计算思维与人工智能通识
作 译 者：李婷
出 版 日 期：2026-09-01
书 代 号：G0535240
Ｉ Ｓ Ｂ Ｎ：9787121535246
图书简介：
本书是高等院校本科教材。本书严格遵循"新工科建设之路”思想，强化课程教学的新概念、新体系、新结构、新模式和新质量。以计算思维为核心，贯穿教材始终，将其与计算机体系和学科形态紧密结合；同时全面阐述人工智能与计算机科学的紧密联系及现代人工智能与相关学科的依存关系。注重理论与实践结合，兼顾知识的系统性和实用性，确保教材符合高等教育课程教学改革要求，满足学习者的学习和发展需求。本书可供相关理工专业本科生作为教材，也可供从事该领域研究的工程技术人员学习参考。
-
配 套 资 源
-
图 书 内 容
内容简介
本书是高等院校本科教材。本书严格遵循"新工科建设之路”思想，强化课程教学的新概念、新体系、新结构、新模式和新质量。以计算思维为核心，贯穿教材始终，将其与计算机体系和学科形态紧密结合；同时全面阐述人工智能与计算机科学的紧密联系及现代人工智能与相关学科的依存关系。注重理论与实践结合，兼顾知识的系统性和实用性，确保教材符合高等教育课程教学改革要求，满足学习者的学习和发展需求。本书可供相关理工专业本科生作为教材，也可供从事该领域研究的工程技术人员学习参考。图书详情
ISBN：9787121535246开 本：16(185*260)页 数：356字 数：627本书目录
课程导学 1 0.1 课程教学定位 1 0.2 课程教学思维 2 0.3 课程知识体系 4 第一部分——计算思维及其作用体现 第1章 从计算机科学到计算思维 10 §1.1 人类计算工具的进步 10 1.1.1 手工时代 11 1.1.2 机械时代 12 1.1.3 机电时代 15 1.1.4 电子时代 16 §1.2 计算机科学理论的形成 17 1.2.1 逻辑代数理论 17 1.2.2 香农与逻辑电路 18 1.2.3 维纳的计算机设计原则 18 1.2.4 图灵机和图灵测试 19 1.2.5 冯·诺依曼计算机 20 §1.3 计算机学科 22 1.3.1 科学与学科的概念 22 1.3.2 计算学科的三种形态 23 1.3.3 计算机学科的根本问题 24 1.3.4 计算机学科的经典问题 25 §1.4 计算思维的基本概念 29 1.4.1 人类思维的进化 29 1.4.2 计算思维的描述 31 1.4.3 计算思维的本质 31 §1.5 计算思维在计算机学科中的作用 32 1.5.1 计算思维本质与计算学科形态的关系 33 1.5.2 计算思维在计算机学科中的体现 34 本章小结 38 习题1 38 第2章 数据表示的基本思维 40 §2.1 数制及其转换——“人机兼容”的基本思维 40 2.1.1 进位计数制 40 2.1.2 数制之间的转换 43 §2.2 数值数据的编码表示——“语义符号数值化”的基本思维 46 2.2.1 符号位的编码表示 46 2.2.2 小数点的编码表示 47 2.2.3 机器数的运算规则 49 §2.3 字符数据的编码表示——“字符信息数字化”的基本思维 53 2.3.1 西文字符的编码表示 53 2.3.2 汉字字符的编码表示 55 2.3.3 典型案例——字符处理 58 §2.4 逻辑数据的编码表示——“逻辑符号数字化”的基本思维 59 2.4.1 逻辑代数概念 59 2.4.2 逻辑代数运算 60 §2.5 多媒体数据的编码表示——“动态信息数字化”的基本思维 61 2.5.1 多媒体数据的基本概念 62 2.5.2 音频数字化的编码表示 63 2.5.3 图像数字化的编码表示 64 2.5.4 视频数字化的编码表示 65 本章小结 67 习题2 67 第3章 计算系统的基本思维 69 §3.1 计算系统的基本概念——“系统组成”的基本思维 69 3.1.1 计算机硬件系统 69 3.1.2 计算机软件系统 70 3.1.3 计算机操作系统 71 