2  信息化和数字化的区别	11
1.5  数字化转型	13
1.5.1  数字化转型的概念与目标	13
1.5.2  数字化转型的核心技术	13
1.5.3  数字化转型的阻碍因素	20
1.6  数字化时代的计算机伦理	21
1.6.1  计算机应用的负面问题	21
1.6.2  计算机伦理的概念和原则	27
1.6.3  计算机犯罪	29
1.7  知识扩展	31
1.7.1  理解知识共享许可协议	31
1.7.2  网络诽谤	32
1.7.3  网络环境下的信息甄别	32
习题1	37
第2章  认识计算机	41
2.1  通用机的体系结构	41
2.1.1  现代计算机的产生	41
2.1.2  冯·诺依曼体系结构	43
2.2  微型计算机的组成	47
2.2.1  硬件组成	48
2.2.2  软件组成	53
2.3  数值的存储	61
2.3.1  数制	61
2.3.2  不同数制间的转换	63
2.3.3  计算机中数值的表示	65
2.3.4  计算机中的基本运算	66
2.4  文字的存储	69
2.4.1  文字的编码表示	69
2.4.2  文字的输入	71
2.4.3  文字的存储	72
2.4.4  文字的输出	73
2.5  多媒体的存储	74
2.5.1  图形图像	74
2.5.2  声音	78
2.5.3  视频	80
2.6  AI时代计算机	81
2.6.1  AI时代计算机的特点和趋势	81
2.6.2  智能芯片的分类	82
2.6.3  云端AI芯片	82
2.6.4  边缘AI芯片	85
2.6.5  AI算力	86
2.6.6  云计算时代的算力租赁	87
2.7  知识扩展	91
2.7.1  认识芯片	91
2.7.2  智能手机的系统构成	93
2.7.3  国产CPU	95
习题2	97
第3章  计算机网络与云计算	101
3.1  计算机网络	101
3.1.1  计算机网络的基本概念	101
3.1.2  计算机网络的基本组成	102
3.1.3  计算机网络的分类	108
3.2  局域网技术	111
3.2.1  交换式以太网	111
3.2.2  无线局域网	111
3.3  Internet技术	113
3.3.1  基本概念	113
3.3.2  Internet基本服务	121
3.4  网络安全	125
3.4.1  网络安全的概念与特征	125
3.4.2  基本网络安全技术	126
3.5  云计算	131
3.5.1  云计算与云	132
3.5.2  云计算的特点与不足	133
3.6  云计算的基本类型	135
3.6.1  基础设施即服务（IaaS）	135
3.6.2  平台即服务（PaaS）	137
3.6.3  软件即服务（SaaS）	137
3.6.4  三种云计算类型的关系	138
3.7  主流云计算技术介绍	139
3.7.1  常见的云解决方案	139
3.7.2  基本云计算的技术对比	141
3.8  知识扩展	142
3.8.1  华为的星闪技术	142
3.8.2  Google的云计算技术构架分析	143
3.8.3  我国云服务的发展	148
习题3	150
第4章  大数据管理	154
4.1  大数据概述	154
4.1.1  大数据的概念和特征	154
4.1.2  大数据的价值	155
4.1.3  大数据技术	156
4.2  大数据采集	157
4.2.1  大数据采集的概念	157
4.2.2  八爪鱼简介	157
4.2.3  Content Grabber	158
4.2.4  RapidMiner	159
4.3  大数据存储与分析	161
4.3.1  大数据存储与分析综述	162
4.3.2  Hadoop	163
4.3.3  Spark	168
4.3.4  HBase	170
4.4  知识扩展	173
4.4.1  大数据可视化的重要性	173
4.4.2  Tableau	174
4.4.3  FineBI	175
4.4.4  FineReport	177
4.4.5  Apache Kylin	178
4.4.6  Echarts	180
习题4	183
第5章  机器学习与深度学习	186
5.1  人工智能的产生及其流派	186
5.1.1  人工智能的产生和发展	186
5.1.2  人工智能的主要流派	189
5.1.3  人工智能的研究领域	190
5.2  机器学习基础	198
5.2.1  机器学习的概念和特征	198
5.2.2  机器学习的数学基础	199
5.2.3  机器学习的常用算法	200
5.2.4  使用机器学习解决问题的基本流程	204
5.3  人工神经网络简介	206
5.3.1  人工神经网络的发展	206
5.3.2  神经元模型	208
5.3.3  单层神经网络	210
5.3.4  双层神经网络	211
5.4  深度学习基础	213
5.4.1  深度学习的概念和特征	213
5.4.2  普通多层神经网络	214
5.4.3  卷积神经网络	217
5.5  知识扩展	224
习题5	233
第6章  人工智能应用	237
6.1  AIGC简介	237
6.1.1  AIGC的产生与发展	237
6.1.2  AIGC的应用场景	240
6.1.3  AIGC的商业模式与面临的挑战	243
6.1.4  AIGC领域的国外常见工具	245
6.1.5  国产AIGC大模型简介	259
6.2  自动驾驶	280
6.2.1  自动驾驶技术的发展与级别	280
6.2.2  自动驾驶的关键技术	282
6.2.3  中国的自动驾驶技术	287
6.2.4  自动驾驶中的伦理问题	289
6.3  人形机器人	290
6.3.1  人形机器人的核心组件	290
6.3.2  人形机器人的软件算法	292
6.3.3  我国的人形机器人研究	294
6.3.4  人形机器人使用中的伦理问题	299
习题6	300
附录A  人工智能编程语言	302

