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大学计算机教程——计算与人工智能导论（第4版）

样章
作者：
顾彦慧 吉根林 主编 王必友 陈燚 郑爱彬 郑智超 编
定价：
41.00元
ISBN：
978-7-04-064780-8
版面字数：
480.00千字
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：
2025-07-07
物料号：
64780-00
读者对象：
高等教育
一级分类：
计算机/教育技术类
二级分类：
计算机基础课程
三级分类：
大学计算机基础

本书作为计算机与人工智能通识课教材，主要内容包括：绪论，计算机系统的组成和工作原理，算法和数据结构，互联网与物联网，数据库与信息系统，知识表示与知识图谱，机器学习与深度学习，计算机视觉，自然语言处理，云计算与大数据等领域的基础知识、基本原理和应用技术。

本书按照科学性、先进性和实用性的原则精心组织教学内容，力求做到条理清晰、概念准确、原理简明扼要、知识新颖实用，体现计算机和人工智能新技术的发展，并注重应用性。

本书适合作为普通高等学校大学计算机与人工智能通识课的教材，也可作为计算机爱好者的自学参考书。

  • 前辅文
  • 第1章 绪论
    • 1.1 计算机概述
      • 1.1.1 计算机的发展历程
      • 1.1.2 计算机的特点
      • 1.1.3 计算机的分类
      • 1.1.4 计算机的应用
    • 1.2 信息与信息技术
      • 1.2.1 什么是信息
      • 1.2.2 什么是信息技术
      • 1.2.3 计算机中信息的表示
    • 1.3 计算思维
      • 1.3.1 什么是计算思维
      • 1.3.2 计算思维的特征和基本方法
    • 1.4 人工智能的发展
    • 1.5 人工智能的研究内容
    • 1.6 人工智能的应用
    • 1.7 人工智能面临的挑战
    • 1.8 集成电路简介
    • 本章小结
    • 习题1
  • 第2章 计算机系统的组成和工作原理
    • 2.1 计算机系统的基本组成
    • 2.2 微型计算机系统的组成
      • 2.2.1 微型计算机硬件组成
      • 2.2.2 中央处理器
      • 2.2.3 存储器
      • 2.2.4 总线与I/O接口
      • 2.2.5 微型计算机的外部设备
      • 2.2.6 微型计算机的主要性能指标
    • 2.3 计算机软件
      • 2.3.1 软件的分类
      • 2.3.2 操作系统
      • 2.3.3 程序设计语言
      • 2.3.4 应用软件
    • 2.4 计算机工作原理
      • 2.4.1 存储程序和程序控制的思想
      • 2.4.2 指令和指令系统
      • 2.4.3 指令的执行过程
    • 本章小结
    • 习题2
  • 第3章 算法和数据结构
    • 3.1 算法的相关概念
    • 3.2 穷举算法
    • 3.3 查找算法
    • 3.4 排序算法
    • 3.5 递归算法
    • 3.6 数据结构
    • 本章小结
    • 习题3
  • 第4章 互联网与物联网
    • 4.1 计算机网络基础
      • 4.1.1 计算机网络的组成与分类
      • 4.1.2 数据通信基础
      • 4.1.3 局域网组成及工作原理
      • 4.1.4 常用局域网
    • 4.2 互联网
      • 4.2.1 网络分层结构与TCP/IP协议
      • 4.2.2 IP协议与路由器
      • 4.2.3 互联网的接入
      • 4.2.4 互联网提供的服务
    • 4.3 物联网
      • 4.3.1 物联网的概念
      • 4.3.2 物联网体系架构
      • 4.3.3 物联网感知识别技术
      • 4.3.4 EPC物联网
      • 4.3.5 物联网应用示例
    • 4.4 网络安全技术
      • 4.4.1 网络安全概述
      • 4.4.2 网络安全技术
      • 4.4.3 防火墙
    • 本章小结
    • 习题4
  • 第5章 数据库与信息系统
    • 5.1 数据库基础
      • 5.1.1 数据管理技术的发展
      • 5.1.2 数据库系统
      • 5.1.3 数据库系统特点