3.1.4 软件与硬件的关系 74 §3.2 处理器系统——“控制执行”的基本思维 75 3.2.1 CPU的结构组成 75 3.2.2 计算机指令系统 76 3.2.3 操作系统对CPU的管理 78 §3.3 存储器系统——“存储优化组合”的基本思维 80 3.3.1 内存 80 3.3.2 外存 82 3.3.3 存储体系 83 3.3.4 操作系统对存储器的管理 84 3.3.5 典型案例——计算机的工作过程 86 §3.4 文件管理系统——“长治久安”的基本思维 88 3.4.1 文件与文件系统 88 3.4.2 文件组织与结构 89 3.4.3 文件目录与目录结构 91 §3.5 输入/输出系统与总线系统——“组织与协调”的基本思维 92 3.5.1 输入/输出设备 92 3.5.2 输入/输出接口 93 3.5.3 总线系统 95 3.5.4 操作系统对输入/输出的管理 96 本章小结 97 习题3 97 第4章 程序设计的基本思维 99 §4.1 程序设计语言——抽象（Ⅰ） 99 4.1.1 程序设计语言的演变 99 4.1.2 源程序的翻译 103 §4.2 程序设计方法——抽象（Ⅱ） 104 4.2.1 面向过程方法 104 4.2.2 面向对象方法 106 §4.3 程序设计算法——抽象（Ⅲ） 109 4.3.1 算法的基本概念 110 4.3.2 算法的设计要求 111 4.3.3 算法的复杂度 112 4.3.4 算法的描述方法 112 §4.4 数值数据求解——理论（Ⅰ） 114 4.4.1 枚举算法 115 4.4.2 试探算法 116 4.4.3 递推算法 117 4.4.4 迭代算法 118 4.4.5 递归算法 119 4.4.6 分治算法 120 4.4.7 贪心算法 121 §4.5 非数值数据处理——理论（Ⅱ） 122 4.5.1 线性表 122 4.5.2 栈 123 4.5.3 队列 124 §4.6 数据元素的查找与排序——理论（Ⅲ） 125 4.6.1 查找算法 125 4.6.2 排序算法 126 本章小结 129 习题4 129 第5章 数据库系统的基本思维 131 §5.1 数据库技术概述——抽象（Ⅰ） 131 5.1.1 数据与信息 131 5.1.2 数据库 133 5.1.3 数据库管理系统 134 5.1.4 数据库系统 135 §5.2 数据模型——抽象（Ⅱ） 137 5.2.1 数据模型的概念 137 5.2.2 概念模型 139 5.2.3 关系数据模型 140 5.2.4 关系数据模式 142 §5.3 关系数据库——理论 144 5.3.1 关系代数的查询运算 144 5.3.2 关系数据的查询优化 147 5.3.3 关系数据模式的规范化 148 5.3.4 关系数据的并发控制 149 §5.4 构建数据库应用系统——设计 150 5.4.1 数据库应用系统设计要求 150 5.4.2 数据库应用系统设计过程 151 本章小结 156 习题5 156 第6章 计算机网络的基本思维 158 §6.1 计算机网络概述——抽象 158 6.1.1 计算机网络的基本概念 158 6.1.2 计算机网络的基本类型 159 6.1.3 OSI/RM体系结构 161 6.1.4 TCP/IP体系结构 162 §6.2 数据通信与传输——理论 163 6.2.1 网络数据通信 163 6.2.2 数据传输方式 165 6.2.3 多路复用技术 166 6.2.4 数据的编码与调制 167 6.2.5 数据分组交换 171 §6.3 计算机网络结构组成——设计（Ⅰ） 172 6.3.1 计算机网络的拓扑结构 172 6.3.2 计算机网络的逻辑结构 174 6.3.3 计算机网络互联 175 §6.4 Internet应用——设计（Ⅱ） 176 6.4.1 Internet的IP地址 176 6.4.2 Internet的域名系统 178 6.4.3 