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前言

在这个日新月异的时代，科技的每一次飞跃都深刻地改变着我们的生活、学习、工作乃至思维方式。其中，人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为引领未来科技潮流的核心力量，正以前所未有的速度渗透到社会的每一个角落，从智能家居、自动驾驶到医疗诊断、智能制造，无一不彰显着其巨大的潜力和深远的影响。
在设计“大学计算机”课程内容时，不仅要考虑传授、训练和拓展大学生在计算机方面的基础知识和应用能力，还要考虑让学生了解和掌握计算机新技术，更要展现数据思维方式。因此，如何明确、恰当地将数据思维融入知识体系，培养当代大学生利用人工智能等计算机新技术解决和处理问题的思维与能力，从而提升大学生的综合素质，强化创新实践能力培养是当前的迫切需求。
本书是整个教学团队在这样的时代背景下积极探索的成果。本书是一本面向大学一年级学生的通识性教材，旨在帮助学习者在有限时间内掌握人工智能的基础知识、核心技术和应用方法，鼓励学习者思考人工智能技术的未来发展趋势和潜在挑战，培养其创新思维能力和应用实践能力，并为未来的学习和研究奠定坚实的基础。
本书是国家精品课程“计算机基础”的主教材，也是教育部大学计算机课程改革项目成果之一。本书采用“理论+提升+实践”的模式，以理解人工智能理论为基础，以知识扩展为提升，以AIGC应用为实践，做到理论和实践相协调，既适应总体知识需求，又满足个体深层要求。
本书共6章，内容介绍由浅入深，循序渐进，旨在构建一个全面而不失深度的知识体系，让每一位学习者都能从中受益。
第1章 数字化概述：介绍数据的重要性，以及数字化转型如何重塑社会结构与经济模式。通过生动的案例和深入浅出的讲解，让读者对人工智能赖以生存的基础——数据，有一个清晰而直观的认识。
第2章 认识计算机：计算机是人工智能技术的基石。本章详细介绍计算机的基本构成、工作原理以及操作系统等基础知识，为后续章节的学习奠定坚实的硬件与软件基础。
第3章 计算机网络与云计算：在人工智能时代，数据的传输、存储与处理离不开强大的网络支撑和云计算平台。本章介绍计算机网络的基本原理、网络协议，以及云计算的基本概念和服务模式，让读者了解如何利用云计算平台高效地进行数据处理和分析。
第4章 大数据管理：本章深入探讨大数据的特性、存储、处理与分析技术，以及大数据在人工智能领域的应用案例，帮助读者理解大数据如何为人工智能提供源源不断的动力。
第5章 机器学习与深度学习：机器学习与深度学习是人工智能领域最热门的分支，也是推动人工智能技术不断突破的关键力量。本章详细介绍机器学习的基本原理、算法模型以及深度学习的网络结构、优化方法等。
第6章 人工智能应用：理论最终要服务于实践。本章聚焦于人工智能在各个领域的应用实例，如AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）、自动驾驶、人形机器人等，通过丰富的案例分析和讨论，让读者深刻体会到人工智能技术如何改变我们的生活和工作方式。
附录A介绍了人工智能编程语言，帮助读者拓展学习相关内容。编程是通往人工智能世界的钥匙，附录A将介绍几种主流的编程语言及其在人工智能领域的应用，如Python、R等，并通过简单的编程实例，引导读者体验编程的乐趣，掌握编程的基本技能，为后续深入学习机器学习、深度学习等核心知识做好准备。
本书包含丰富的配套教学资源，读者可登录华信教育资源网，注册后免费下载。读者也可扫描以下二维码获取完整配套教学资源，以及观看本书配套视频。
本书由多年从事计算机教学的一线教师编写，可作为高等学校“大学计算机”“人工智能通识”及相关课程的教材。全书由董卫军主编，由国家级教学名师耿国华教授主审。参与本书编写的老师有董卫军、郭竞、王安文、崔莉、张靖、姬翔、郭凌。在成书之际，感谢教学团队成员的帮助，由于水平有限，书中难免有不妥之处，恳请指正。
本书不仅是一本教材，更是一把开启未来之门的钥匙。我们期待通过这本书，激发每一位读者对人工智能的兴趣和热情，培养创新思维和实践能力，为在未来的科技浪潮中乘风破浪、勇立潮头打下坚实的基础。

董卫军

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作者简介

董卫军，1995年至今在西北大学从事大学计算机的教学和研究工作，是全国高等院校计算机基础教育研究会第九届理事、陕西省计算机教育学会第八届副秘书长，出版教材多部。

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