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大学计算机与人工智能基础

样章
作者：
主编 冷明 欧阳春娟 郭晨 副主编 吴兰英 周松华 肖晓红
定价：
45.00元
ISBN：
978-7-04-064711-2
版面字数：
470.00千字
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：
2025-06-20
物料号：
64711-00
读者对象：
高等教育

本书作为面向非计算机类专业学生的大学计算机基础课程教材，旨在全方位、系统性地构建计算机知识体系。

本书共9章，主要内容既包括计算机基础知识、操作系统基础、信息编码、计算机网络与信息安全、WPS文字处理、WPS表格应用、WPS演示制作，还包括人工智能基础、机器学习与深度学习等关键技术与应用实例。

本书可作为高等学校大学计算机课程教学用书，还可作为计算机从业人员或计算机爱好者的参考用书。

  • 前辅文
  • 第1章 计算机基础知识
    • 1.1 计算机发展概述
      • 1.1.1 计算工具的发展
      • 1.1.2 计算机的诞生和发展
    • 1.2 计算机的分类、特点及应用
      • 1.2.1 计算机的分类
      • 1.2.2 计算机的特点
      • 1.2.3 计算机的应用
    • 1.3 计算机系统概述
    • 1.4 计算机硬件系统
      • 1.4.1 计算机的基本结构
      • 1.4.2 计算机的工作原理
      • 1.4.3 微型计算机的硬件系统
    • 1.5 计算机软件系统
      • 1.5.1 系统软件
      • 1.5.2 应用软件
    • 1.6 计算机新技术
      • 1.6.1 大数据
      • 1.6.2 云计算
      • 1.6.3 物联网
      • 1.6.4 区块链
    • 习题1
  • 第2章 操作系统基础
    • 2.1 操作系统概述
      • 2.1.1 操作系统的类型
      • 2.1.2 常见操作系统
    • 2.2 操作系统的功能
    • 2.3 Windows 10操作系统
      • 2.3.1 Windows 10的桌面
      • 2.3.2 Windows 10文件管理
      • 2.3.3 Windows 10系统设置
      • 2.3.4 Windows 10实用小程序
      • 2.3.5 Windows 10磁盘管理
    • 习题2
  • 第3章 信息编码
    • 3.1 信息与数据
    • 3.2 信息的编码
    • 3.3 数制与数制转换
      • 3.3.1 进位计数制
      • 3.3.2 计算机中常用的几种进制
      • 3.3.3 常用数制之间的转换
    • 3.4 计算机中数据的编码
      • 3.4.1 数值型数据的编码
      • 3.4.2 字符的编码
      • 3.4.3 多媒体信息的编码
    • 3.5 数据的压缩
      • 3.5.1 数据压缩的重要性和可能性
      • 3.5.2 数据压缩的分类
      • 3.5.3 数据压缩的技术和标准
    • 习题3
  • 第4章 计算机网络与信息安全
    • 4.1 计算机网络概述
      • 4.1.1 计算机网络的概念
      • 4.1.2 计算机网络的发展历程
      • 4.1.3 计算机网络的分类
      • 4.1.4 计算机网络的主要性能指标
      • 4.1.5 计算机网络体系结构
    • 4.2 计算机网络的组成
      • 4.2.1 网络硬件
      • 4.2.2 网络软件
    • 4.3 Internet基础
      • 4.3.1 Internet简介
      • 4.3.2 IP地址
      • 4.3.3 Internet基本服务
    • 4.4 信息安全
      • 4.4.1 信息安全概述
      • 4.4.2 计算机病毒
      • 4.4.3 黑客攻防
      • 4.4.4 数据加密
      • 4.4.5 数字签名与数字证书
      • 4.4.6 防火墙技术
      • 4.4.7 计算机安全相关法律法规
    • 习题4
  • 第5章 WPS文字处理
    • 5.1 WPS Office概述
    • 5.2 创建和编辑文档
      • 5.2.1 创建空白文档
      • 5.2.2 基于模板创建文档
      • 5.2.3 编辑文档
      • 5.2.4 保存文档
    • 5.3 文档编辑
      • 5.3.1 设置字符格式
      • 5.3.2 设置段落格式
      • 5.3.3 首字下沉
      • 5.3.4 边框和底纹
      • 5.3.5 设置项目符号和编号
      • 5.3.6 格式刷
    • 5.4 图文混排
      • 5.4.1 插入图片
      • 5.4.2 插入形状
      • 5.4.3 插入艺术字
      • 5.4.4 插入文本框
    • 5.5 表格
      • 5.5.1 表格的创建