Internet提供的服务 179 §6.5 信息安全技术——设计（Ⅲ） 181 6.5.1 防病毒技术 181 6.5.2 防黑客技术 183 6.5.3 防火墙技术 183 6.5.4 信息加密技术 185 6.5.5 数字认证技术 188 本章小结 189 习题6 189 第二部分——人工智能及其作用体现 第7章 人工智能概述 192 §7.1 人工智能的基本概念 192 7.1.1 人工智能的起源 192 7.1.2 从现代计算机到智能计算机 193 §7.2 人工智能的探索 196 7.2.1 人工智能的探索历程 196 7.2.2 人工智能的学术流派 200 §7.3 人工智能的研究 202 7.3.1 人工智能研究的意义及目的 202 7.3.2 人工智能研究的知识领域 203 §7.4 人工智能的体现 206 7.4.1 人工智能的功能特征 207 7.4.2 人工智能的基本类型 208 7.4.3 人工智能的思想方法 208 7.4.4 人工智能的模拟方法 210 §7.5 人工智能的编程语言 211 7.5.1 Prolog编程语言 212 7.5.2 MATLAB编程语言 213 7.5.3 Python编程语言 214 §7.6 人工智能的应用与发展 216 7.6.1 人工智能的应用领域 216 7.6.2 人工智能的发展趋势 217 本章小结 219 习题7 219 第8章 人工智能核心技术 221 §8.1 机器学习概述 221 8.1.1 机器学习的基本概念 221 8.1.2 机器学习的基本类型 222 8.1.3 机器学习的基本策略 224 §8.2 神经网络模型 225 8.2.1 生物神经网络 225 8.2.2 神经网络 226 8.2.3 神经网络结构 230 8.2.4 反向传播神经网络 231 §8.3 深度学习 234 8.3.1 RNN 234 8.3.2 CNN 236 8.3.3 GAN 238 §8.4 自然语言处理 239 8.4.1 自然语言理解 239 8.4.2 文本生成 240 8.4.3 语义分析 241 8.4.4 情感分析 242 §8.5 智能语音处理 243 8.5.1 语音识别 243 8.5.2 语音合成 244 §8.6 计算机视觉 245 8.6.1 目标检测 245 8.6.2 目标识别 246 8.6.3 目标跟踪 247 8.6.4 图像分割 247 8.6.5 图像理解 248 §8.7 多模态融合 248 8.7.1 模态特征对齐 249 8.7.2 分层融合策略 249 8.7.3 动态优化机制 250 §8.8 多模态智能大模型 251 8.8.1 大模型核心组件 251 8.8.2 智能大模型 252 8.8.3 多模态模型 254 本章小结 254 习题8 255 第9章 人工智能应用技术 257 §9.1 专家系统 257 9.1.1 专家系统的发展历程 257 9.1.2 现代专家系统的结构组成 258 9.1.3 专家系统的应用实例 260 §9.2 智能控制 262 9.2.1 智能控制的基本概念 262 9.2.2 递阶控制 263 9.2.3 模糊控制 264 §9.3 智能机器人 266 9.3.1 智能机器人的基本概念 266 9.3.2 智能机器人的结构组成 267 9.3.3 智能机器人的关键技术 269 §9.4 Agent 270 9.4.1 Agent的基本内涵 270 9.4.2 Agent的结构分类 273 9.4.3 Agent的功能特性 276 §9.5 人工智能产业链 278 9.5.1 基础层 278 9.5.2 技术层 280 9.5.3 应用层 281 本章小结 283 习题9 284 第10章 计算机前沿技术及其人工智能赋能 285 §10.1 虚拟现实技术 285 10.1.1 虚拟现实的基本概念 285 10.1.2 虚拟现实的关键技术 287 