      • 5.1.4 数据库系统体系结构
      • 5.1.5 数据仓库与数据挖掘
    • 5.2 关系型数据库
      • 5.2.1 数据模型
      • 5.2.2 数据库设计
      • 5.2.3 关系型数据库的基本操作
      • 5.2.4 SQL语言
    • 5.3 新型数据库
      • 5.3.1 结构化数据与非结构化数据
      • 5.3.2 NoSQL数据库技术
      • 5.3.3 国内新型数据库
    • 5.4 计算机信息系统
      • 5.4.1 计算机信息系统概念
      • 5.4.2 信息系统开发
      • 5.4.3 典型信息系统
      • 5.4.4 信息系统发展趋势
    • 本章小结
    • 习题5
  • 第6章 知识表示与知识图谱
    • 6.1 概述
      • 6.1.1 何谓知识
      • 6.1.2 知识表示
    • 6.2 知识表示的方法
      • 6.2.1 一阶谓词逻辑表示法
      • 6.2.2 产生式表示法
      • 6.2.3 框架表示法
    • 6.3 知识图谱
      • 6.3.1 什么是知识图谱
      • 6.3.2 知识图谱的表示
      • 6.3.3 知识图谱的构建
      • 6.3.4 知识图谱的应用
      • 6.3.5 知识图谱的优势和挑战
    • 本章小结
    • 习题6
  • 第7章 机器学习与深度学习
    • 7.1 概述
    • 7.2 机器学习
      • 7.2.1 机器学习概述
      • 7.2.2 分类算法
      • 7.2.3 聚类算法
    • 7.3 深度学习
      • 7.3.1 深度学习概述
      • 7.3.2 神经网络
      • 7.3.3 卷积神经网络
      • 7.3.4 生成对抗网络
    • 7.4 大模型与人工智能生成内容
      • 7.4.1 大模型的概念
      • 7.4.2 国内外大模型
      • 7.4.3 人工智能生成内容
    • 7.5 机器学习的应用
    • 本章小结
    • 习题7
  • 第8章 计算机视觉
    • 8.1 概述
      • 8.1.1 人类视觉与计算机视觉
      • 8.1.2 计算机视觉发展史
      • 8.1.3 计算机视觉的基本任务
      • 8.1.4 计算机视觉与其他学科的联系
    • 8.2 计算机视觉任务
      • 8.2.1 图像分类
      • 8.2.2 目标检测
      • 8.2.3 语义分割
    • 8.3 计算机视觉任务实践
      • 8.3.1 百度AI开放平台简介
      • 8.3.2 图像分类实践
      • 8.3.3 目标检测实践
    • 本章小结
    • 习题8
  • 第9章 自然语言处理
    • 9.1 概述
      • 9.1.1 自然语言处理基本概念
      • 9.1.2 自然语言处理简史
    • 9.2 自然语言处理的基本任务
      • 9.2.1 自然语言处理的难点
      • 9.2.2 任务层级
      • 9.2.3 任务类别
      • 9.2.4 任务总结
      • 9.2.5 自然语言处理的基本范式
    • 9.3 自然语言处理的应用
      • 9.3.1 信息抽取
      • 9.3.2 机器翻译
      • 9.3.3 情感分析
      • 9.3.4 问答系统
      • 9.3.5 智能代理
    • 本章小结
    • 习题9
  • 第10章 云计算与大数据
    • 10.1 云计算概述
      • 10.1.1 基本功能
      • 10.1.2 服务模型
      • 10.1.3 部署模型
    • 10.2 云计算平台
      • 10.2.1 阿里云：全球领先的云计算平台
      • 10.2.2 阿里云的主要产品
    • 10.3 大数据
      • 10.3.1 大数据的定义
      • 10.3.2 大数据的生命周期
      • 10.3.3 数据采集
      • 10.3.4 数据预处理
      • 10.3.5 数据处理
      • 10.3.6 面向轨迹数据的大数据应用
    • 本章小结
    • 习题10
  • 参考文献

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