      • 5.5.2 表格的编辑
      • 5.5.3 表格的格式设置
      • 5.5.4 在表格中计算和排序
    • 5.6 审阅文档
      • 5.6.1 拼写检查
      • 5.6.2 设置批注
      • 5.6.3 设置修订
    • 5.7 页面设置
      • 5.7.1 文档的分页、分节与分栏设置
      • 5.7.2 页眉页脚、页码的设置
      • 5.7.3 “页面设置”功能组
      • 5.7.4 插入脚注和尾注
    • 5.8 长文档的编辑
      • 5.8.1 样式的使用
      • 5.8.2 目录生成
    • 5.9 邮件合并
    • 5.10 文档打印
    • 5.11 WPS AI功能介绍
    • 习题5
  • 第6章 WPS表格应用
    • 6.1 WPS表格概述
      • 6.1.1 WPS表格处理对象
      • 6.1.2 工作簿的基本操作
      • 6.1.3 工作表的基本操作
      • 6.1.4 单元格的基本操作
    • 6.2 数据的输入与编辑
      • 6.2.1 输入数据
      • 6.2.2 数据类型
      • 6.2.3 快速填充数据
      • 6.2.4 数据的移动与复制
      • 6.2.5 “数据有效性”设置
      • 6.2.6 数据的查找和替换
      • 6.2.7 数据的清除
      • 6.2.8 设置单元格格式
      • 6.2.9 设置条件格式
    • 6.3 数据运算
      • 6.3.1 公式的使用
      • 6.3.2 函数的使用
    • 6.4 使用WPS表格分析数据
      • 6.4.1 数据排序
      • 6.4.2 数据筛选
      • 6.4.3 数据分类汇总
    • 6.5 用图表展示表格数据
      • 6.5.1 数据透视表
      • 6.5.2 数据透视图
      • 6.5.3 数据图表
    • 6.6 打印表格
      • 6.6.1 页面设置
      • 6.6.2 设置页眉页脚
      • 6.6.3 打印预览及打印
    • 6.7 WPS AI数据助手
      • 6.7.1 AI条件标记
      • 6.7.2 AI写公式
      • 6.7.3 智能分析
    • 习题6
  • 第7章 WPS演示制作
    • 7.1 WPS演示基础
      • 7.1.1 WPS演示概述
      • 7.1.2 WPS演示的视图模式
      • 7.1.3 创建WPS演示文稿
    • 7.2 演示文稿的编辑
      • 7.2.1 幻灯片的基本操作
      • 7.2.2 幻灯片的编辑
    • 7.3 演示文稿美化
      • 7.3.1 母版
      • 7.3.2 主题
      • 7.3.3 更改幻灯片背景
      • 7.3.4 幻灯片版式
    • 7.4 演示文稿的动画设置
      • 7.4.1 片间动画
      • 7.4.2 片内动画
    • 7.5 演示文稿的放映设置
      • 7.5.1 设置放映方式
      • 7.5.2 排练计时和录制幻灯片
    • 7.6 演示文稿的打印和打包
      • 7.6.1 演示文稿的打印
      • 7.6.2 演示文稿的打包
    • 习题7
  • 第8章 人工智能基础
    • 8.1 人工智能概述
      • 8.1.1 人工智能的概念
      • 8.1.2 人工智能的发展
    • 8.2 人工智能关键技术
      • 8.2.1 知识图谱
      • 8.2.2 机器学习
      • 8.2.3 计算机视觉
      • 8.2.4 自然语言处理
    • 8.3 人工智能应用领域
      • 8.3.1 专家系统
      • 8.3.2 智能决策支持系统
      • 8.3.3 智慧城市
      • 8.3.4 智慧旅游
      • 8.3.5 智慧医疗
      • 8.3.6 人工智能+金融
      • 8.3.7 智慧教育
    • 习题8
  • 第9章 机器学习与深度学习
    • 9.1 机器学习
      • 9.1.1 机器学习流程
      • 9.1.2 机器学习的发展历程
    • 9.2 机器学习的分类
      • 9.2.1 有监督学习
      • 9.2.2 无监督学习
      • 9.2.3 半监督学习
    • 9.3 深度学习
      • 9.3.1 深度学习概述
      • 9.3.2 深度学习与传统机器学习的区别
      • 9.3.3 深度学习的应用领域
      • 9.3.4 深度学习基本原理
    • 9.4 卷积神经网络
      • 9.4.1 卷积神经网络中的关键技术
      • 9.4.2 卷积神经网络的应用
    • 9.5 生成对抗网络
      • 9.5.1 生成对抗网络的基本原理
      • 9.5.2 生成对抗网络的基本结构
    • 习题9
  • 参考文献

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