10.1.3 虚拟现实的技术应用 288 10.1.4 人工智能对虚拟现实的赋能 290 §10.2 移动互联网技术 290 10.2.1 移动互联网的基本概念 290 10.2.2 移动互联网的关键技术 291 10.2.3 移动互联网的技术应用 292 10.2.4 人工智能对移动互联网的赋能 294 §10.3 物联网技术 294 10.3.1 物联网的基本概念 294 10.3.2 物联网的关键技术 296 10.3.3 物联网的技术应用 297 10.3.4 人工智能对物联网的赋能 298 §10.4 云计算技术 299 10.4.1 云计算的基本概念 299 10.4.2 云计算的关键技术 301 10.4.3 云计算的技术应用 303 10.4.4 人工智能对云计算的赋能 304 §10.5 大数据技术 305 10.5.1 大数据的基本概念 305 10.5.2 大数据的关键技术 306 10.5.3 大数据的技术应用 307 10.5.4 人工智能对大数据的赋能 308 §10.6 区块链技术 309 10.6.1 区块链的基本概念 309 10.6.2 区块链的关键技术 310 10.6.3 区块链的技术应用 311 10.6.4 人工智能对区块链的赋能 312 本章小结 313 习题10 313 第11章 AIGC 315 §11.1 AIGC概述 315 11.1.1 AIGC的发展历程 315 11.1.2 AIGC的技术架构 317 11.1.3 AIGC的技术载体 318 11.1.4 AIGC的功能作用 319 §11.2 文本创作类AIGC的应用 320 11.2.1 文心一言的文本创作实践 320 11.2.2 DeepSeek的编程实践 322 §11.3 多媒体创作类AIGC的应用 326 11.3.1 图像生成类AIGC工具 326 11.3.2 音频生成类AIGC工具 329 11.3.3 多模态生成类AIGC工具 332 §11.4 应用开发平台类AIGC的应用 335 11.4.1 应用开发平台——扣子 335 11.4.2 扣子智能体开发实例 338 本章小结 341 参考文献 342展开前 言
当今信息社会的重要标志是计算机科学技术的应用已渗透到社会生活的各个方面，使当今世界经历了一场巨大的变革，并深刻地反映到社会经济、社会文化、社会形态的各个层面。特别是近年来，人工智能、虚拟现实、移动互联网、物联网、云计算、大数据、区块链等新技术的迅速发展和广泛应用，不仅改变了人们的工作和生活方式，还改变了人们的思维方式。在这种背景下，如何把计算机新技术应用与时代发展相结合并贯穿到人才培养体系之中，已提升到国家发展战略的高度。为此，国家教育主管部门紧跟时代发展步伐，结合产业变革对高等院校计算机基础教育的新要求，以及计算机、计算思维、人工智能技术与应用的发展趋势，不断调整高等院校计算机基础教育的课程体系。如何构建计算机、计算思维、人工智能相融合的计算机基础教育通识课程，是每个计算机教育工作者必须认真思考和探索的问题，也是时代赋予我们的责任。 1．通识课程的脉络 当今信息时代的计算机通识课程应站在全球信息技术发展的高度，构建基于先进理念、科学方法、前沿技术的课程知识体系，其核心内容是计算思维方法与人工智能基础。 2006年3月，美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University，CMU）周以真（Jeannette M.Wing）教授在美国计算机权威刊物Communications of the ACM上首先系统性提出了“计算思维”的概念，定义计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。“计算思维”的提出，引起了全世界计算机学界的极大关注和有关部门的高度重视。 