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人工智能导论


作者:
江南 彭黎霞
定价:
48.00元
ISBN:
978-7-04-063737-3
版面字数:
370.00千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2025-03-03
物料号:
63737-00
读者对象:
高等职业教育
一级分类:
公共课
二级分类:
计算机应用基础
三级分类:
计算机应用基础

本书为新专标计算机类课程“双高计划”建设成果系列教材之一。

本书是面向高职院校的人工智能通识课程教材,主要介绍了人工智能在各个领域的应用,包括教育、政务、制造和旅游等领域。本书介绍了人工智能的发展历程和基本特征、人工智能常用的技术平台和工具,以及核心算法;通过智慧教育、智慧政务和智能制造等人工智能应用场景,讲解相关的技术和表现特征。本书还介绍了程序设计的基本概念、流程,并详细讲解了面向对象程序设计范型,探讨了程序设计语言的发展历程和未来趋势。最后,通过实例展示了Python语言的特点和应用,并对如何使用Python进行字符串和列表操作,以及如何处理异常和进行文件操作进行了讲解和演示。

本书配套有微课视频、授课计划、教学课件以及习题答案等数字化学习资源。与本书配套的在线开放课程在“智慧职教MOOC学院”上线,学习者可登录网站在线学习,授课教师可调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程,详见“智慧职教服务指南”。教师也可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取相关资源。

本书紧跟人工智能技术动态,选取了人工智能中的典型应用案例,兼顾通识与技能,具有很强的操作性和实用性,既可作为高等职业院校人工智能通识课程的教材,也可作为计算机相关专业的人工智能入门教材。

  • 前辅文
  • 模块1 人工智能认知基础
    • 知识目标
    • 技能目标
    • 素养目标
    • 场景导入
    • 第1章 人工智能概述
      • 1.1 人工智能的定义与发展
      • 1.2 人工智能的基本特征
      • 1.3 人工智能发展的社会背景
      • 【课后习题】
    • 第2章 人工智能技术与应用
      • 2.1 人工智能常用的技术平台及工具
      • 2.2 人工智能技术与应用
      • 2.3 人工智能的核心算法
      • 【课后习题】
  • 模块2 人工智能行业案例
    • 知识目标
    • 技能目标
    • 素养目标
    • 场景导入
    • 第3章 人工智能+教育
      • 3.1 智慧教育
      • 3.2 智慧教育应用场景
      • 【课后习题】
    • 第4章 人工智能+政务
      • 4.1 智慧政务
      • 4.2 人工智能+社会治理
      • 【课后习题】
    • 第5章 人工智能+制造
      • 5.1 智能制造
      • 5.2 工业零配件质量检测
      • 5.3 工业故障分析知识图谱
      • 【课后习题】
    • 第6章 人工智能+旅游
      • 6.1 智慧旅游
      • 6.2 旅游大数据检测分析
      • 6.3 旅游景点人群密集监测
      • 【课后习题】
    • 第7章 人工智能+电子商务
      • 7.1 智慧电子商务
      • 7.2 个性化推荐
      • 7.3 智能定价
      • 7.4 图像搜索
      • 【课后习题】
  • 模块3 人工智能编程基础
    • 知识目标
    • 技能目标
    • 素养目标
    • 场景导入
    • 第8章 程序设计基础知识
      • 8.1 程序设计的基本概念
      • 8.2 程序设计发展历史和未来趋势
      • 8.3 程序设计的基本思路与流程
      • 【课后习题】
    • 第9章 Python简介
      • 9.1 Python的发展历史
      • 9.2 Python的适用场景
      • 9.3 Python的特点及优势
      • 【课后习题】
    • 第10章 Python编程基础
      • 10.1 Python运行原理及开发环境
      • 10.2 Python基本语法
      • 10.3 Python基本数据类型
      • 10.4 Python运算符
      • 10.5 Python流程控制结构
      • 10.6 模块化编程
      • 10.7 文件操作
      • 10.8 异常处理
      • 10.9 综合实践
      • 【课后习题】
  • 模块4 人工智能大模型技术基础
    • 知识目标
    • 技能目标
    • 素养目标
    • 场景导入
    • 第11章 大模型技术概述
      • 11.1 大模型技术的基本概念
      • 11.2 大模型技术的应用场景
      • 11.3 大模型技术中的检索增强生成
      • 【课后习题】
    • 第12章 AIGC使用方法
      • 12.1 AIGC的核心技术
      • 12.2 AIGC的价值及意义
      • 12.3 常见的AIGC使用方法
      • 【课后习题】
  • 参考文献

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