2007年，美国国家科学基金会（National Science Foundation）启动了“大学计算机教育振兴的途径”（CISE Pathways to Revitalized Undergraduate Computing Education，CPATH）计划，明确将“计算思维能力的培养”列为该计划的核心，投入巨资进行美国计算机教育改革，并于2008年启动了一个涉及所有学科、以计算思维为核心的国家重大科学研究计划（Cyber-Enabled Discovery and Innovation，CDI），将计算思维拓展到美国的各个研究领域。 2014年，中国高等院校计算机基础教育改革课题研究组发表了《中国高等院校计算机基础教育课程体系2014》（China Fundamental-Computing Curricula 2014，CFC 2014）。CFC 2014将CFC 2008中的“大学计算机应用基础”更名为“大学计算机基础”，这一更名意味着该课程不仅涵盖了计算机的应用基础，还涵盖了计算机的理论基础，后者在内容上的进一步提升标志着我国高等院校计算机基础教育步入了一个新阶段。CFC 2014特别强调计算思维在计算机基础教育中的重要意义，并采取多项举措，提倡将计算思维融入计算机基础教育体系中。 2018年，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，提出将人工智能纳入大学计算机基础教学内容。 2024年，中国高等院校计算机基础教育改革课题研究组发表了CFC 2024。CFC 2024将CFC 2014中的“大学计算机基础”更名为“大学计算机”，这标志着进一步加强了课程内容的深度。CFC 2024强调以计算思维为核心，推进大学计算机课程教学内容改革；以应用能力为导向，完善复合型人才实验教学体系建设；以人工智能为引领，培养具有专业和智能思维的创新人才。CFC 2024的教学目标是使学生了解信息技术基础知识，了解问题的可计算性及计算的复杂性，培养利用计算机求解问题的思路和方法，使学生理解“信息、计算、智能”三大核心科学概念。 2．课程构建的认识 课程教学理念和教学内容的更新不是形式的需要，而是一种社会发展的需求。随着全国中小学信息教育工程的开展和计算机应用的普及，高等学校的计算机基础教育已不再是“零起点”。事实上，计算机科学技术已渗透到所有学科领域，掌握计算机科学理论和应用技术不再是计算机类专业的“专利”，而已成为当代每个大学生都必须具备的能力。这种能力包括两个方面：一是认知能力，即认识计算思维对专业课程学习的指导作用，认识人工智能对促进人类社会发展的作用；二是应用能力，即具备运用计算机科学技术解决科学计算问题和进行数据处理的能力。从这一角度出发，凡是理工类专业的学生，都应全面了解或掌握计算机科学技术知识（如程序设计、算法设计、数据库应用系统设计以及计算机前沿技术），否则，将无法满足社会发展对知识和能力的需求。 自2003年以来，编著者一直在对计算机基础课程和计算机专业课程教学进行研究和探索，先后出版了《计算机科学导论》《大学计算机应用基础》等教材，并且在探索中不断提高对计算机类课程构建的认识。在这类教材建设过程中，根据社会需求和电子工业出版社专家的指导性建议，形成了编写《计算思维与人工智能通识》的指导思想。 （1）课程定位。“计算思维与人工智能通识”课程不同于“计算机导论”，也不同于“计算机基础”。“计算机导论”是计算机类专业的一门引导性课程，课程构建的实质是站在学科的高度对本学科进行科学化和系统化的描述，课程开设的目标是全面了解本学科的知识体系；“计算机基础”是一门传统的公共课程，课程构建的实质是对计算机功能的工具性认识，课程开设的目标是为专业课程学习提供服务；而“计算思维与人工智能通识”是随着基于人工智能的计算机新技术应用而形成的一门新兴课程，课程构建的实质是运用计算思维的思想方法和人工智能的技术手段解决专业领域中的问题，课程开设的目标是提升信息素养，为学生未来的工作和学习打下知识基础，为日后的职业生涯规划提供思路。 （2）课程作用。本课程应起到“承前启后”的作用。所谓“承前”，就是介绍计算机的发展历程与计算机科学理论的形成，以及计算机科学知识背景及其先驱者所做的贡献，使学生从中受到启迪；所谓“启后”，就是介绍问题求解的计算思维、基于人工智能的计算机新技术应用、计算机科学技术的发展趋势，使学生懂得应该掌握哪些知识、应该具备什么样的知识结构和能力，以便在学习过程中有的放矢、明确目标、把握现在、放眼未来。 （3）课程目标。本课程的教学目标是了解计算机科学涉及的基本理论、科学方法、学科形态、根本问题、经典问题、前沿技术等，深刻认识计算思维与学科形态的关系以及人工智能与社会发展的关系。通过本课程教学，透视计算机科学知识体系、拓展专业视野、提高科学素养、展示学术魅力、传承计算文化、弘扬科学精神、激发拼搏意识、燃起探索热情。 （4）课程构建。本课程构建计算学科形态、计算思维、人工智能三维一体的知识架构。 计算学科形态是ACM和IEEE-CS在“Computing as a Discipline”报告中提出的重要概念，认为“抽象、理论、设计”是计算机科学中问题求解的三个过程，是计算学科方法论的核心。 计算思维是人类改造世界的一种思维方式，它帮助人们将问题转化为计算机可处理的形式，然后利用算法和程序来解决问题。 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学，它通过计算机系统，实现类似人类的感知、推理、决策和行为能力。人工智能技术在各领域应用的不断落地极大地改变了人们的生产和生活方式。现在，人工智能技术的发展受到世界各国的高度重视，日益成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心技术。掌握人工智能的基本理论与实践技能，已成为当今信息时代复合型人才不可或缺的基本素养之一。 人工智能与计算思维密切相关，计算思维是人工智能的方法论基础，而人工智能的进步又深化了计算思维的实践应用，两者互为支撑，形成了从理论构建到技术落地的闭环。计算思维和人工智能作为一种新的思想方法与技术实践，有助于促进人的思想飞跃和学科融合，提高分析问题和解决问题的能力，培养逻辑思维和创新思维能力，适应社会发展和人才需求。如何将计算学科形态、计算思维、人工智能相融合，为专业课程教学服务，是计算机通识课程的核心，也是构建本课程的突破点和创新点。 3．课程构建的目标 随着对该课程教学研究与探索的深入，我们把计算思维能力培养的教学核心归结为“教什么”“怎么教”的问题。前者涉及如何构建知识体系（教学内容），后者涉及如何实施教学（教学方法），解决这两个核心问题的关键是如何认识和理解计算思维的内涵及计算学科形态、计算思维、人工智能三者之间的内在关联。为此，我们不断更新课程建设理念，不断调整课程知识结构，不断寻求突破与创新，探索构建计算机科学理论、计算学科形态、计算思维、人工智能相融合的知识体系。本书就是上述思想的具体体现，并力图实现如下建设目标。 （1）抓住实质，体现通识课程内涵。通识教育是高等学校人才培养的重要组成部分，通识教育的核心不在“教”而在“育”，它超越功利性与实用性，注重学生的全面发展，培养学生的独立思考与判断能力、社会责任感和健全人格。通识教育的目标不在“专”而在“通”，它强调知识的基础性、整体性、综合性、广博性和前瞻性，注重不同学科知识之间的融会贯通以及学科知识与现实世界的连接，从跨学科的视角分析和看待所遇到的问题，为日后工作和深化学习奠定基础。 构建计算学科形态、计算思维、人工智能三维一体的知识方法链，是任何其他课程所不能包含且无法替代的。事实上，教会学生某一知识或技术远不如教会学生掌握分析问题和解决问题的方法重要，正所谓“授人以鱼，不如授人以渔”，这也是本书的教学目标所在。 （2）创新结构，构建计算思维体系。本书以计算思维为引导，以学科形态为纽带，以前沿技术为视野，以能力培养为目标，创新性地构建计算机科学理论、计算学科形态、计算思维、人工智能相融合的知识体系，充分体现计算思维与计算学科形态在课程教学中的引导作用，注重学生运用计算思维分析问题、解决问题能力的培养，突出人工智能在计算机新技术中的引领作用，为学生创造更多的实践机会。构建本课程知识体系的指导思想是：构建体现计算机科学基础特性、突出计算思维方法、凸显人工智能技术应用的“进阶式-模块化”知识体系结构。 第一部分——计算思维及其作用体现（第1～6章：从计算机科学到计算思维、数据表示的基本思维、计算系统的基本思维、程序设计的基本思维、数据库系统的基本思维、计算机网络的基本思维）。 第二部分——人工智能及其作用体现（第7～11章：人工智能概述、人工智能核心技术、人工智能应用技术、计算机前沿技术及其人工智能赋能、AIGC）。 这种“进阶式-模块化”的知识体系结构使课程结构新颖、层次分明、由浅入深、循序渐进、逻辑性强，并且从抽象到具体、从理论到实践、远近兼顾、便教便学。 （3）启迪思维，揭示计算学科特性。本书力图通过人类计算工具的发展历程，揭开计算机科学的神秘面纱；通过将计算机硬件子系统与操作系统相结合的描述，揭示计算系统的工作机制；通过计算系统与程序设计，揭示计算思维的本质——抽象与自动化；通过人工智能技术及其应用，揭示人工智能在当今信息社会中的作用和地位，从而使得思维随着知识的贯通而形成，能力随着思维的形成而提高。 （4）问题引导，激发学生求知欲望。本书的重要意义是使学生对计算机学科的各知识领域产生浓厚的学习兴趣和强烈的求知欲，同时又有太多的疑惑和不理解，非常渴望了解其中的科学道理，这是学好专业知识的源动力，正所谓“知之者不如好之者，好之者不如乐之者”。本书各章均以“问题引出”导入所要探讨的内容，使学生在学习过程中有的放矢，带着问题去寻找答案，怀着好奇去探索奥秘，从而消除学习中的畏难情绪，调动学习的积极性，激发学习的创造性。 为此，书中给出了计算机不能解决哪类问题和只能解决哪类问题，人工智能技术涉及哪些数学问题，课后讨论的问题等，以此抛砖引玉，使学生带着这类问题，主动地进一步深入学习。 （5）理实结合，强化动手能力培养。本书突破了传统的实验教学方法，最后一章通过AIGC工具实现文本、图像、语音、视频等多种形式的内容生成，并能实现跨模态融合（如文生图、图生视频、语音合成等），使学生带着浓厚的探索热情掌握多模态融合和跨模态转换的实现技术。 总之，无论是课程建设理念还是知识结构，无论是教学内容还是思维方法，都力求体现规范性、先进性、创新性和启发性，并在传授知识的同时，弘扬中华文化对人类社会发展的贡献。 教材是课程建设的真实体现，先进的课程建设理念和设计思想最终需要通过教材来组织与实施。同时，教材是课程教学的基本依据，是教学研究、探索和改革的载体，它容纳了教学目标和教学内容，明确了教学过程和教学方法，体现了教学理念和教学思想。 课程教学探索使我们深刻认识到：合理定位课程的教学内容，形成科学的知识体系和稳定的知识结构，是课程教学改革的主要目标；根据课程的作用地位和特点，以计算思维和人工智能通识为切入点，是深化计算机课程教学改革、提高课程品质和教学效果的首要任务。本书是将教学研究、课程建设与能力培养相结合的具体体现，也是编著者多年来探索课程教学改革与人才培养的结晶。 本书由李婷和李云峰编写，丁红梅、曹守富、姚波等老师参与了本课程的资源建设。在本书编写过程中，编著者参阅了大量近年来出版的国内外同类优秀教材，并从中汲取了许多宝贵营养，在此谨向这些作者表示衷心感谢！ 由于本书在教学思想、知识体系、内容组织等方面都是一种新的探索，因此难免存在疏漏、不妥甚至错误之处，敬请专家和读者批评指正。 编著者 ? 2026年3月展开作者简介
李婷，湖南开放大学信息工程学院教授，主要著作出版情况：《低碳电力系统调度与稳定控制》（西安交通大学出版社，2022 年）；《计算机科学导论》（电子工业出版社，2022 年）；《计算机科学于计算思维导论》（清华大学出版社，2023 年） -
样 章 试 读
-
图 书 评 价
